Beregn Bevegelse Gjennomsnittet Orakel Sql

Eksponentielt glidende gjennomsnitt i T-SQL. Eksponentielle glidende gjennomsnitt er lik veide glidende gjennomsnitt ved at de tilordner mindre vekt til endringer for lenge siden, og mer vekt på nyere endringer. Veidede glidende gjennomsnitt er lineære, men eksponentielle glidende gjennomsnitt er eksponentielle. Det vil si at vekt kan uttrykkes som en kurve. Det er en fin måte å beregne eksponentielle glidende gjennomsnitt i T-SQL ved hjelp av en utokumentert funksjon om variabler og kjørende totals i SQL Server I dette blogginnlegget vil jeg vise hvordan man bruker den metoden for å beregne eksponensiell bevegelse gjennomsnitt i T-SQL, men jeg vil også presentere en metode som bruker standardfunksjoner i SQL Server. Dessverre betyr det at du bruker en loop. I eksemplene vil jeg beregne et 9-dagers eksponentielt glidende gjennomsnitt. Eksemplene bruker databasen TAdb A script til Opprett TAdb kan bli funnet her. Eksponensiell Moving Gjennomsnittlig EMA Running Totals Method. The teorien bak de løpende totalfunksjonene i oppdateringer er beskrevet i detalj av Jeff Moden i sin artikkel e Løse de løpende total - og ordinære rangproblemer. Andre ressurser som beskriver bruk av denne metoden for å beregne EMA, er blogginnlegget. Beregning av bevegelige gjennomsnittsverdier med T-SQL av Gabriel Priester og forumet Post Exponential Moving Average Challenge både på SQL Server Central. i T-SQL kan du oppdatere variabler så vel som kolonner i en oppdateringsoppgave. Oppdateringene gjøres rad for rad internt av SQL Server. Denne raden etter radadferdighet er det som gjør beregning av en løpende total mulig. Dette eksempelet viser hvordan det fungerer. Merk at ColumnRunningTotal er en løpende sum av ColumnToSum. Ved hjelp av denne metoden kan vi beregne EMA9 med denne T-SQL. Beregningen av EMA er ganske enkel. Vi bruker nåværende rad og forrige, men med mer vekt til den nåværende raden. Vekten beregnes av formelen 2 1 9, hvor 9 er parameteren for lengden av EMA For å beregne EMA9 for rad 10 ovenfor, er beregningen. I dette tilfellet får den nåværende raden 20 av vekten 2 1 9 0 2 og previo vår rad får 80 av vekten 1-2 1 9 0 8.Du finner denne beregningen i setningen ovenfor i CASE-setningen. Eksponentiell Moving Average EMA Looping Method. As langt som jeg vet, med unntak av løpende totals metode som er skissert ovenfor, det er ingen måte å beregne EMA ved hjelp av en settbasert SQL-setning. Derfor bruker T-SQL nedenfor en stundsløyfe for å beregne EMA9. Resultatene er de samme som i løpende totals eksempel ovenfor. Som forventet settes løpende løpende totals versjonen er langt raskere enn loop-versjonen På min maskin var den settbaserte løsningen rundt 300 ms, sammenlignet med omtrent 1200 med loop-versjonen. Sløyfe-versjonen er mer i samsvar med SQL-standarder, men så er valget mellom metodene avhengig av hva som er viktigst for deg, ytelse eller standarder. Det eksponentielle glidende gjennomsnittet kan brukes i trendanalyse, som med de andre typer bevegelige gjennomsnitt, Simple Moving Average SMA og Weighted moving average WMA. Det er også andre beregninger i teknisk analyse som oss es EMA, MACD for eksempel. Dette blogginnlegget er en del av en serie om teknisk analyse, TA, i SQL Server. Se de andre innleggene her. Postet av Tomas Lind. Tomas Lind - Rådgivningstjenester som SQL Server DBA og Database Developer at High Coast Database Solutions AB. Jeg jobber med SQL Server 2008 R2, prøver å beregne et glidende gjennomsnitt. For hver post i min visning vil jeg gjerne samle verdiene til de 250 tidligere postene, og deretter beregne gjennomsnittet for dette valget. Vis kolonnene er som følger. TransaksjonsID er unikt For hvert TransaksjonsID vil jeg gjerne beregne gjennomsnittet for kolonneverdi over tidligere 250 poster. Så for TransactionID 300, samle alle verdier fra forrige 250 rader, visningen sorteres synkende av TransactionID og deretter i kolonne MovAvg skriv resultatet av gjennomsnittet av disse verdiene jeg ser for å samle inn data innenfor en rekke rekorder. Skrevet 28. oktober kl. 20.00. Ved å bruke et enkelt glidende gjennomsnittsnivå for å jevne ut data er en ganske populær teknikk det er så ille e primært eksempel i SQL Anywhere Help er langt fra enkelt. Hva gjør dette eksempelet så komplisert. I tillegg til problemstillingen, beregner det det bevegelige gjennomsnittet av alt produktsalg, per måned i år 2000. Her er det som gjør det komplekst. two referanser til AVG-funksjonen. a GRUPPE AV som alle i seg selv gjør omtrent en hvilken som helst SELECT-skrape. en skjult WINDOW clause. a WINDOW-klausul som ikke bruker WINDOW-søkeordet, slik at de uinitierte folkene som trenger eksempler mer enn noen andre, er det ikke åpenbart at en WINDOW er involvert i det hele tatt. Ikke bare noe WINDOW-klausul, husk deg, men en som inneholder hver enkelt komponent du kan kode i en WINDOW. a PARTITION BY. a RANGE-klausul ikke en enkel ROWS-klausul, men fullblåst RANGE-klausul, en som har et intimt forhold til ORDEREN BY Jeg vet hva en rad er, men hva redigeres er en RANGE. Men vent, det er mer. Valget av RANGE over ROWS i dette eksemplet er avgjørende for riktig bruk av spørringen for en mer fullstendig diskusjon av dette bestemte eksempelet, se eksempel 23 - beregne en flytende gjennomsnitt i Glenn Paulleys utmerkede OLAP-papir. La oss nå komme tilbake på sporet. En virkelig virkelig enkel flytende gjennomsnitt. Følgende eksempel viser 10 dagers verdier sammen med det bevegelige gjennomsnittet av dagens verdi og i går s WINDOW-klausulen på linjer 21 til 23 definerer et bevegelsesvindu som inneholder to rader i dag s rad CURRENT ROW og i går s rad 1 PRECEDING. the WINDOW ORDER BY-setningen bestemmer hva PRECEDING betyr forrige rad av and. the ROWS-klausulen bestemmer størrelsen på vinduet alltid to rader. Uttrykket AVG OVER twodays på linje 19 refererer til WINDOW-klausulen etter navn, og det forteller SQL Anywhere å beregne gjennomsnittet av de to verdiene som eksisterer i 2-rads glidende vindu, for hver rad i resultatsettet. Så for 2012 -02-02 gjennomsnittet 10 og 20 er 15 000000.for 2012-02-03 gjennomsnittet av 20 og 10 er 15 000000.for 2012-02-04 gjennomsnittet av 10 og 30 er 20 000000.for 2012-02 -10 gjennomsnittet på 10 og 60 er 35 000000.Oops, hva med den første row. The 2012-02-01-raden har ikke en PRØVENDE rad, så hva er gjennomsnittet over det bevegelige vinduet. Ifølge Glenn Paulleys s hvite papir i tilfelle et bevegelig vindu antas det at rader med null-verdier eksisterer før første rad, og etter siste rad i inpu t. Det betyr at når vinduet som beveger seg 2012-02-01 som CURRENT ROW, inneholder 1 PRECEDING-raden NULL-verdier, og når SQL Anywhere beregner en AVG som inneholder en NULL-verdi, teller det ikke at NULL i det hele tatt ikke er i teller eller i nevneren når du beregner gjennomsnittet Her er bevis Det er derfor twodayaverage 10 000000 for første rad 2012-02-01.Postet av Breck Carter klokka 3 47 PM.