Beräkna Glidande Medelvärde Orakel Sql

Exponentiellt rörligt medelvärde i T-SQL. Exponentiala glidande medelvärden liknar vägda glidmedelvärden genom att de tilldelar mindre vikt att förändras för länge sedan och större vikt vid senaste förändringar. Viktiga glidmedel är linjära, men exponentiella glidmedel är exponentiella. Det vill säga Vikt kan uttryckas som en kurva. Det finns ett bra sätt att beräkna exponentiella glidande medelvärden i T-SQL med hjälp av en obodifierad funktion om variabler och löpande totals i SQL Server I detta blogginlägg kommer jag att visa hur man använder den metoden för att beräkna exponentiell rörelse Genomsnitt i T-SQL, men jag kommer också presentera en metod som använder standardfunktioner i SQL Server. Tyvärr betyder det att du använder en loop. I exemplen kommer jag att beräkna ett 9-dagars exponentiellt glidande medelvärde. Exemplen använder databasen TAdb A script till Skapa TAdb kan hittas här. Exponential Moving Average EMA Running Totals Method. Teorin bakom de totala funktionerna i uppdateringar beskrivs i detalj av Jeff Moden i hans artikel E Lösning av löpande totala och ordinära rankproblem. Övriga resurser som beskriver hur man använder denna metod för att beräkna EMA är bloggposten Beräkning av rörliga genomsnittsvärden med T-SQL av Gabriel Priester och forumet Post Exponential Moving Average Challenge både på SQL Server Central. I T-SQL kan du uppdatera variabler såväl som kolumner i en uppdateringsuppsättning. Uppdateringarna görs rad för rad internt av SQL Server. Denna rad efter rad beteende är det som gör att man kan beräkna en löpande total. Detta exempel visar hur det fungerar. Notera att ColumnRunningTotal är en löpande summa av ColumnToSum. Med denna metod kan vi beräkna EMA9 med denna T-SQL. Beräkningen av EMA är ganska enkel Vi använder nuvarande rad och föregående men med större vikt till nuvarande rad. Vikten beräknas av Formeln 2 1 9, där 9 är parametern för längden på EMA För att beräkna EMA9 för rad 10 ovan är beräkningen. I detta fall får den aktuella raden 20 av vikten 2 1 9 0 2 och previo Oss raden får 80 av vikten 1-2 1 9 0 8.Du hittar denna beräkning i ovanstående uttalande i CASE-satsen. Exponential Moving Average EMA Looping Method. As långt som jag vet, förutom den löpande totals metod som skisseras ovan, Det finns inget sätt att beräkna EMA med hjälp av ett setbaserat SQL-formulär. Därför använder T-SQL nedan en mellanslag för att beräkna EMA9. Resultaten är desamma som i löpande totalvärden exemplet ovan. Som förväntat är de uppsatta baserade löpande totalvärdena Versionen är väldigt snabbare än loop-versionen På min maskin var den uppsättning baserade lösningen ungefär 300 ms jämfört med cirka 1200 med loopversionen. Slingversionen överensstämmer mer med SQL-standarder. Så valet mellan metoderna beror på vad som är viktigast För dig, prestanda eller standards. The exponentiella glidande medelvärdet kan användas i trendanalys, som med de andra typerna av glidande medelvärden, Simple Moving Average SMA och Weighted moving average WMA. Det finns också andra beräkningar i teknisk analys som oss Es EMA, MACD till exempel. Denna blogginlägg är en del av en serie om teknisk analys, TA, i SQL Server Se de andra inläggen här. Upplagt av Tomas Lind. Tomas Lind - Konsulttjänster som SQL Server DBA och Database Developer at High Coast Database Solutions AB. Jag jobbar med SQL Server 2008 R2 och försöker beräkna ett glidande medelvärde. För varje post enligt min uppfattning vill jag samla värdena för de 250 föregående posterna och beräkna sedan genomsnittet för det här valet. Visa kolumner är följande. TransaktionsID är unik För varje TransaktionsID vill jag beräkna medelvärdet för kolumnvärde över tidigare 250 poster Så för TransactionID 300 samlar du alla värden från tidigare 250 rader, sorteras nedåt av TransactionID och sedan i kolumnen MovAvg Skriv resultatet av genomsnittet av dessa värden jag letar för att samla in data inom en rad records. asked 28 okt 14 vid 20 58. Använda ett enkelt glidande medelvärde för att släta ut data är en ganska populär teknik det är så illa E primära exempel i SQL Anywhere Hjälp är långt ifrån enklare Vad gör det exemplet så komplicerat Förutom problemformuleringen beräknar man det glidande genomsnittet av all produktförsäljning, per månad, år 2000. Här är det som gör det komplext. two Referenser till AVG-funktionen. a GRUPP AV vilken allt i sig gör bara om någon SELECT-huvudskrapa. En snygg WINDOW clause. a WINDOW-klausul som inte ens använder WINDOW-sökordet så att de oinitierade personerna som behöver exempel mer än någon annan är det inte uppenbart att en Windows är inblandad alls. Inte bara någon Windows-klausul, tänker dig, Men en som innehåller varje enskild komponent som du kan koda i en WINDOW. a PARTITION BY. a RANGE-klausul, inte en enkel ROWS-klausul, men fullblåst RANGE-klausul, en som har ett intimt förhållande med ORDER BY Jag vet vad en rad är, Men vad redigeras är en RANGE. Men vänta, det är mer Valet av RANGE över ROWS i det här exemplet är avgörande för korrekt användning av frågan för en mer fullständig diskussion av det här exemplet, se Exempel 23 - Beräkning av ett rörligt medelvärde I Glenn Paulleys utmärkta OLAP-papper. Låt oss nu komma tillbaka på spår. A Verkligen riktigt enkelt rörligt medelvärde. Följande exempel visar 10 dagars värde av data tillsammans med det glidande medelvärdet av dagens värde och igår s WINDOW-klausulen på linjer 21 till 23 Definierar ett rörligt fönster som innehåller två rader idag s raden CURRENT ROW och igår s row 1 PRECEDING. theWINDOW ORDER BY-klausulen bestämmer vad PRECEDING betyder föregående rad av and. the ROWS-klausulen bestämmer storleken på fönstret alltid två rader. Uttrycket AVG OVER twodays på rad 19 hänvisar till WINDOW-klausulen med namnet och det berättar för SQL Anywhere att beräkna genomsnittet av de två värdena som finns i 2-rader skjutfönstret, för varje rad i resultatuppsättningen. Så för 2012 -02-02 medeltalet 10 och 20 är 15 000000.för 2012-02-03 är genomsnittet 20 och 10 15 000000.för 2012-02-04 är genomsnittet 10 och 30 20 000000.för 2012-02 -10 genomsnittet 10 och 60 är 35 000000.Oops, vad sägs om den första roden. 2012-02-01 raden har inte en föregående rad, så vad är genomsnittet över det rörliga fönstret. Enligt Glenn Paulley s vita Papper vid ett rörligt fönster antas att rader som innehåller Null-värden existerar före första raden och efter sista raden i inpu T. Det betyder att när det rörliga fönstret har 2012-02-01 som CURRENT ROW innehåller raden 1 PRECEDING NULL-värden och när SQL Anywhere beräknar en AVG som innehåller ett NULL-värde, räknar det inte med att NULL alls inte är i Täljare eller i nämnaren vid beräkning av genomsnittet Här är beviset Det är därför twodayaverage 10 000000 för första raden 2012-02-01. Upplagt av Breck Carter klockan 3 47 PM.