Moving Media Tsql

Media mobile esponenziale a T-SQL. Exponential medie mobili sono simili alle medie ponderate in movimento che assegnano un peso minore a cambiamenti molto tempo fa, e più peso ai recenti cambiamenti calibrati medie mobili sono lineari, ma le medie mobili esponenziali sono esponenziali Cioè, la peso può essere espresso come curve. There è un ottimo modo per calcolare le medie mobili esponenziali in T-SQL utilizzando una funzionalità non documentata sulle variabili e l'esecuzione totali in SQL Server in questo post vi mostrerò come utilizzare questo metodo per calcolare mobile esponenziale media in T-SQL, ma ho anche presentare un metodo che utilizza le caratteristiche standard in SQL Server Sfortunatamente, questo significa utilizzare un loop. In gli esempi che calcolerà un esponenziale 9 giorni media mobile gli esempi utilizzano il database TADB uno script per creare TADB può essere trovato here. Exponential totali mobili di EMA in corso method. The teoria media dietro le eseguono funzioni totali in aggiornamenti è descritto in dettaglio da Jeff Moden nel suo articolo Risolvere il running totali e ordinale Classifica Problems. Other risorse che descrivono con questo metodo per calcolare EMA sono post Calculating blog medie mobili con T-SQL da Gabriel Priester e il post sul forum media mobile esponenziale sfida sia su SQL Server Central. Basically, in T-SQL è possibile aggiornare le variabili e le colonne in un'istruzione uPDATE il gli aggiornamenti vengono eseguiti riga per riga internamente da SQL Server questo riga per riga comportamento è ciò che rende il calcolo di un possible. This totale in esecuzione viene mostrato come si works. Note che ColumnRunningTotal è un totale parziale di ColumnToSum. Using questo metodo si può calcolare EMA9 con questo T-SQL. The calcolo EMA è piuttosto semplice usiamo la riga corrente e il precedente, ma con un peso maggiore alla riga corrente il peso è calcolato mediante la formula 2 1 9, in cui 9 è il parametro per la lunghezza della EMA per calcolare EMA9 per sopra la riga 10, il calcolo is. In questo caso la riga corrente ottiene il 20 del peso 2 1 9 0 2 e la riga precedente ottiene 80 del peso 1-2 gennaio 9 0 8.You trovare questo calcolo la dichiarazione di cui sopra, nel caso statement. Exponential media mobile EMA Looping Method. As quanto ne so, tranne che per il metodo di totalizzazione in esecuzione di cui sopra, non vi è alcun modo per calcolare EMA utilizzando un'istruzione SQL set basato Pertanto, il T-SQL di seguito sta utilizzando un ciclo while per calcolare i risultati EMA9.The sono gli stessi nei totali parziali esempio above. As attesi, la versione set basato totali parziali è il modo più veloce rispetto alla versione anello Sulla mia macchina la soluzione basata set è stato di circa 300 ms, rispetto ai circa 1200 con la versione ad anello la versione loop è più conforme agli standard SQL tuttavia Quindi la scelta tra i metodi dipende da ciò che s più importante per voi, le prestazioni o standards. The media mobile esponenziale possono essere utilizzati in analisi delle tendenze, come con gli altri tipi di medie mobili, media mobile semplice SMA e ponderata media mobile WMA. There sono anche altri calcoli di analisi tecnica che utilizza l'EMA, MACD per instance. This blog post è parte di una serie su analisi tecnica, TA, in SQL Server Vedere gli altri posti here. Posted da Tomas Lind. Tomas Lind - servizi di consulenza come DBA di SQL Server e Database Developer Solutions Database costa alta AB. Previously abbiamo discusso come scrivere rotolamento medie in Postgres a grande richiesta abbiamo ri che vi mostra come fare lo stesso in MySQL e SQL Server. We ll coprire come annotare i grafici rumorosi come this. With 7 giorno precedente linea di media come this. The Big Idea. Our primo grafico qui sopra è piuttosto rumoroso e difficile da ottenere informazioni utili da Noi può lisciare fuori tracciando una media di 7 giorni in cima ai dati sottostanti Questo può essere fatto con funzioni finestra, auto-join, o subquery correlate - abbiamo ll coprire la prima two. We ll iniziare con una media precedente, il che significa che il punto medio sul 7 del mese è la media dei primi sette days. Visually questo sposta i picchi nel grafico a destra, come un grande picco viene mediato su seguenti sette days. First, creare una tabella Count Intermediate. Abbiamo vuole calcolare una media sul totale delle iscrizioni per ogni giorno Supponendo di avere una tabella utenti tipici con una riga per ogni nuovo utente e un createdat timestamp, possiamo creare il nostro aggregato nostro tavolo iscrizioni come so. In Postgres e SQL Server è possibile utilizzare questo come un CTE In MySQL è possibile salvarlo come un temporaneo table. Postgres rotolamento Average. Fortunately Postgres ha funzioni delle finestre che sono il modo più semplice per calcolare una interrogazione average. This esecuzione presuppone che le date non hanno lacune la query sta facendo la media nel corso degli ultimi sette file, non il passato sette date Se i dati non ha lacune, riempirli con generateseries o partecipare a una tabella con la data densa rows. MySQL rotolamento Average. MySQL manca di funzioni finestra, ma possiamo fare un calcolo simile usando auto - joins Per ogni riga nella nostra tabella conteggio, ci uniamo ogni riga che è stata negli ultimi sette giorni e prendere la query average. This gestisce automaticamente le lacune di data, come siamo di fronte a righe all'interno di un intervallo di date, piuttosto che i precedenti N righe. SQL Server rotolamento Average. SQL Server dispone di funzioni finestra, in modo da calcolare la media mobile può essere fatto in uno stile Postgres o lo stile di MySQL Per semplicità, si sta utilizzando la versione di MySQL con un auto join. This è concettualmente uguale a MySQL il solo traduzioni sono la funzione DateAdd ed esplicitamente il nome del gruppo da columns. Other Averages. We focalizzata sulla media finale di 7 giorni in questo post Se volessimo guardare il leader media di 7 giorni, è così semplice come l'ordinamento le date nella direzione opposta Se volessimo guardare una media centrato, siamo d use. Postgres righe tra 3 precedente e 3 following. MySql tra - 3 e 3 in MySQL. SQL server tra DateAdd giorno, -3, e il giorno DateAdd, 3. sto lavorando con SQL Server 2008 R2, cercando di calcolare una media mobile per ogni record nel mio punto di vista, vorrei raccogliere i valori dei 250 record precedenti, e quindi calcolare la media per questo selection. My vista colonne sono i seguenti. TransactionID è unico per ogni TransactionID Vorrei calcolare la media per il valore della colonna, rispetto ai precedenti 250 record Così per TransactionID 300, raccogliere tutti i valori da precedenti 250 righe vista è ordinato decrescente per TransactionID e poi nella colonna MovAvg scrivere il risultato della media di questi valori Cerco di raccogliere i dati in un intervallo di records. asked 28 ottobre 14 ad 20 58.