Simple moving average mysql

Wcześniej omawialiśmy, jak pisać średnie kroczące w Postgresie Poprzez popularne zapotrzebowanie ponownie pokazujemy, jak to zrobić w MySQL i SQL Server. Zobaczymy, jak opisać hałaśliwe wykresy takie jak ta. Z 7-dniową poprzednią średnią linią jak ta. Wielki pomysł. Nasz pierwszy wykres powyżej jest dość hałaśliwy i trudny do uzyskania użytecznych informacji. Możemy to wygładzić, spisując średnią na 7 dni na podstawie danych bazowych Można to zrobić z funkcjami okna, samodzielnymi łączeniami lub skorelowanymi podkwerendy - obejmiemy pierwsze dwa. Zaczniemy od średniej poprzedniej, co oznacza, że ​​średni punkt w dniu 7 miesiąca jest średnią z pierwszych siedmiu dni. W tym przypadku przesuwa się kolczyki na wykresie po prawej stronie, jak duże ułamki jest uśrednione w ciągu następnych siedmiu dni. Pierwsze utworzenie tabeli zliczania pośredniego. We chcesz obliczyć średnią w stosunku do wszystkich rejestracji dla każdego dnia Zakładając, że mamy typową tabelę użytkowników z wierszem dla każdego nowego użytkownika i utworzony timestamp , możemy stworzyć nasze zagregowane nasze s ignups table like so. In Postgres i SQL Server można użyć tego jako CTE w MySQL można zapisać go jako tymczasową tabelę. Postgres Rolling Average. Fortunately Postgres ma funkcje okienka, które są najprostszym sposobem obliczania średniej. Ten wniosek Zakłada się, że daty nie mają luk w zapytaniu Kalkulacja jest uśredniona w ciągu ostatnich siedmiu wierszy, a nie w ciągu ostatnich siedmiu dat Jeśli Twoje dane mają luki, wypełnij je generacjami lub łącz się z tabelą z wierszami gęstych dat. Myśli Mlinga średnia. MySQL funkcje okienkowe, ale możemy wykonać podobne obliczenia przy użyciu samozapłonów Dla każdego wiersza w tabeli zliczania dołączamy do każdego wiersza, który trwał w ciągu ostatnich siedmiu dni i przeciętnie. Ta kwerenda automatycznie obsługuje luki w danych dat, wiersze w zakresie dat, a nie poprzedzające wiersze N. Serwer SQL zawiera system okienny, więc obliczanie średniej kroczącej można wykonać zarówno w stylu Postgres, jak iw stylu MySQL. W celu uproszczenia ponownie używamy MySQL versi on z self join. This jest pojęciowo taki sam jak w MySQL Jedyne tłumaczenie to funkcja dateadd i wyraźnie nazwana grupa przez columnss. Inne średnie. Za skoncentrowaliśmy się na 7-dniowej średniej końcowej w tym poście Jeśli chcielibyśmy spojrzeć na 7-dniowa średnia średnia, to tak proste, jak sortowanie dat w innym kierunku Jeśli chcemy przyjrzeć się środkowej średniej, użyjemy wierszy z wierszami od 3 poprzednich do trzech. MYSQL między 3 a 3 w MySQL. SQL Server między dateadd day, -3 i dayadd day, 3. Używanie prostej średniej ruchomej, aby wygładzić dane jest dość popularną techniką, to jest zbyt źle podstawowym przykładem w SQL Anywhere Help jest dalekie od tego, co sprawia, że ​​ten przykład skomplikowane Poza tym problemem, który oblicza średnią ruchomą wszystkich sprzedaży produktów, wg miesiąca, w roku 2000. Oto, co czyni go złożonym. Dwa odwołania do funkcji AVG. a GROUP BY, które same w sobie sprawiają, że prawie każdy Wybierz głowicę. klauzulę kryjącą WINDOW. klauzula WINDOW, która nawet nie używa słowa kluczowego WINDOW tak, aby osoby niewidomione, które potrzebują przykładów bardziej niż ktokolwiek inny, nie są oczywiste, że w ogóle jest zaangażowany Windows. Nie tylko dowolny klauzulę WINDOW, ale jeden, który zawiera każdy pojedynczy element, który możesz wpisać w klauzuli WINDOW. a PARTITION BY. a RANGE nie jest prostą klauzulą ​​ROWS, ale pełnowartościową klauzulą ​​RANGE, która ma bliską relację z ORDER BY Wiem, ale to, co zostało redaktowane, to RANGE. Ale poczekaj, jest więcej Wybór RANGE w tym przykładzie jest kluczowy dla prawidłowego działania kwerendy dla bardziej kompletnej dyskusji na ten konkretny przykład, patrz Przykład 23 - Obliczanie średniej ruchomej w Glenn Paulley s doskonały OLAP biały papier Teraz, niech się powrócić na torze. Naprawdę bardzo prosty ruch Średnia. W poniższym przykładzie wyświetla 10 dni wartości danych wraz z średnią ruchomą dzisiejszej wartości s i wczoraj s Klauzula WINDOW na liniach Od 21 do 23 definiuje okno PRZEWODNICZĄCE RÓWNIEJSZĄ i wiersz wczorajszy 1 PRZEKRÓCONE. Każta klauzula WINDOW ORDER BY określa, co PRZEKĄTANIE oznacza poprzedni wiersz przez klauzulę ROWS określa rozmiar okna zawsze dwa wiersze. Wyrażenie AVG OVER twodays w wierszu 19 odnosi się do klauzuli WINDOW według nazwy i mówi, że SQL Anywhere oblicza średnią z dwóch wartości występujących w oknie przesuwnym 2 rzędu, dla każdego wiersza w zestawie wyników. Więc na 2017 -02-02 średnio 10 i 20 to 15 000000.for 2017-02-03 średnio 20 i 10 to 15 000000.for 2017-02-04 średnio 10 i 30 to 20 000000.for 2017-02 -10 średnio 10 i 60 to 35 000000.Ops, co z pierwszym wierszem. Wiersz 2017-02-01 nie ma wiersza PRECINGING, więc jaka jest średnia w ruchu window. Theo Glenn Paulley s biały w przypadku ruchomego okna przyjmuje się, że wiersze zawierające wartości Null istnieją przed pierwszym wierszem i po ostatnim wierszu, w pliku inpu t. Oznacza to, że gdy okno ruchomych ma 2017-02-01 jako bieżący rząd, wiersz 1 PRECINGING zawiera wartości NULL, a gdy SQL Anywhere oblicza AVG, który zawiera wartość NULL, nie nalicza NULL na wszystkich, a nie w licznik lub w mianowniku podczas obliczania średniej Oto dowód To dlaczego twodayaverage 10 000000 dla pierwszego rzędu 2017-02-01.Posted by Breck Carter w 3 47 PM. Jest używając następujący kod do obliczenia 9 Dni Moving Średnia. Jednak nie działa, ponieważ najpierw oblicza wszystkie zwrócone pola, zanim zostanie nazywany limit. Innymi słowy obliczy wszystkie zamknięcia przed lub równą tej dacie, a nie tylko ostatnie 9. Więc muszę obliczyć SUM z zwróconego wyboru, a nie obliczyć go prosto. IE Wybierz SUM z SELECT. Now jak chciałbym iść o tym robić i to jest bardzo kosztowne lub czy jest lepszy sposób. asked 20 kwietnia 13 w 13 43.