7 Tage Gleit Durchschnitt In Sql

Ich habe eine Tabelle der stündlichen Produktnutzung, wie oft das Produkt verwendet wird data. Likewise habe ich die Nutzungsdaten für 4 verschiedene Produkte ProductId von 1 bis 4 gespeichert für jede Stunde in der productusage Tabelle Wie Sie sich vorstellen können, ist es ständig wächst Wie der nächtliche ETL-Prozess die Daten für den gesamten Vortag ablegt Wenn ein Produkt nicht an einer Tagesstunde verwendet wird, wird der Datensatz für diese Stunde in dieser Tabelle angezeigt. Ähnlich, wenn ein Produkt nicht für den ganzen Tag verwendet wird, Da gewann ich kein Rekord für diesen Tag in der Tabelle Ich muss einen Bericht, der täglichen Gebrauch und letzten 7 Tage Rolling Average zu generieren. Und so weiter Ich plane, eine indizierte Ansicht in SQL Server 2014 erstellen können Sie denken, eine effiziente SQL-Abfrage zu tun this. asked Sep 18 14 at 21 08.Previously wir diskutiert, wie man rollende Durchschnitte in Postgres schreiben Nach populärer Nachfrage zeigen wir Ihnen, wie man das gleiche in MySQL und SQL Server zu tun. Wir decken, wie man laute Charts annotiert Wie diese. Mit einer 7-Tage-Vor-durchschnittlichen Zeile wie folgt. Die große Idee. Unsere erste Grafik oben ist ziemlich laut und schwer zu nützlichen Informationen von Wir können es glätten, indem Sie einen 7-Tage-Durchschnitt über die zugrunde liegenden Daten Dies kann mit Fensterfunktionen, Selbstverknüpfungen oder korrelierten Unterabfragen geschehen - wir decken die ersten beiden ab. Wir beginnen mit einem vorangegangenen Durchschnitt, was bedeutet, dass der durchschnittliche Punkt am 7. des Monats der Durchschnitt der ersten sieben ist TageDies verschiebt sich die Spikes in der Grafik nach rechts, da ein großer Spike über die folgenden sieben Tage gemittelt wird. Zuerst eine Zwischenzählertabelle erstellen. Wir wollen einen Durchschnitt über die gesamten Anmeldungen für jeden Tag berechnen. Angenommen, wir haben Eine typische Benutzer-Tabelle mit einer Zeile pro neuen Benutzer und ein Zeitstempel erstelltat, können wir unsere aggregate unsere Signatur-Tabelle wie so erstellen. In Postgres und SQL Server können Sie dies als CTE In MySQL können Sie es als temporäre Tabelle speichern. Postgres Rolling Average. Glücklich Postgres hat Fensterfunktionen, die die einfachste Möglichkeit sind, einen laufenden Durchschnitt zu berechnen. Diese Abfrage geht davon aus, dass die Daten keine Lücken haben Die Abfrage ist durchschnittlich in den letzten sieben Zeilen, nicht die letzten sieben Daten Wenn Ihre Daten Lücken haben, Fülle sie mit generateseries zusammen oder schließt sich gegen einen Tisch mit dichten Datumszeilen. MySQL Rolling Average. MySQL fehlt Fensterfunktionen, aber wir können eine ähnliche Berechnung mit Selbstverknüpfungen machen Für jede Zeile in unserem Zählertisch verbinden wir jede Zeile, die innerhalb war Die letzten sieben Tage und nehmen Sie den Durchschnitt. Diese Abfrage automatisch behandelt Datum Lücken, da wir auf Zeilen innerhalb eines Datumsbereichs anstatt der vorherigen N Zeilen suchen. SQL Server Rolling Average. SQL Server hat Fenster-Funktionen, so dass die rollende Durchschnitt kann Entweder im Postgres-Stil oder im MySQL-Stil getan Um der Einfachheit halber verwenden wir die MySQL-Version mit einem Selbstverknüpfung. Das ist konzeptionell das gleiche wie bei MySQL Die einzigen Übersetzungen sind die Dateadd-Funktion und explizit benannte Gruppe nach Spalten. Weitere Mittelwerte. Wir Konzentrierte sich auf den 7-tägigen nachlaufenden Durchschnitt in diesem Beitrag Wenn wir den 7-Tage-Leitungsdurchschnitt betrachten wollten, ist es so einfach wie die Sortierung der Termine in die andere Richtung Wenn wir einen zentrierten Durchschnitt betrachten wollten, verwenden wir. Postgres Zeilen zwischen 3 vor und 3 folgenden. MySql zwischen - 3 und 3 in MySQL. SQL Server zwischen dateadd Tag, -3 und dateadd Tag, 3.Moving Durchschnitt - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. As ein SMA Beispiel, Betrachten Sie eine Sicherheit mit den folgenden Schlusskursen über 15 Tage. Week 1 5 Tage 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 Tage 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 Tage 28, 30, 27, 29, 28. Eine 10-tägige MA würde die Schlusspreise für die ersten 10 Tage als den ersten Datenpunkt ausgleichen. Der nächste Datenpunkt würde den frühesten Preis fallen lassen, den Preis am Tag 11 hinzufügen und den Durchschnitt nehmen und so weiter Unten gezeigt. Wie früher erwähnt, MAs nach der aktuellen Preis-Aktion, weil sie auf vergangene Preise basieren, je länger die Zeit für die MA, desto größer die lag So ein 200-Tage-MA wird eine viel größere Verzögerung als ein 20- Tag MA, weil es Preise für die letzten 200 Tage enthält Die Länge der MA zu verwenden hängt von den Handelszielen, mit kürzeren MAs für kurzfristige Handel und längerfristige MAs mehr geeignet für langfristige Investoren Die 200-Tage-MA Wird weithin von Investoren und Händlern gefolgt, mit Pausen über und unter diesem gleitenden Durchschnitt als wichtige Handelssignale. MAs auch vermitteln wichtige Handelssignale auf eigene Faust, oder wenn zwei Durchschnitte überkreuzen Eine steigende MA zeigt, dass die Sicherheit in einem Aufwärtstrend ist Während ein abnehmender MA anzeigt, dass es sich in einem Abwärtstrend befindet. Ähnlich wird die Aufwärtsbewegung mit einem bullish Crossover bestätigt, der auftritt, wenn ein kurzfristiges MA über einen längerfristigen MA-Abwärtsimpuls überragt, mit einem bärigen Crossover bestätigt wird, der bei einer kurzen - term MA kreuzt unter einem längerfristigen MA.