Moving Average Berechnung In Sql

Ich arbeite mit SQL Server 2008 R2 und versuche, einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Für jeden Datensatz meiner Ansicht möchte ich die Werte der 250 vorherigen Datensätze sammeln und dann den Durchschnitt für diese Selektion berechnen. Meine Ansichtsspalten sind wie folgt: TransactionID ist eindeutig. Für jede TransactionID. Ich möchte den Durchschnitt für Spaltenwert über 250 Datensätze berechnen. So für die TransactionID 300, sammeln Sie alle Werte aus früheren 250 Zeilen (Ansicht wird absteigend nach TransactionID sortiert) und dann in Spalte MovAvg das Ergebnis des Mittelwerts dieser Werte schreiben. Ich bin auf der Suche, um Daten in einer Reihe von Datensätzen zu sammeln. Gefragt Oktober 28 14 um 20: 58Derzeit haben wir diskutiert, wie man rollende Durchschnitte in Postgres schreiben. Durch die populäre Nachfrage zeigten Ihnen, wie das gleiche in MySQL und SQL Server zu tun. Nun zu decken, wie kommentieren laute Charts wie folgt: Mit einer 7-Tage vorherigen durchschnittlichen Zeile wie folgt: Die große Idee Unsere erste Grafik oben ist ziemlich laut und schwer, nützliche Informationen zu erhalten. Wir können es glätten, indem wir einen 7-Tage-Durchschnitt auf die zugrundeliegenden Daten zeichnen. Dies kann durch Fensterfunktionen, Self-Joins oder korrelierte Unterabfragen erfolgen - decken die ersten beiden ab. Nun beginnen mit einem vorangegangenen Durchschnitt, was bedeutet, dass der durchschnittliche Punkt am 7. des Monats der Durchschnitt der ersten sieben Tage ist. Optisch verschiebt sich die Spitze im Graphen nach rechts, da eine große Spitze über die nächsten sieben Tage gemittelt wird. Erstens eine Zwischenzahltabelle erstellen Wir wollen einen Durchschnittswert über die gesamten Anmeldungen für jeden Tag berechnen. Angenommen, wir haben eine typische Benutzer-Tabelle mit einer Zeile pro neuen Benutzer und einem Zeitstempel erstellt, können wir unsere aggregate unsere Signups-Tabelle wie folgt erstellen: In Postgres und SQL Server können Sie diese als CTE verwenden. In MySQL können Sie sie als temporäre Tabelle speichern. Postgres Rolling Average Glücklicherweise hat Postgres Fensterfunktionen, die der einfachste Weg sind, einen laufenden Durchschnitt zu berechnen. Diese Abfrage setzt voraus, dass die Daten keine Lücken aufweisen. Die Abfrage ist Mittelung über die letzten sieben Zeilen, nicht die letzten sieben Termine. Wenn Ihre Daten Lücken aufweisen, füllen Sie sie mit generateseries oder Beitritt gegen eine Tabelle mit dichten Datumszeilen. MySQL Rolling Average MySQL fehlt Fenster-Funktionen, aber wir können eine ähnliche Berechnung mit Self-Joins zu tun. Für jede Zeile in unserem Zählungstabelle verbinden wir jede Zeile, die innerhalb der letzten sieben Tage war, und nehmen den Durchschnitt. Diese Abfrage behandelt automatisch Datumslücken, da wir Zeilen innerhalb eines Datumsbereichs anstelle der vorhergehenden N Zeilen betrachten. SQL Server Rolling Average SQL Server verfügt über Fensterfunktionen, so dass die Berechnung der rollenden Durchschnitt kann entweder in der Postgres-Stil oder MySQL-Stil erfolgen. Zur Vereinfachung wurden die MySQL-Version mit einem Self-Join. Dies ist konzeptionell das gleiche wie in MySQL. Die einzigen Übersetzungen sind die dateadd Funktion und explizit benannt Gruppe nach Spalten. Andere Mittelwerte Wir konzentrierten uns auf den 7-tägigen nachlaufenden Durchschnitt in diesem Beitrag. Wenn wir uns den 7-Tage-Leitdurchschnitt anschauen wollten, so einfach wie die Daten in die andere Richtung sortieren. Postgres: Zeilen zwischen 3 vorherigen und 3 folgenden MySql: zwischen signups. date - 3 und signups. date 3 in MySQL SQL Server: zwischen dateadd (Tag, -3, signups. Berechnen eines gleitenden Mittelwerts Einer meiner Tabellen enthält meteorologische Messungen pro Minute (z. B. Temperatur und Luftfeuchtigkeit) und I39m versuchen, eine GROUP BY-Klausel zu verwenden, um einen bewegten Tagesdurchschnitt pro Monat zu berechnen Für diese Messungen. Ich möchte diesen Durchschnitt in einem Smalldatetime-Datentyp auszudrücken. Berechnung einer täglichen Durchschnittstemperatur ist einfach, aber ich möchte diese Gewinne für einen Monat zu vereinigen. Wie kann ich die Daten erstellen, die ich brauche Um zu sehen, wie Sie den gleitenden Durchschnitt zurückgeben können, erstellen Sie zuerst eine Tabelle für Messungen und füllen Sie sie mit Beispieldaten zum Testen aus. Auflistung 1 füllt die Messungen Tabelle mit einem year39s Wert von sechs zufälligen täglichen Temperaturmessungen. Der Trick bei der Berechnung eines Tagestemperaturmittelwertes besteht darin, einen Ausdruck in der GROUP BY-Klausel zu verwenden. Der Ausdruck CONVERT (char (10), DT, 112) im Listing 2 39s-Skript extrahiert nur den Datumsteil der DT-Spalte, der das Datum und die Uhrzeit der Messung39 enthält. Wenn Sie diesen Ausdruck in der GROUP BY-Klausel verwenden, geben Sie für jeden Tag eine separate Zeile zurück. Dann müssen Sie die durchschnittliche Temperatur anfordern und den gewünschten Monat filtern, wie Listing 2 zeigt. Diese Aussage gibt einen Monat im Wert der täglichen Temperaturdurchschnitte zurück, die den gleitenden Durchschnitt ausmachen. In der Tabelle 1 wird die Ausgabe von Listing 2 aufgeführt. Dieser Artikel ist eine Übersetzung des Artikels 1 Simon (nicht überprüft) Das ist kein gleitender Durchschnitt - er ist durchschnittlich nach Kalendermonat - nicht durchschnittlich für die letzten 30 Tage pro Tag. Wie würde ein gleitender Durchschnitt erfolgen Bitte loggen Sie sich ein oder registrieren Sie sich, um Kommentare zu schreiben. Verwandte Artikel Copyright-Kopie 2017 Penton