Moving Moyenne Sql Requête

Je travaille avec SQL Server 2008 R2, en essayant de calculer une moyenne mobile. Pour chaque enregistrement à mon avis, je voudrais collecter les valeurs des 250 enregistrements précédents, puis calculer la moyenne pour cette sélection. Mes colonnes de vue sont comme suit: TransactionID est unique. Pour chaque TransactionID. Je voudrais calculer la moyenne pour la valeur de la colonne, au cours des 250 derniers enregistrements. Donc, pour TransactionID 300, collecter toutes les valeurs des 250 lignes précédentes (affichage est trié en descendant par TransactionID) et puis dans la colonne MovAvg écrire le résultat de la moyenne de ces valeurs. Je cherche à recueillir des données dans une gamme d'enregistrements. Demandé Oct 28 14 à 20: 58This est une question Evergreen Joe Celko. J'ignore quelle plate-forme DBMS est utilisée. Mais dans tous les cas Joe a réussi à répondre il ya plus de 10 ans avec SQL standard. Joe Celko SQL Puzzles et réponses citation: Cette dernière tentative de mise à jour suggère que nous pourrions utiliser le prédicat pour construire une requête qui nous donnerait une moyenne mobile: Est-ce la colonne supplémentaire ou l'approche de requête mieux La requête est techniquement mieux parce que l'approche UPDATE Dénormaliser la base de données. Toutefois, si les données historiques enregistrées ne vont pas changer et que le calcul de la moyenne mobile est coûteux, vous pouvez envisager d'utiliser l'approche par colonne. SQL requête Puzzle: par tous les moyens uniformes. Vous venez de jeter au godet de poids approprié en fonction de la distance du point de temps actuel. Par exemple quottake weight1 pour datapoints dans 24 heures à partir du point de données actuel weight0.5 pour datapoints dans 48hrsquot. Dans ce cas, il importe combien de points de données consécutifs (comme 6:12 am et 11:48 pm) sont distants les uns des autres Un cas d'utilisation, je peux penser serait une tentative de lisser l'histogramme partout où datapoints ne sont pas denses assez ndash msciwoj May 27 15 at 22:22 Je ne suis pas sûr que votre résultat attendu (sortie) montre classique simple déplacer (rolling) moyenne pour 3 jours. Parce que, par exemple, le premier triple de nombres par définition donne: mais vous attendez 4.360 et sa confusion. Néanmoins, je suggère la solution suivante, qui utilise la fonction de fenêtre AVG. Cette approche est beaucoup plus efficace (claire et moins intensive en ressources) que SELF-JOIN introduit dans d'autres réponses (et Im surpris que personne n'a donné une meilleure solution). Vous voyez que AVG est enveloppé avec le cas lorsque rownum gt p. days puis à forcer NULL s dans les premières lignes, où 3 jours Moyenne mobile est vide de sens. Répondre fév 23 16 at 13:12 Nous pouvons appliquer Joe Celkos dirty left jointure méthode (comme cité plus haut par Diego Scaravaggi) pour répondre à la question telle qu'elle a été posée. Génère la sortie demandée: Réponse Jan 9 16 à 0:33 Votre réponse 2017 Stack Exchange, IncMoving moyenne dans T-SQL Un calcul commun dans l'analyse des tendances est la moyenne mobile (ou roulant). Une moyenne mobile est la moyenne des, par exemple, les 10 dernières rangées. La moyenne mobile montre une courbe plus lisse que les valeurs réelles, plus avec une période plus longue pour la moyenne mobile, ce qui en fait un bon outil pour l'analyse des tendances. Ce blog affichera comment calculer la moyenne mobile dans T-SQL. Différentes méthodes seront utilisées en fonction de la version de SQL Server. Le graphique ci-dessous montre l'effet de lissage (ligne rouge) avec une moyenne mobile de 200 jours. Les cours boursiers sont la ligne bleue. La tendance à long terme est clairement visible. T-SQL Déplacement Avergage 200 jours La démonstration ci-dessous nécessite la base de données TAdb qui peut être créée avec le script situé ici. Dans l'exemple à venir, nous calculons une moyenne mobile pour les 20 derniers jours. Selon la version de SQL Server, il y aura une méthode différente pour effectuer le calcul. Et, comme nous le verrons plus loin, les nouvelles versions de SQL Server ont des fonctions permettant un calcul beaucoup plus efficace. SQL Server 2012 et versions ultérieures Moyenne mobile Cette version utilise une fonction de fenêtre agrégée. Quoi de neuf dans SQL 2012 est la possibilité de restreindre la taille de la fenêtre en spécifiant le nombre de lignes précédant la fenêtre doit contenir: lignes précédentes est 19, car nous allons inclure la ligne actuelle ainsi dans le calcul. Comme vous pouvez le voir, le calcul de la moyenne mobile dans SQL Server 2012 est assez simple. La figure ci-dessous illustre le principe de fenêtrage. La ligne courante est marquée en jaune. La fenêtre est marquée d'un fond bleu. La moyenne mobile est simplement la moyenne de QuoteClose dans les lignes bleues: T-SQL Fenêtre de moyenne mobile. Les résultats des calculs dans les anciennes versions de SQL Server sont identiques, de sorte qu'ils ne seront pas affichés à nouveau. SQL Server 2005 8211 2008R2 Moyenne mobile Cette version utilise une expression de table commune. Le CTE est auto-référencé pour obtenir les 20 dernières lignes pour chaque ligne: Moyenne mobile avant SQL Server 2005 La version antérieure à 2005 utilisera une jointure externe gauche à la même table pour obtenir les 20 dernières lignes. Comparaison des performances Si nous exécutons les trois méthodes différentes simultanément et vérifions le plan d'exécution résultant, il existe une différence spectaculaire de performance entre les méthodes: Comparaison de trois Différentes méthodes pour calculer la moyenne mobile Comme vous pouvez le constater, les améliorations apportées aux fonctionnalités de fenêtrage dans SQL 2012 font une énorme différence dans les performances. Comme mentionné au début de ce post, les moyennes mobiles sont utilisées comme un outil pour illustrer les tendances. Une approche commune consiste à combiner des moyennes mobiles de différentes longueurs, afin de repérer respectivement les variations des tendances à court, moyen et long terme. Un intérêt particulier est le franchissement des lignes de tendance. Par exemple, lorsque la courte tendance se déplace sur la tendance à long ou à moyen terme, cela peut être interprété comme un signal d'achat dans l'analyse technique. Et quand la tendance courte se déplace sous une ligne de tendance plus longue, cela peut être interprété comme un signal de vente. Le graphique ci-dessous présente les devis, Ma20, Ma50 et Ma200. T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 acheter et vendre des signaux. Ce billet de blog fait partie d'une série sur l'analyse technique, TA, dans SQL Server. Voir les autres messages ici. Publié par Tomas Lind