Ms Sql Gleitenden Durchschnitt

Ich habe eine Tabellenproduktion, die die folgende Struktur enthält: Ich habe Daten für jeden Repräsentanten von 112011 bis 812013. Was ich tun möchte, ist, einen 12 Monate gleitenden durchschnittlichen Anfang 112012 für jeden Repräsentanten wie folgt zu erstellen: wo jede Zeile darstellt Der zwölfmonatige gleitende Durchschnitt für den besagten Vertreter zur angegebenen Zeit. Ich fand einige Beispiele, die vage nahe waren und ich versuchte sie ohne Erfolg. Es scheint die Hinzufügung einer Gruppe durch rep-Komponente ist die große Abweichung von anderen Beispielen. Dies ist etwa so weit wie ich bekam: Diese Abfrage scheint einen Gesamtdurchschnitt oder Summe zu ziehen, da es keine Gruppierung in der korrelierten Unterabfrage gibt. Wenn ich versuche zu gruppieren, bekomme ich einen Fehler, dass es nur höchstens eine Zeile zurückkehren kann. Gefragt Okt 10 13 am 14: 47Moving Durchschnitt in T-SQL Eine gemeinsame Berechnung in der Trend-Analyse ist der bewegte (oder rollende) 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. Wie bereits am Anfang dieses Beitrags erwähnt, werden gleitende Durchschnittswerte als Trends verwendet. Ein gemeinsamer Ansatz besteht darin, Bewegungsdurchschnitte verschiedener Längen zu kombinieren, um Veränderungen in der kurz-, mittel - und langfristigen Entwicklung zu erkennen. Von besonderem Interesse sind die Übergänge der Trendlinien. Zum Beispiel, wenn sich der kurze Trend über den langen oder mittleren Trend bewegt, kann dieser als Kaufsignal in der technischen Analyse interpretiert werden. Und wenn sich 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 LindThis 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 können, 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. Beantwortet Joe Celkos dirty linken äußeren Join-Methode (wie zitiert von Diego Scaravaggi) auf die Frage zu beantworten, wie es gefragt wurde. Erzeugt die angeforderte Ausgabe: answered Jan 9 16 at 0:33 Deine Antwort 2017 Stack Exchange, Inc