7 Dagers Moving Average In Sql

Jeg har en tabell med timeproduktbruk hvor mange ganger produktet brukes data. Likevel har jeg bruksdataene for 4 forskjellige produkter ProductId fra 1 til 4 lagret for hver time i Productusage-tabellen. Som du kan forestille deg, vokser det hele tiden da den nattlige ETL-prosessen dumper dataene for hele forrige dag Hvis et produkt ikke brukes på en hvilken som helst time på en dag, vil posten for den tiden som vannet t vises i denne tabellen på samme måte, hvis et produkt ikke brukes for hele dagen, det vunnet t være noen rekord for den dagen i tabellen jeg trenger å generere en rapport som gir daglig bruk og siste 7 dager rullende gjennomsnitt. Og så videre planlegger jeg å opprette en indeksert visning i SQL server 2014 Kan du tenke på en effektiv SQL-spørring for å gjøre dette. Skrevet 18. september 14 kl 21 08. Tidligere diskuterte vi hvordan du skriver rullende gjennomsnitt i Postgres. Etter populær etterspørsel viser vi deg hvordan du gjør det samme i MySQL og SQL Server. Vi vil dekke hvordan du annoterer støyende diagrammer som dette. Med en 7-dagers tidligere gjennomsnittlig linje som th is. The Big Idea. Our første grafen ovenfor er ganske støyende og vanskelig å få nyttig informasjon fra. Vi kan glatte det ut ved å plotte et 7-dagers gjennomsnitt på toppen av de underliggende dataene. Dette kan gjøres med vindufunksjoner, selvforbindelser, eller korrelerte undersøkelser - vi skal dekke de to første. Vi skal begynne med et tidligere gjennomsnitt, noe som betyr at gjennomsnittspunktet på den 7. i måneden er gjennomsnittet for de første syv dagene. Dette skifter faktisk pigger i grafen til Høyre, da en stor topp er gjennomsnittet i løpet av de følgende syv dagene. Først Opprett en mellomliggende tabell. Vi vil beregne et gjennomsnitt over de totale registreringene for hver dag. Forutsatt at vi har en typisk bruker tabell med en rad per ny bruker og en timestamp createdat, kan vi lage vårt aggregat vårt registreringsbord slik. I Postgres og SQL Server kan du bruke dette som en CTE I MySQL kan du lagre det som en midlertidig tabell. Postgres Rolling Average. Fortunately har Postgres vindufunksjoner som er enkleste måte å beregne en kjører aver alder. Denne spørringen antar at datoene ikke har hull. Spørringen er gjennomsnittlig i løpet av de siste syv radene, ikke de siste syv datoene. Hvis dataene dine har hull, fyll dem inn med generateseries eller bli med i et bord med tette dataarker. MySQL Rolling Gjennomsnittlig. MySQL mangler vindusfunksjoner, men vi kan gjøre en lignende beregning ved hjelp av selvforbindelser. For hver rad i vårt taletabell, går vi sammen i hver rad som var de siste syv dagene og tar gjennomsnittet. Dette spørsmålet håndterer automatisk datohull, som vi ser på rader innenfor et datoperiode i stedet for de foregående N-rader. SQL Server Rolling Average. SQL Server har vindufunksjoner, slik at beregning av rullende gjennomsnitt kan gjøres i enten Postgres-stilen eller MySQL-stilen. For enkelhet bruker vi igjen MySQL-versjonen med et selvtillit. Dette er konseptuelt det samme som i MySQL De eneste oversettelsene er dateadd-funksjonen og eksplisitt navngitt gruppe av kolonner. Andre gjennomsnitt. Vi fokuserte på 7-dagers gjennombrudd i dette innlegget. Hvis vi ønsket å se på det 7-dagers ledende gjennomsnittet, det er så enkelt som å sortere datoene i den andre retningen. Hvis vi ønsket å se på et sentrert gjennomsnitt, bruker vi. Postgres rader mellom 3 forrige og 3 følgende. MySql mellom - 3 og 3 i MySQL. SQL Server mellom dateadd dag, -3 og dateadd dag, 3.Moving Average - MA. BREAKING DOWN Flytte gjennomsnittlig - MA. As et SMA eksempel, betrakt en sikkerhet med følgende lukkepriser over 15 days. Week 1 5 days 20 , 22, 24, 25, 23.Week 2 5 dager 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 dager 28, 30, 27, 29, 28.A 10-dagers MA vil gjennomsnittlig sluttprisene for første 10 dager som første datapunkt Det neste datapunktet vil slippe den tidligste prisen, legge til prisen på dag 11 og ta gjennomsnittet og så videre som vist nedenfor. Som tidligere nevnt lagrer MAs nåværende prishandling fordi de er basert på forbigående priser jo lengre tidsperiode for MA, jo større lag. Dermed vil en 200-dagers MA ha en mye større grad av forsinkelse enn en 20-dagers MA fordi den inneholder priser for de siste 200 dagene Lengden på MA å bruke, avhenger av handelsmålene, med kortere MAs som brukes til kortvarig handel og langsiktige MAs som er mer egnet for langsiktige investorer. Den 200-dagers MA er i stor grad etterfulgt av investorer og handelsmenn, med pauser over og under dette bevegelige gjennomsnittet regnes som viktige handelssignaler. MA'er gir også viktige handelssignaler alene eller når to gjennomsnitt krysser over. En stigende MA indikerer at sikkerheten er i en uptrend mens en fallende MA indikerer at den er i en downtrend Tilsvarende er oppadgående momentum bekreftet med et bullish kryssoverfall som oppstår når en kortsiktig MA krysser over en langsiktig MA Nedadgående momentum er bekreftet med en bearish crossover, som oppstår når en kortsiktig MA krysser under en langsiktig MA.