Ms Sql Gleitender Durchschnitt

Ich habe eine Tabelle der stündlichen Produktnutzung (wie oft das Produkt verwendet wird) Daten Ebenso habe ich die Verbrauchsdaten für 4 verschiedene Produkte (ProductId von 1 bis 4) gespeichert für jede Stunde in der Produkt-Tabelle. Wie Sie sich vorstellen können, ist es stetig wächst, wie die nächtlichen ETL-Prozess dumps die Daten für den gesamten Vortag. Wenn ein Produkt nicht zu irgendeiner Stunde eines Tages verwendet wird, wird der Datensatz für diese Stunde nicht in dieser Tabelle angezeigt. Ebenso, wenn ein Produkt nicht für den ganzen Tag verwendet wird, wird es keine Datensatz für diesen Tag in der Tabelle. Ich brauche, um einen Bericht, der tägliche Nutzung und letzten 7 Tage rollenden Durchschnitt zu generieren und so weiter. Ich plane, eine indizierte Ansicht in SQL-Server 2014 zu erstellen. Können Sie an eine effiziente SQL-Abfrage denken, um dies zu tun gefragt Sep 18 14 um 21: 08Wie Berechnung eines SQL Moving Average ohne Cursor-Update: Wenn Sie mit den neuesten arbeiten Versionen von SQL Server, können Sie die Fenster-Funktionen, um die gleiche Sache zu erreichen. Ich habe den aktualisierten Code am Ende der Post. Für dieses Video, Ich mag immer noch den Gedanken Prozess der Verankerung zu einem Datum. Video: 3-Tage-Moving-Average in SQL Eine effiziente Methode, um einen gleitenden Durchschnitt in SQL mit Hilfe einiger Tricks zu berechnen, um Datum-Anker festzulegen. Es gibt Debatten über den besten Weg, um einen SQL Moving Average in SQL Server zu tun. Einige Leute denken, es gibt Zeiten, wenn ein Cursor am effizientesten ist. Andere denken, dass Sie alles in einer Set-basierte Weise ohne den Cursor tun können. Neulich wollte ich einen gleitenden Durchschnitt berechnen und mein erster Gedanke war, einen Cursor zu benutzen. Ich habe einige schnelle Forschung und fand dieses Forum Frage: Moving Average in TSQL Es gibt einen Beitrag, der eine Unterabfrage mit einem Anker Datum, um zu finden, die 1 und 2-Tage-Offset zeigt. Hier ist das Skript, das Sie verwenden können, um die 3 Tage SQL Moving Average Endresultat zu testen. Hier ist die abschließende Frage. Hier ist die Abfrage, die Sie mit SQL Server 2012 verwenden würden. Share this: Dies ist eine Evergreen Joe Celko-Frage. Ich ignoriere, welche DBMS-Plattform verwendet wird. Aber auf jeden Fall Joe war in der Lage, mehr als 10 Jahren mit Standard-SQL zu beantworten. Joe Celko SQL Puzzles und Antworten Zitat: Der letzte Update-Versuch deutet darauf hin, dass wir das Prädikat verwenden könnten, um eine Abfrage, die uns einen gleitenden Durchschnitt geben würde: Ist die zusätzliche Spalte oder die Abfrage Ansatz besser Die Abfrage ist technisch besser, weil die UPDATE-Ansatz wird Denormalisierung der Datenbank. Wenn jedoch die historischen Daten, die aufgezeichnet werden, sich nicht ändern und die Berechnung des gleitenden Durchschnitts kostspielig ist, könnten Sie die Verwendung des Spaltenansatzes in Erwägung ziehen. SQL Puzzle-Abfrage: mit allen Mitteln einheitlich. Sie werfen nur auf den entsprechenden Gewichtskorb je nach Entfernung vom aktuellen Zeitpunkt. Zum Beispiel quottake Gewicht1 für Datenpunkte innerhalb von 24 Stunden von aktuellen Datenpunkt Gewicht0,5 für Datenpunkte innerhalb von 48hrsquot. In diesem Fall ist es wichtig, wieviel aufeinander folgende Datenpunkte (wie 6:12 Uhr und 11:48 Uhr) voneinander entfernt sind. Ein Anwendungsfall, den ich mir vorstellen kann, wäre ein Versuch, das Histogramm zu glätten, wo Datenpunkte nicht dicht genug sind ndash msciwoj Mai 27 15 at 22:22 Im nicht sicher, dass Ihr erwarteten Ergebnis (Ausgang) zeigt klassische einfache bewegen (rolling) Durchschnitt für 3 Tage. Denn zum Beispiel gibt das erste Dreibettzimmer von Zahlen per Definition: aber man erwartet 4.360 und seine Verwirrung. Trotzdem schlage ich die folgende Lösung vor, die die Fensterfunktion AVG verwendet. Dieser Ansatz ist viel effizienter (klarer und weniger ressourcenintensiv) als SELF-JOIN in anderen Antworten eingeführt (und ich bin überrascht, dass niemand eine bessere Lösung gegeben hat). Sie sehen, dass AVG wird mit Fall verpackt, wenn rownum gt p. days dann zu zwingen, NULL s in ersten Zeilen, wo 3 Tage Moving Average ist sinnlos. Wir können Joe Celkos dirty linken äußeren Join-Methode (wie zitiert von Diego Scaravaggi) anwenden, um die Frage zu beantworten, wie es gefragt wurde. Generiert die angeforderte Ausgabe: Antwort # 2 am: Januar 23, 2010, um 10:33 Uhr Ihre Antwort 2016 Stack Exchange, IncAVG (Transact-SQL) ALL Wendet die Aggregatfunktion auf alle Werte an. ALL ist die Voreinstellung. DISTINCT Gibt an, dass AVG nur auf jeder eindeutigen Instanz eines Werts ausgeführt wird, unabhängig davon, wie oft der Wert auftritt. Expression Ein Ausdruck der exakten numerischen oder approximativen numerischen Datentyp-Kategorie mit Ausnahme des Bitdatentyps. Aggregatfunktionen und Unterabfragen sind nicht zulässig. OVER (partitionbyclaususe orderbyclause) partitionbyclause teilt die von der FROM-Klausel erzeugte Ergebnismenge in Partitionen, auf die die Funktion angewendet wird. Wenn nicht angegeben, behandelt die Funktion alle Zeilen der Abfrageergebnismenge als einzelne Gruppe. Orderbyclause bestimmt die logische Reihenfolge, in der die Operation ausgeführt wird. Eine Nachbestellung ist erforderlich. Weitere Informationen finden Sie unter OVER-Klausel (Transact-SQL). Der Rückgabetyp wird durch den Typ des ausgewerteten Ergebnisses des Ausdrucks bestimmt. Dezimal-Kategorie (p, s) Wenn der Datentyp des Ausdrucks ein Alias-Datentyp ist, ist der Rückgabetyp auch der Alias-Datentyp. wenn die Basisdatentyp des Alias-Datentyp jedoch gefördert wird, beispielsweise von Tinyint int. Ist der Rückgabewert vom geförderten Datentyp und nicht vom Alias-Datentyp. AVG () berechnet den Durchschnitt einer Reihe von Werten von durch die Zählung ungleich NULL-Werte die Summe dieser Werte dividiert wird. Wenn die Summe übersteigt den Maximalwert für den Datentyp des Rückgabewertes wird ein Fehler zurückgegeben. AVG ist eine deterministische Funktion, wenn sie ohne die OVER - und ORDER BY-Klauseln verwendet wird. Sie ist nicht deterministisch, wenn sie mit den OVER - und ORDER BY-Klauseln angegeben ist. Weitere Informationen finden Sie unter Deterministische und nicht-deterministische Funktionen. A. Verwenden der SUM und AVG-Funktionen für Berechnungen Das folgende Beispiel berechnet die durchschnittliche Urlaubsstunden und die Summe der Kranken Stunden, dass die Vizepräsidenten von Adventure Works Cycles verwendet haben. Jede dieser Aggregatfunktionen erzeugt einen einzigen Summenwert für alle abgerufenen Zeilen. Das Beispiel verwendet die AdventureWorks2012-Datenbank. Durchschnittlicher Durchschnitt in T-SQL Eine gemeinsame Berechnung in der Trendanalyse ist der Bewegungs - (oder Roll-) Durchschnitt. Ein gleitender Durchschnitt ist der Durchschnitt der letzten 10 Zeilen. Der gleitende Durchschnitt zeigt eine glattere Kurve als die tatsächlichen Werte, mehr also mit einer längeren Periode für den gleitenden Durchschnitt, was es zu einem guten Werkzeug für die Trendanalyse macht. Dieser Blogpfosten zeigt, wie man den gleitenden Durchschnitt in T-SQL berechnet. Abhängig von der Version von SQL Server werden unterschiedliche Methoden verwendet. Die nachstehende Tabelle zeigt den Glättungseffekt (rote Linie) mit einem 200 Tage gleitenden Durchschnitt. Die Aktienkurse sind die blaue Linie. Der langfristige Trend ist deutlich sichtbar. T-SQL Moving Avergage 200 Tage Die folgende Demonstration benötigt die TAdb-Datenbank, die mit dem hier befindlichen Skript erstellt werden kann. Im nächsten Beispiel wird ein gleitender Durchschnitt für die letzten 20 Tage berechnet. Abhängig von der Version von SQL Server gibt es eine andere Methode, um die Berechnung durchzuführen. Und, wie wir später sehen werden, haben die neueren Versionen von SQL Server Funktionen, die eine viel effektivere Berechnung ermöglichen. SQL Server 2012 und höher Moving Average Diese Version verwendet eine aggregierte Fensterfunktion. Was ist neu in SQL 2012 ist die Möglichkeit, die Größe des Fensters zu beschränken, indem Sie angeben, wie viele Zeilen vor dem Fenster enthalten sollten: Zeilen vorangegangen ist 19, weil wir die aktuelle Zeile auch in die Berechnung enthalten. Wie Sie sehen können, ist die Berechnung der gleitenden Durchschnitt in SQL Server 2012 ziemlich einfach. Die Abbildung unten zeigt das Fensterprinzip. Die aktuelle Zeile ist mit gelb markiert. Das Fenster ist blau markiert. Der gleitende Durchschnitt ist einfach der Durchschnitt von QuoteClose in den blauen Linien: T-SQL Moving Average Fenster. Die Ergebnisse der Berechnungen in älteren Versionen von SQL Server sind identisch, so dass sie nicht erneut angezeigt werden. SQL Server 2005 8211 2008R2 Moving Average Diese Version verwendet einen gemeinsamen Tabellenausdruck. Der CTE wird selbst referenziert, um die letzten 20 Zeilen für jede Zeile zu erhalten: Moving Average vor SQL Server 2005 Die pre 2005-Version wird eine linke äußere Verknüpfung zu der gleichen Tabelle verwenden, um die letzten 20 Zeilen zu erhalten. Die äußere Tabelle kann gesagt werden, um das Fenster, das wir wollen, um einen Durchschnitt zu berechnen: Leistungsvergleich Wenn wir die drei verschiedenen Methoden gleichzeitig ausführen und überprüfen Sie die resultierende Ausführung Plan gibt es einen dramatischen Leistungsunterschied zwischen den Methoden: Vergleich von drei Verschiedene Methoden, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen Wie Sie sehen können, macht die Verbesserung der Fensterfunktion in SQL 2012 einen großen Unterschied in der Leistung. Verwendung Wie zu Beginn dieses Beitrags erwähnt, sind gleitende Durchschnitte als Werkzeug zur Veranschaulichung Trends verwendet. Ein gemeinsamer Ansatz ist gleitende Durchschnitte mit unterschiedlichen Längen zu kombinieren, um jeweils Änderungen in der kurz-, mittel - und langfristige Trends zu erkennen. Von besonderem Interesse sind die Übergänge der Trendlinien. Zum Beispiel, wenn der kurze Trend über die lange oder mittlere Trend bewegt, kann dies als Kaufsignal in der technischen Analyse interpretiert werden. Und wenn der kurze Trend unter einer längeren Trendlinie bewegt, kann dies als Verkaufssignal interpretiert werden. Die folgende Tabelle zeigt Quotes, Ma20, Ma50 und Ma200. T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 kaufen und verkaufen Signale. Dieser Blog-Beitrag ist Teil einer Serie über technische Analyse, TA, in SQL Server. Siehe die anderen Beiträge hier. Geschrieben von Tomas Lind