Ich arbeite mit SQL Server 2008 R2 und versuche, einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Für jeden Datensatz meiner Ansicht nach möchte ich die Werte der 250 vorherigen Aufzeichnungen sammeln und dann den Durchschnitt für diese Auswahl berechnen. Meine Ansichtspalten sind wie folgt: TransactionID ist eindeutig. Für jede TransactionID. Ich möchte den Durchschnitt für Spaltenwert berechnen, über vorherige 250 Datensätze. Also für TransactionID 300, sammle alle Werte aus vorherigen 250 Zeilen (Ansicht wird absteigend von TransactionID sortiert) und dann in Spalte MovAvg das Ergebnis des Mittelwertes dieser Werte schreiben. Ich bin auf der Suche nach Daten in einer Reihe von Datensätzen zu sammeln. Gefragt 28. Oktober 14 bei 20: 58Moving Durchschnitt in T-SQL Eine gemeinsame Berechnung in Trendanalyse ist der bewegte (oder rollende) Durchschnitt. Ein gleitender Durchschnitt ist der Durchschnitt der zum Beispiel letzten 10 Zeilen. Der gleitende Durchschnitt zeigt eine glattere Kurve als die tatsächlichen Werte, mehr mit einer längeren Periode für den gleitenden Durchschnitt, was es zu einem guten Werkzeug für die Trendanalyse macht. Dieser Blogpost zeigt, wie man den gleitenden Durchschnitt in T-SQL berechnet. Je nach Version von SQL Server werden verschiedene Methoden verwendet. Die nachstehende Tabelle zeigt den Glättungseffekt (rote Linie) mit einem 200-tägigen gleitenden Durchschnitt. Die Aktienkurse sind die blaue Linie. Der langfristige Trend ist deutlich sichtbar. T-SQL Moving Avergage 200 Tage Die folgende Demonstration erfordert die TAdb-Datenbank, die mit dem hier befindlichen Skript erstellt werden kann. Im kommenden Beispiel werden wir für die letzten 20 Tage einen gleitenden Durchschnitt berechnen. Abhängig von der Version von SQL Server gibt es eine andere Methode, um die Berechnung zu tun. 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 nutzt 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 vor 19, da wir die aktuelle Zeile auch in die Berechnung aufnehmen werden. Wie Sie sehen können, ist die Berechnung des gleitenden Durchschnitts in SQL Server 2012 ziemlich einfach. Die folgende Abbildung zeigt das Fensterprinzip. Die aktuelle Zeile ist mit gelb markiert. Das Fenster ist mit einem blauen Hintergrund 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 gleich, so dass sie nicht wieder angezeigt werden. SQL Server 2005 8211 2008R2 Moving Average Diese Version verwendet einen gemeinsamen Tabellenausdruck. Der CTE ist 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. Der äußere Tisch kann gesagt werden, das Fenster zu enthalten, dass wir einen Durchschnitt berechnen wollen: Leistungsvergleich Wenn wir die drei verschiedenen Methoden gleichzeitig laufen und den daraus resultierenden Ausführungsplan überprüfen, gibt es einen dramatischen Unterschied in der Leistung zwischen den Methoden: Vergleich von drei Verschiedene Methoden, um gleitenden Durchschnitt zu berechnen Wie Sie sehen können, macht die Fensterfunktion Verbesserungen in SQL 2012 einen großen Unterschied in der Leistung. Wie am Anfang dieses Beitrags erwähnt, werden gleitende Mittelwerte als Werkzeug zur Veranschaulichung von Trends verwendet. Ein gemeinsamer Ansatz ist es, bewegte Durchschnitte unterschiedlicher Längen zu kombinieren, um Veränderungen in den kurz-, mittel - und langfristigen Trends zu erkennen. Von besonderem Interesse sind die Überquerung der Trendlinien. Zum Beispiel, wenn sich der kurze Trend über den langen oder mittleren Trend bewegt, kann dies 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 Zitate, Ma20, Ma50 und Ma200. T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 kaufen und verkaufen Signale. Dieser Blog-Post ist Teil einer Serie über technische Analyse, TA, in SQL Server. Sehen Sie die anderen Beiträge hier. Geschrieben von Tomas LindSQL Server T-SQL-Code, um einen bewegten Durchschnitt zu berechnen Von: Dallas Snider Lesen Kommentare Verwandte Tipps: Mehr Funktionen - Benutzerdefinierte UDF Wie kann ich die Daten in einer Spalte mit einem gleitenden Durchschnitt in T-SQL glatt? Durch ein Beispiel in SQL Server mit T-SQL-Code Wie können wir die Ergebnisse validieren Zeitreihen-Daten können inhärent verrauscht sein und ein guter Weg, um die Daten zu glätten ist, um einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Es gibt eine Reihe von Möglichkeiten, um einen gleitenden Durchschnitt in T-SQL zu berechnen, aber in diesem Tipp werden wir einen Weg suchen, um einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, der das Mittelungsfenster x Anzahl der Zeilen hinter und x Anzahl der Zeilen vor dem aktuellen setzt Datenzeile Der Vorteil davon ist, dass es keine Verzögerung in der durchschnittlichen Wert zurückgegeben und der gleitende Mittelwert ist auf der gleichen Zeile mit seinem aktuellen Wert. Beginnen wir mit dem Erstellen einer Tabelle und laden einige Daten mit dem T-SQL unten. Wir haben 361 Datenpunkte, die eine laute Sinuswelle erzeugen. Nach dem Laden der Daten führen wir den folgenden T-SQL-Code aus, um alle Spalten zusammen mit dem gleitenden Mittelwert auszuwählen. Im folgenden Code ist die gleitende durchschnittliche Fenstergröße 15 (7 Zeilen vor der aktuellen Zeile, plus die aktuelle Zeile plus die 7 folgenden Zeilen). Der gleitende Durchschnitt der DataValue-Spalte wird als MovingAverageWindowSize15-Spalte zurückgegeben. Die ORDER BY-Klausel ist äußerst wichtig, um die Daten in der ordnungsgemäß sortierten Reihenfolge zu halten. Wir können die Ergebnisse in Excel kopieren und einfügen, um die Berechnung zu bestätigen. Im Bild unten beginnt das Fenster in Zelle C3 und endet bei C17. Der gleitende Durchschnitt, der durch das T-SQL in diesem Tipp berechnet wird, erscheint in der Zelle D10. Der von Excel berechnete Durchschnitt liegt am unteren Ende und entspricht dem Wert in D10. In der folgenden Abbildung sehen wir die ursprünglichen Datenwerte, die in blau aufgezeichnet sind, wobei der gleitende Durchschnitt rot markiert ist. Nächste Schritte Passen Sie die Größe des gleitenden Durchschnittsfensters an, um zu sehen, wie sich das Diagramm ändert. Auch achten Sie darauf, diese anderen Tipps auf T-SQL aus mssqltips auszuprobieren: Letztes Update: 382016
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