T Sql Berechnen Gleitender Durchschnitt

Ich arbeite mit SQL Server 2008 R2 und versuche, einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen Für jeden Datensatz in meiner Ansicht möchte ich die Werte der 250 vorherigen Datensätze sammeln und dann den Durchschnitt für diese Auswahl berechnen. Meine Ansichtspalten sind wie folgt. TransactionID ist eindeutig Für jede TransactionID möchte ich den Durchschnitt für Spaltenwert berechnen, über vorherige 250 Datensätze Also für TransactionID 300 sammle alle Werte aus vorherigen 250 Zeilen Ansicht sortiert absteigend von TransactionID und dann in Spalte MovAvg das Ergebnis der Durchschnitt dieser Werte Ich bin auf der Suche nach Daten in einer Reihe von Datensätzen zu sammeln 28. Oktober 14 bei 20 58.SQL Server T-SQL-Code zu berechnen ein Moving Average. By Dallas Snider Lesen Kommentare Related Tipps Weitere Funktionen - Benutzerdefinierte UDF. Wie kann ich die Daten in einer Spalte mit einem gleitenden Durchschnitt in T-SQL glätten Können Sie bitte durch ein Beispiel in SQL Server mit T-SQL-Code gehen Wie können wir die Ergebnisse validieren. Time-Serie Daten können inhärent laut und gut sein Weg zu Glätten Sie die Daten ist es, einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen Es gibt eine Reihe von Möglichkeiten, um einen gleitenden Durchschnitt in T-SQL zu berechnen, aber in diesem Tipp werden wir einen Weg zu berechnen, um einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, die das Mittelungsfenster x Anzahl der Zeilen setzt Hinter und x Anzahl der Zeilen vor der aktuellen Datenzeile Der Vorteil davon ist, dass es keine Verzögerung in der durchschnittlichen Wert zurückgegeben und der gleitende Mittelwert ist auf der gleichen Zeile mit seinem aktuellen Wert. Let s Start durch die Erstellung einer Tabelle und Laden von Daten mit dem T-SQL unten Wir haben 361 Datenpunkte, die eine laute Sinuswelle erzeugen. Nach dem Laden der Daten führen wir den folgenden T-SQL-Code aus, um alle Spalten zusammen mit dem gleitenden Mittelwert im Code auszuwählen Unten ist die gleitende durchschnittliche Fenstergröße 15 7 Zeilen vor der aktuellen Zeile plus die aktuelle Zeile plus die 7 folgenden Zeilen. Der gleitende Durchschnitt der DataValue-Spalte wird als MovingAverageWindowSize15-Spalte zurückgegeben Die ORDER BY-Klausel ist äußerst wichtig, um die Daten zu speichern In th E ordnungsgemäß sortierte order. We können kopieren und fügen Sie die Ergebnisse in Excel zu validieren die Berechnung ist korrekt In dem Bild unten, beginnt das Fenster in Zelle C3 und endet bei C17 Der gleitende Durchschnitt, wie von der T-SQL in diesem Tipp berechnet wird in Zelle D10 Der Durchschnitt, der von Excel berechnet wird, ist unten und es ist gleich dem Wert in D10. In der folgenden Abbildung sehen wir die ursprünglichen Datenwerte, die in blau aufgezeichnet sind, wobei der gleitende Durchschnitt in red. Adjust die Größe der Bewegen des durchschnittlichen Fensters, um zu sehen, wie sich die Plot-Änderungen anpassen, achten Sie darauf, diese anderen Tipps auf T-SQL aus. Last Update 3 8 2016.Exponential gleitenden Durchschnitt in T-SQL. Exponentielle gleitende Durchschnitte sind ähnlich wie gewichtete Bewegungsdurchschnitte in diesem Sie weisen vor langer Zeit weniger Gewicht auf Veränderungen und mehr Gewicht auf die jüngsten Veränderungen Gewichtete Bewegungsdurchschnitte sind linear, aber exponentielle gleitende Durchschnitte sind exponentiell Das heißt, das Gewicht kann als Kurve ausgedrückt werden. Es gibt eine gute Möglichkeit, exponentielle gleitende Durchschnitte zu berechnen T-SQL usin G ein undokumentiertes Feature über Variablen und laufende Summen in SQL Server In diesem Blogpost werde ich zeigen, wie man diese Methode verwendet, um exponentiell gleitenden Durchschnitt in T-SQL zu berechnen, aber ich werde auch eine Methode vorstellen, die Standardmerkmale in SQL Server verwendet , Das heißt, eine Schleife zu verwenden. In den Beispielen berechne ich einen 9-tägigen exponentiellen gleitenden Durchschnitt Die Beispiele verwenden die Datenbank TAdb Ein Skript zur Erstellung von TAdb finden Sie hier. Exponentielle Moving Average EMA Running Totals Method. The Theorie hinter den laufenden Total Features In Updates wird ausführlich von Jeff Moden in seinem Artikel beschrieben, der die laufenden Gesamt - und Ordinalen Rangprobleme beseitigt. Andere Ressourcen, die mit dieser Methode beschreiben, um EMA zu berechnen, sind der Blogpost, der die Umschlagsdurchschnitte mit T-SQL von Gabriel Priester und dem Forumposten Exponential berechnet Moving Average Challenge sowohl auf SQL Server Central. Basically, in T-SQL können Sie Variablen sowie Spalten in einer Update-Anweisung aktualisieren Die Updates werden Zeile für Zeile i durchgeführt Nternally von SQL Server Dieses Zeilen-zu-Zeilen-Verhalten ist das, was die Berechnung einer laufenden Summe möglich macht. Dieses Beispiel zeigt, wie es funktioniert. Hinweis, dass ColumnRunningTotal eine laufende Summe von ColumnToSum ist. Mit dieser Methode können wir EMA9 mit diesem T-SQL berechnen Von EMA ist ziemlich einfach Wir verwenden die aktuelle Zeile und die vorherige, aber mit mehr Gewicht auf die aktuelle Zeile Das Gewicht wird nach der Formel 2 1 9 berechnet, wobei 9 der Parameter für die Länge der EMA ist, um EMA9 für Zeile 10 zu berechnen Oben ist die Berechnung. In diesem Fall erhält die aktuelle Zeile 20 des Gewichts 2 1 9 0 2 und die vorherige Zeile erhält 80 des Gewichts 1-2 1 9 0 8.Sie finden diese Berechnung in der obigen Aussage im CASE Statement. Exponential Moving Average EMA Looping Methode. Soweit ich weiß, mit Ausnahme der laufenden Summen Methode oben skizziert, gibt es keine Möglichkeit, um EMA mit einer Set-basierten SQL-Anweisung zu berechnen Daher ist die T-SQL unten mit einer while-Schleife zu Berechnen Sie EMA9. Die Ergebnisse sind die gleichen wie im Lauf Ning summiert das obige Beispiel. Wie erwartet, ist die setbasierte laufende Summenversion viel schneller als die Loop-Version. Auf meiner Maschine war die setbasierte Lösung etwa 300 ms, im Vergleich zu etwa 1200 mit der Loop-Version. Die Loop-Version entspricht mehr den SQL-Standards Doch die Wahl zwischen den Methoden hängt davon ab, was für Sie wichtig ist, Leistung oder Standards. Der exponentielle gleitende Durchschnitt kann in der Trendanalyse verwendet werden, wie bei den anderen Arten von gleitenden Durchschnitten, Simple Moving Average SMA und Weighted Gleitender Durchschnitt WMA. Es gibt auch andere Berechnungen in der technischen Analyse, die die EMA, MACD zum Beispiel verwendet. Dieser Blog-Post ist Teil einer Serie über technische Analyse, TA, in SQL Server Siehe die anderen Beiträge hier. Posted by Tomas Lind. Tomas Lind - Consulting-Dienstleistungen Als SQL Server DBA und Datenbankentwickler bei High Coast Database Solutions AB.