이전에는 Postgres에서 롤링 평균을 작성하는 방법에 대해 논의했습니다. 대중적인 요구에 따라 MySQL과 SQL Server에서 동일한 작업을 수행하는 방법을 보여줍니다. 이와 같은 잡음이 많은 차트에 주석을 추가하는 방법을 설명합니다. 큰 아이디어. 위의 첫 번째 그래프는 매우 시끄럽고 유용한 정보를 얻는 데 어려움이 있습니다. 기본 데이터 상단에 7 일 평균을 플로팅하여 매끄럽게 할 수 있습니다. 창 함수, 자체 조인 또는 상관 관계 분석을 통해 수행 할 수 있습니다. 서브 쿼리 - 처음 두 개를 다룰 것입니다. 이전 평균으로 시작합니다. 즉, 7 일 평균 포인트는 처음 7 일 평균입니다. 즉, 그래프에서 스파이크가 오른쪽으로 이동하고, 큰 스파이크는 다음 7 일 동안 평균됩니다. 먼저 중간 수 테이블을 만듭니다. 우리는 매일 전체 가입에 대한 평균을 계산하려고합니다. 새 사용자 당 행과 생성 된 타임 스탬프가있는 일반 사용자 테이블이 있다고 가정합니다. , 우리는 우리의 집계를 만들 수 있습니다. Postgres와 SQL Server에서는 이것을 CTE로 사용할 수 있습니다. MySQL에서는 임시 테이블로 저장할 수 있습니다. Postgres Rolling Average. 다행히 Postgres는 실행 평균을 계산하는 가장 간단한 방법 인 창 함수를 가지고 있습니다. 이 쿼리 날짜에는 간격이 없다고 가정합니다. 쿼리는 과거 7 개 날짜가 아닌 지난 7 개 행에 대해 평균을 계산합니다. 데이터에 간격이 있으면 generateeries 또는 조밀 한 날짜 행을 가진 테이블에 대한 조인으로 채 웁니다. MySQL 롤링 평균. MySQL은 부족합니다 우리는 셀 조인을 사용하여 유사한 계산을 할 수 있습니다. 카운트 테이블의 각 행에 대해 지난 7 일 내에 있었던 모든 행을 결합하여 평균을 취합니다. 이 쿼리는 우리가보고있는 것처럼 자동으로 날짜 간격을 처리합니다 행은 이전 N 행 대신 날짜 범위 내에 있습니다. SQL Server 롤링 평균. SQL Server에는 창 함수가 있으므로 롤링 평균 계산은 Postgres 스타일 또는 MySQL 스타일에서 수행 할 수 있습니다. 간단히하기 위해 MySQL versi 이 기능은 MySQL과 개념적으로 동일합니다. 유일한 번역은 dateadd 함수와 명시 적으로 열로 그룹화 된 것입니다. 다른 평균값. 이 게시물의 7 일간의 평균에 초점을 맞추 었습니다. 7 일간의 평균, 그것은 다른 방향으로 날짜를 정렬하는 것만 큼 간단합니다. 우리가 중심 평균을보고 싶다면, MySQL은 3과 3 사이의 다음 행을지지합니다. MySQL은 - 3에서 3 사이입니다. dateadd day, -3 및 dateadd day 사이의 SQL Server 3. 이동 평균을 계산하려고 SQL Server 2008 R2에서 작업하고 있습니다. 내 레코드의 각 레코드에 대해 250 개의 이전 레코드 값을 수집하고 싶습니다. 이 선택 항목에 대한 평균을 계산합니다. 내보기 열은 다음과 같습니다. 트랜잭션 ID는 고유합니다. 각 TransactionID에 대해 이전 250 개 레코드의 열 값 평균을 계산합니다. 따라서 TransactionID 300의 경우 이전 250 개의 행에서 모든 값을 수집합니다. Transacti에 의해 내림차순 정렬 됨 onID 및 다음 MovAvg 열에 레코드 범위 내에서 데이터를 수집하려는이 값의 평균 결과를 작성하십시오. 10 월 28 일 14시 58 분 58. T-SQL의 지수 이동 평균. 지수 이동 평균은 가중치와 유사합니다. 이동 평균은 오래 전에 변경에 더 적은 가중치를 할당하고 최근 변경에 더 많은 가중치 가중 이동 평균은 선형이지만 지수 이동 평균은 지수 함수입니다. 즉, 가중치는 곡선으로 표현할 수 있습니다. SQL Server의 변수 및 합계에 대한 문서화되지 않은 기능을 사용하는 T-SQL의 지수 이동 평균이 블로그 게시물에서는 T-SQL의 지수 이동 평균을 계산하는 방법을 보여줄 것입니다. SQL Server의 표준 기능 사용하기 불행히도 루프를 사용한다는 의미입니다. 예제에서는 9 일간 지수 이동 평균을 계산합니다. 예제에서는 데이터베이스 TAdb를 사용합니다. TAdb를 작성하는 스크립트는 여기에서 찾을 수 있습니다. Exponential Moving Average EMA Running Totals Method. 실행중인 전체 기능 업데이트에 대한 이론은 Jeff Moden이 기사에서 누적 합계 및 서수 순위 문제 해결에 대해 자세히 설명합니다. 이 방법을 사용하여 EMA를 계산하는 방법은 블로그 게시물 Gabriel Priester의 T-SQL 및 지수 게시판의 Exponential Moving Average Challenge를 사용하여 SQL Server Central에서 이동 평균 계산하기. 기본적으로 T-SQL에서는 업데이트 문에서 열과 변수를 업데이트 할 수 있습니다. 내부적으로 행마다 업데이트가 수행됩니다. SQL Server에서이 행 단위 행 동작은 누적 합계 계산을 가능하게합니다. 이 예제에서는 작동 방식을 보여줍니다. ColumnRunningTotal은 ColumnToSum의 누적 합계입니다. 이 메서드를 사용하여이 T-SQL로 EMA9를 계산할 수 있습니다. EMA는 다소 단순합니다. 현재 행과 이전 행을 사용하지만 현재 행에 더 많은 가중치를가집니다. 가중치는 수식 2 1 9로 계산됩니다. 여기서 9는 매개 변수입니다. EMA의 길이에 대한 EMA9를 계산하려면 위의 행 10에 대한 EMA9를 계산하려면 계산식이 사용됩니다. 이 경우 현재 행은 20 21 2 0 9 0 2가되고 이전 행은 80의 가중치가됩니다. 1-2 1 9 0 8. CASE 문에서 위의 문구에서이 계산을 찾습니다. 지수 이동 평균 EMA 루핑 방법. 위에서 설명한 실행 합계 방법을 제외하고는 집합 기반 SQL 문을 사용하여 EMA를 계산할 방법이 없습니다. 따라서 아래의 T-SQL은 while 루프를 사용하여 EMA9를 계산합니다. 결과는 위의 누적 합계 예와 같습니다. 예상되는 누적 합계 버전은 루프 버전보다 훨씬 빠릅니다. 내 컴퓨터에서 기반 버전의 솔루션은 루프 버전의 경우 약 300ms 였지만 루프 버전은 SQL 표준을 훨씬 준수합니다. 따라서 메서드 간의 선택은 사용자, 성능 또는 표준에서 가장 중요한 항목에 따라 달라집니다. 지수 이동 평균은 추세 분석에 사용되는, 위트 다른 유형의 이동 평균, 단순 이동 평균 SMA 및 가중 이동 평균 WMA 등이 있습니다. 예를 들어 EMA, MACD를 사용하는 기술적 분석의 다른 계산도 있습니다. 이 블로그 게시물은 기술적 분석에 대한 세리에이션의 일부입니다. SQL Server Tomas Lind에 의해 게시 됨 - High Coast Database Solutions AB에서 SQL Server DBA 및 데이터베이스 개발자로서 컨설팅 서비스.
No comments:
Post a Comment