Estou trabalhando com o SQL Server 2008 R2, tentando calcular uma média móvel Para cada registro na minha visão, eu gostaria de coletar os valores dos 250 registros anteriores e, em seguida, calcular a média para esta seleção. Minha coluna são as seguintes. TransactionID é exclusivo Para cada TransactionID Gostaria de calcular a média para o valor da coluna, acima de 250 registros anteriores Assim para TransactionID 300, coletar todos os valores de 250 linhas anteriores exibição é ordenada decrescente por TransactionID e, em seguida, na coluna MovAvg escrever o resultado do Média desses valores Eu estou olhando para coletar dados dentro de um intervalo de registros. asked Oct 28 14 at 20 58.Tempo exponencial média em T-SQL. Médias móveis exponenciais são semelhantes às médias móveis ponderadas em que eles atribuem menos peso para as alterações de longo Atrás e mais peso para mudanças recentes As médias móveis ponderadas são lineares, mas as médias móveis exponenciais são exponenciais. Ou seja, o peso pode ser expresso como uma curva. Há uma ótima maneira de calcular Exponencial em T-SQL usando um recurso não documentado sobre variáveis e totais em execução no SQL Server Nesta postagem do blog vou mostrar como usar esse método para calcular a média móvel exponencial em T-SQL, mas vou também apresentar um método que é Usando os recursos padrão no SQL Server Infelizmente, isso significa usar um loop. Em exemplos vou calcular uma média móvel exponencial de 9 dias Os exemplos usam o banco de dados TAdb Um script para criar TAdb pode ser encontrado aqui. A teoria por trás dos recursos totais em atualizações é descrita em detalhes por Jeff Moden em seu artigo Resolvendo os Problemas de Total Corrente e Ordinal Rank. Outros recursos que descrevem usar este método para calcular EMA são a postagem no blog Calculando Médias Móveis com T-SQL por Gabriel Priester eo fórum pós Exponential Moving Average Challenge tanto no SQL Server Central. Basicamente, em T-SQL você pode atualizar variáveis, bem como colunas em uma atualização st Atement As atualizações são feitas linha a linha internamente pelo SQL Server Esse comportamento linha a linha é o que torna o cálculo de um total executável possível. Este exemplo mostra como ele funciona. Note que ColumnRunningTotal é um total em execução de ColumnToSum. Usando esse método, podemos calcular EMA9 Com este T-SQL. O cálculo de EMA é bastante simples Usamos a linha atual e a anterior, mas com mais peso para a linha atual. O peso é calculado pela fórmula 2 1 9, onde 9 é o parâmetro para o comprimento de O EMA Para calcular EMA9 para a linha 10 acima, o cálculo é. Neste caso, a linha atual recebe 20 do peso 2 1 9 0 2 ea linha anterior recebe 80 do peso 1-2 1 9 0 8.You encontrar este Cálculo na instrução acima na instrução CASE. Motiva exponencial EMA Looping Method. As que eu saiba, exceto para o método de totais corridos descritos acima, não há maneira de calcular EMA usando um conjunto baseado em instrução SQL Portanto, o T - SQL abaixo está usando um loop while para calcular EM A9. Os resultados são os mesmos que no exemplo de totais em execução acima. Como esperado, o conjunto baseado execução totais versão é maneira mais rápida do que a versão loop Em minha máquina a solução baseada em conjunto foi de cerca de 300 ms, em comparação com cerca de 1200 com o loop Versão A versão de loop está mais em conformidade com os padrões SQL no entanto Por isso, a escolha entre os métodos depende do que é mais importante para você, desempenho ou standards. The média móvel exponencial pode ser usado na análise de tendência, como com os outros tipos de médias móveis, Simple Moving Average SMA e Weighted WMA média móvel. Há também outros cálculos em análise técnica que usa o EMA, MACD por exemplo. Este blog é parte de uma série sobre análise técnica, TA, no SQL Server Veja os outros posts aqui. Postado por Tomas Lind. Tomas Lind - serviços de consultoria como SQL Server DBA e desenvolvedor de banco de dados em High Coast Database Solutions AB. Previamente, discutimos como escrever médias de rolamento em Postgres Por demanda popular que re mostrar Ing você como fazer o mesmo no MySQL e SQL Server. We ll cobrir como anotar gráficos barulhentos como this. With um 7 dias anterior linha média como this. The Big Idea. Our primeiro gráfico acima é muito barulhento e difícil de obter Informações úteis de Nós podemos suavizar-lo traçando uma média de 7 dias em cima dos dados subjacentes Isso pode ser feito com funções de janela, auto-uniões ou subconsultas correlacionadas - vamos cobrir os dois primeiros. Vamos começar com um precedente Média, o que significa que o ponto médio no dia 7 do mês é a média dos primeiros sete dias. Visualmente isso desloca os picos no gráfico para a direita, uma vez que um grande pico é calculado nos sete dias seguintes. Primeiro, crie Uma Tabela de Contagem Intermediária. Queremos calcular uma média sobre as inscrições totais para cada dia. Assumindo que temos uma tabela típica de usuários com uma linha por novo usuário e um timestamp createdat, podemos criar nossa tabela agregados de inscrições como so. In Postgres e SQL Server você pode usar isso como um CTE No MySQL você pode sav E ele como uma tabela temporária. Postgres Rolling Average. Fortunately Postgres tem funções de janela que são a maneira mais simples de calcular uma média em execução. Esta consulta assume que as datas não têm lacunas A consulta é a média sobre as últimas sete linhas, não o passado Sete datas Se os seus dados têm lacunas, preenchê-los com generateseries ou juntar-se contra uma tabela com densa data rows. MySQL Rolling Average. MySQL carece de funções de janela, mas podemos fazer um cálculo semelhante usando auto-junta Para cada linha na nossa tabela de contagem , Juntamos todas as linhas que estavam nos últimos sete dias e tomamos a consulta average. This automaticamente lida com lacunas de data, como estamos olhando para linhas dentro de um intervalo de datas, em vez do anterior N rows. SQL Server Rolling Average. SQL Server tem janela Funções, assim computando a média de rolamento pode ser feito no estilo de Postgres ou no estilo de MySQL para a simplicidade, nós re que usam a versão de MySQL com um join. This auto é conceitual o mesmo que em MySQL As únicas traduções são o da Teadd função e explicitamente chamado grupo por colunas. Outras médias. Nós nos concentramos na média de 7 dias de fuga neste post Se quiséssemos olhar para a média de 7 dias, é tão simples como classificar as datas na outra direção Se Nós queríamos olhar para uma média centrada, nós d use. Postgres linhas entre 3 precedente e 3 following. MySql entre - 3 e 3 no MySQL. SQL Server entre dateadd dia, -3 e dateadd dia, 3.
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