Oracle Mobile Media Query

Media mobile a T-SQL Un calcolo comune nelle analisi dei trend è la media mobile (o laminazione). Una media mobile è la media dei, per esempio, ultimi 10 righe. La media mobile mostra una curva più liscia rispetto ai valori attuali, di più con un periodo più lungo per la media mobile, che lo rende un buon strumento per l'analisi dei trend. Questo post vi mostrerà come calcolare la media mobile a T-SQL. Diversi metodi verranno utilizzati a seconda della versione di SQL Server. Il grafico qui sotto mostra l'effetto levigante (linea rossa) con 200 giorni di media mobile. Le quotazioni di borsa sono la linea blu. La tendenza a lungo termine è chiaramente visibile. T-SQL Moving Avergage 200 giorni La dimostrazione di seguito richiede il database TADB che può essere creato con lo script si trova qui. Nell'esempio imminente calcoleremo una media mobile degli ultimi 20 giorni. A seconda della versione di SQL Server, ci sarà un altro metodo per fare il calcolo. E, come vedremo in seguito, le versioni più recenti di SQL Server dispone di funzioni che permettono un sacco di calcolo più efficace. SQL Server 2012 e successivamente media mobile Questa versione fa uso di una funzione finestra aggregata. Che cosa è nuovo in SQL 2012 è la possibilità di limitare le dimensioni della finestra, specificando il numero di righe che precedono la finestra dovrebbe contenere: Righe precedente è 19, perché ci sarà includere la riga corrente e nel calcolo. Come si può vedere, il calcolo della media mobile a SQL Server 2012 è abbastanza semplice. La figura seguente dimostra il principio finestre. riga corrente è contrassegnato con il colore giallo. La finestra è contrassegnato con uno sfondo blu. La media mobile è semplicemente la media dei QuoteClose nelle strisce blu: window media T-SQL Moving. I risultati dei calcoli nelle versioni precedenti di SQL Server sono gli stessi, quindi non verranno visualizzati di nuovo. SQL Server 2005 8211 2008R2 media mobile Questa versione fa uso di un'espressione di tabella comune. Il CTE è di per sé fa riferimento per ottenere gli ultimi 20 righe per ogni riga: media mobile prima di SQL Server 2005 La versione pre 2005 sarà utilizzare un join esterno sinistro allo stesso tavolo per ottenere le ultime 20 righe. La tabella esterna può essere detto per contenere la finestra che vogliamo calcolare una media su: Bilanciamento potenza Se lanciamo i tre metodi diversi contemporaneamente e verificare il piano di esecuzione risultante, vi è una differenza drammatica in termini di prestazioni tra i metodi: Confronto della tre diversi metodi per calcolare media mobile Come si può vedere, i miglioramenti funzionali a finestre in SQL 2012 fa una grande differenza in termini di prestazioni. Come accennato all'inizio di questo post, medie mobili vengono utilizzati come strumento per illustrare le tendenze. Un approccio comune è combinare medie mobili di lunghezze differenti, al fine di individuare rispettivamente cambiamenti nelle tendenze breve, medio e lungo termine. Di particolare interesse sono l'attraversamento delle linee di tendenza. Per esempio, quando la breve tendenza muove sopra la tendenza a lungo o medio, questo può essere interpretato come un segnale di vendita in analisi tecnica. E quando la breve tendenza si muove in una linea di tendenza a lungo, questo può essere interpretato come un segnale di vendita. Il grafico sottostante mostra citazioni, Ma20, MA50 e MA200. T-SQL Ma20, MA50, MA200 acquistare e vendere i segnali. Questo post è parte di una serie su analisi tecnica, TA, in SQL Server. Vedere gli altri posti qui. Pubblicato da Tomas LindThis è una questione sempreverde Joe Celko. Ignoro quale piattaforma DBMS utilizzato. Ma in ogni caso Joe era in grado di rispondere a più di 10 anni fa con lo standard SQL. Joe Celko SQL Puzzle e risposte citazione: Quel tentativo ultimo aggiornamento suggerisce che potremmo usare il predicato per costruire una query che ci darebbe una media mobile: è la colonna extra o il metodo di query meglio la query è tecnicamente migliore perché l'approccio aggiornamento denormalizzare il database. Tuttavia, se i dati storici in fase di registrazione non sta per cambiare e calcolando la media mobile è costoso, si potrebbe considerare l'utilizzo di un approccio di colonna. interrogazione SQL Puzzle: con tutti i mezzi uniforme. Basta buttare al secchio peso appropriato a seconda della distanza dal punto di tempo corrente. Per esempio quottake weight1 per datapoints entro 24 ore dalla corrente weight0.5 datapoint per datapoints all'interno 48hrsquot. Questo caso è importante quanto datapoint consecutivi (come 06:12 e 23:48) sono distanti l'uno dall'altro Un caso d'uso mi viene in mente sarebbe un tentativo di smussare l'istogramma ovunque datapoints non sono abbastanza denso msciwoj ndash 27 Maggio 15 a 22:22 non sono sicuro che il risultato atteso (uscita) mostra classica media mobile semplice (rolling) per 3 giorni. Perché, per esempio, la prima terna di numeri per definizione dà: ma ci si aspetta 4.360 e la sua confusione. Tuttavia, suggerisco la soluzione seguente, che utilizza la finestra funzione AVG. Questo approccio è molto più efficiente (chiaro e meno intensivo di risorse) di auto collegamento introdotto in altre risposte (e Im sorpreso che nessuno ha dato una soluzione migliore). Si vede che AVG è avvolto con caso in cui p. days rownum GT poi a forzare s NULL in prima fila, dove 3 giorni di media mobile è privo di significato. risposto 23 febbraio 16 a 13:12 Possiamo applicare Joe Celkos sporco esterno sinistro metodo join (come citato in precedenza da Diego Scaravaggi) di rispondere alla domanda come è stato chiesto. Genera l'output richiesto: una risposta 9 gennaio 16 ad 0:33 tua risposta 2017 Stack Exchange, IncUsing una media mobile semplice per appianare i dati è una tecnica abbastanza popolare. Il suo male l'esempio primario nella SQL Anywhere Guida è tutt'altro che semplice: Che cosa rende questo esempio così complesso Oltre alla dichiarazione del problema, che è il seguente: calcolare la media mobile di tutte le vendite di prodotti, per mese, nel 2000. Ecco ciò che rende è complesso: due riferimenti alla funzione AVG (), un GROUP bY (che da sola rende quasi ogni selezionare un testa-scratcher),. una clausola WINDOW Stealth una clausola WINDOW che neppure non usa la parola chiave FINESTRA. così per i non iniziati (le persone che hanno bisogno di esempi più di chiunque altro) si mangia ovvio che una finestra viene coinvolto a tutti. Non solo una clausola WINDOW, si badi bene, ma uno che include ogni singolo componente è possibile codificare in una finestra: una per partizione, una clausola RANGE. Non una semplice clausola RIGHE ma clausola conclamata GAMMA, uno che ha un rapporto intimo con ORDER BY. So quello che una fila è, ma ciò che la redatto una gamma Ma aspetta, ce n'è di più: La scelta di spaziare righe in questo esempio è fondamentale per il corretto funzionamento della query. (Per una discussione più completa di questo particolare esempio, vedere Esempio 23 - INFORMATICA una media mobile a Glenn Paulleys eccellente carta bianca OLAP.) Ora, consente di tornare in pista: A Really Really Simple Moving Average L'esempio seguente mostra 10 giorni vale la pena di i dati insieme con la media mobile di valore di oggi e di ieri: la clausola wINDOW sulle linee 21 al 23 definisce una finestra mobile che contiene due file: fila di oggi (riga corrente) e la riga di ieri (1 precedente): il ORDINI BY determina ciò che mezzi (riga precedente da t. entrydate) e la clausola ROWS pRECEDENTE determina la dimensione della finestra (sempre due righe). L'AVG espressione (t. value) OVER due giorni sulla linea 19 si riferisce alla clausola WINDOW per nome, e si dice a SQL Anywhere per calcolare la media dei due valori di t. value che esistono nella finestra scorrevole 2 righe, per ogni riga del set di risultati. Così, per 2012-02-02 la media di 10 e 20 è 15,000 mila, per 2012-02-03 la media di 20 e 10 è 15,000 mila, per 2012-02-04 la media di 10 e 30 è 20,000 mila, per 2012- 02-10 la media del 10 e 60 è 35,000 mila. Ops, per quanto riguarda la prima fila il 2012-02-01 fila non ha una riga precedente, così che cosa è la media sopra la finestra mobile Secondo Glenn Paulleys carta bianca nel caso di una finestra mobile, si presume che le righe che contiene Null valori esistono prima della prima fila, e dopo l'ultima riga, in ingresso. Ciò significa che quando la finestra mobile ha 2012-02-01 come la riga corrente, riga precedente 1 contiene valori NULL. e quando SQL calcola Anywhere un AVG () che include un valore NULL, doesnt contare il NULL affatto. Non al numeratore e al denominatore nel calcolo della media. Ecco la prova: Ecco perché twodayaverage 10.000000 per la prima riga 2012-02-01. Pubblicato da Breck Carter a 03:47