Moving Average In Sql 2008

Estoy trabajando con SQL Server 2008 R2, tratando de calcular un promedio móvil. Para cada registro en mi vista, me gustaría recopilar los valores de los 250 registros anteriores, y luego calcular el promedio para esta selección. Mis columnas de vista son las siguientes: TransactionID es único. Para cada TransactionID. Me gustaría calcular el promedio para el valor de la columna, más de 250 registros anteriores. Así para TransactionID 300, recopile todos los valores de 250 filas anteriores (la vista se clasifica descendiendo por TransactionID) y luego en la columna MovAvg escriba el resultado del promedio de estos valores. Estoy buscando para recopilar datos dentro de un rango de registros. Cálculo de un promedio móvil Una de mis tablas contiene mediciones meteorológicas por minuto (por ejemplo, temperatura y humedad) y I39m tratando de usar una cláusula GROUP BY para calcular un promedio diario móvil para estas mediciones. Quiero expresar este promedio en un tipo de datos smalldatetime. Calcular una temperatura promedio diaria es fácil, pero quiero unir estos promedios durante un mes. ¿Cómo puedo crear los datos que necesito? Para ver cómo puede devolver el promedio móvil, primero cree una tabla de Mediciones y rellénela con datos de muestra para la prueba. El Listado 1 rellena la tabla Medidas con un valor de un año de seis mediciones de temperatura diarias aleatorias. El truco al calcular un promedio diario de la temperatura es usar una expresión en la cláusula GROUP BY. La expresión CONVERT (char (10), DT, 112) del guión 2 39s extrae sólo la parte de la fecha de la columna DT, que contiene la fecha y la hora de la medición. Al utilizar esta expresión en la cláusula GROUP BY, devuelve una fila por cada día. Luego, debe solicitar la temperatura promedio y filtrar el mes deseado, como se muestra en el Listado 2. Esta declaración devuelve un mes de valor de los promedios diarios de temperatura, que constituyen el promedio móvil. La tabla 1 muestra la salida del Listado 2. Share this article Discuta este artículo 1 simon (no verificado) No es una media móvil - está promediando por mes calendario - no promediando los últimos 30 días para cada día. Por favor, ingrese o regístrese para enviar comentarios. Artículos relacionados Buscar Acerca de nosotros Copyright copy 2017 PentonEstoy tratando de crear una función que calcula una media móvil en ventanas en SQLServer 2008. Soy absolutamente nuevo a SQL así que estoy teniendo un pedacito justo de dificultad. Los datos que estoy tratando de realizar la media móvil en las necesidades de ser agrupados por día (que es todos los datos de fecha y hora) y, a continuación, una variable ventana de media móvil debe aplicarse a ella. Ya tengo una función que agrupa los datos por día (e id) que se muestra en la parte inferior. Tengo algunas preguntas: ¿Sería mejor llamar a la función de agrupación dentro de la función de media móvil o debo hacerlo todo a la vez Es posible obtener la media móvil para las fechas de entrada en la función, pero volver n días a Comenzar el promedio móvil de modo que los primeros n días de los datos devueltos no tendrán 0 para su promedio (es decir, si quieren un promedio móvil de 7 días del 01-08-2011 al 02-08-2011 que empiezo el promedio móvil Cálculo en 01-01-2011 para que el primer día que se define tiene un valor) Estoy en el proceso de buscar en cómo hacer el promedio móvil y saber que una ventana en movimiento parece ser la mejor opción (currentSum prevSum todayCount - NthDayAgoCount) / nDays, pero todavía estoy trabajando en averiguar la implementación de SQL de este. Tengo una función de agrupación que se parece a esto (algunas variables eliminadas para fines de visibilidad): Que devuelve una tabla como así: EDIT: Para responder a la primera pregunta que he hecho: Terminé creando una función que declaró una tabla temporal e insertó los resultados A partir de la función de contar en él, a continuación, utiliza el ejemplo de user662852 para calcular el promedio móvil. Tome el rango de fechas de fecha fija de su consulta. Escriba la salida (como su muestra al final) a una tabla temporal (lo llamé visitas más abajo). Intente este uno mismo ensambla a la tabla de la temperatura: EDIT: No tuve bastante sitio en comentarios para decir esto en respuesta a su pregunta: Mi unión es un poco cartesiana porque utiliza un entre en la restricción de la ensambladura. Cada registro en la lista va contra todos los demás registros, y luego quiero los que la fecha que informe es entre un límite inferior de (-7) días y hoy. Cada fecha de datos está disponible para enumerar la fecha, ésta es la llave a su pregunta. Podría haber escrito la condición de unión como Pero lo que realmente ocurrió fue que lo probé como que no devuelve registros porque la sintaxis es entre LOW y HIGH. Me enfrenté a los 0 registros y cambié los argumentos, eso es todo. Pruebe lo siguiente, vea lo que quiero decir: Esta es la combinación cartesiana para sólo una lista: Compare esto con la condición de unión real Ver cómo la fecha de la lista está entre datadate y dataplus6 en todos los recordsMoving promedio en T-SQL Un cálculo común en el análisis de tendencias Es el promedio móvil (o móvil). Un promedio móvil es el promedio de, por ejemplo, las últimas 10 filas. El promedio móvil muestra una curva más suave que los valores reales, más aún con un período más largo para el promedio móvil, lo que lo convierte en una buena herramienta para el análisis de tendencias. Esta publicación de blog mostrará cómo calcular el promedio móvil en T-SQL. Se utilizarán diferentes métodos dependiendo de la versión de SQL Server. El siguiente gráfico muestra el efecto de suavizado (línea roja) con un promedio móvil de 200 días. Las cotizaciones de acciones son la línea azul. La tendencia a largo plazo es claramente visible. T-SQL Moving Avergage 200 días La demostración a continuación requiere la base de datos TAdb que se puede crear con el script que se encuentra aquí. En el próximo ejemplo calcularemos un promedio móvil de los últimos 20 días. Dependiendo de la versión de SQL Server, habrá un método diferente para hacer el cálculo. Y, como veremos más adelante, las nuevas versiones de SQL Server tienen funciones que permiten un cálculo mucho más efectivo. SQL Server 2012 y posterior Moving Average Esta versión hace uso de una función de ventana agregada. Lo nuevo en SQL 2012 es la posibilidad de restringir el tamaño de la ventana especificando cuántas filas que preceden a la ventana deben contener: Las filas precedentes son 19, porque incluiremos la fila actual también en el cálculo. Como puede ver, el cálculo del promedio móvil en SQL Server 2012 es bastante simple. La siguiente figura muestra el principio de ventana. La fila actual está marcada con amarillo. La ventana está marcada con un fondo azul. El promedio móvil es simplemente el promedio de QuoteClose en las líneas azules: T-SQL Moving average window. Los resultados de los cálculos en versiones anteriores de SQL Server son iguales, por lo que no se mostrarán de nuevo. SQL Server 2005 8211 2008R2 Moving Average Esta versión hace uso de una expresión de tabla común. El CTE es auto referenciado para obtener las últimas 20 filas para cada fila: Promedio móvil antes de SQL Server 2005 La versión anterior a 2005 utilizará una combinación externa izquierda en la misma tabla para obtener las últimas 20 filas. Comparación de rendimiento Si ejecutamos los tres métodos diferentes simultáneamente y comprobamos el plan de ejecución resultante, hay una diferencia dramática en el rendimiento entre los métodos: Comparación de tres Diferentes métodos para calcular el promedio móvil Como puede ver, las mejoras de la función de ventana en SQL 2012 hacen una gran diferencia en el rendimiento. Uso Como se mencionó en el comienzo de este post, los promedios móviles se utilizan como una herramienta para ilustrar las tendencias. Un enfoque común es combinar promedios móviles de diferentes longitudes, con el fin de detectar cambios en las tendencias a corto, mediano y largo plazo, respectivamente. De particular interés son el cruce de líneas de tendencia. Por ejemplo, cuando la tendencia corta se mueve sobre la tendencia larga o media, esto puede interpretarse como una señal de compra en el análisis técnico. Y cuando la tendencia corta se mueve bajo una línea de tendencia más larga, esto puede interpretarse como una señal de venta. El siguiente gráfico muestra Cotizaciones, Ma20, Ma50 y Ma200. T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 comprar y vender señales. Esta entrada del blog forma parte de una serie sobre análisis técnico, TA, en SQL Server. Vea los otros mensajes aquí. Para calcular los promedios móviles de 2 meses sobre el número de proveedores que suministran piezas de bicicletas a AdventureWorks Cycles, un fabricante ficticio de bicicletas de montaña: - T-SQL Cálculo del promedio móvil de 60 días USE AdventureWorks2008 DECLARE VendorsByMonth Tabla (Int. De secuencia int. Int. De mes Int. UniqueVendors int) INSERT VendorsByMonth SELECT ROWNUMBER () OVER (ORDEN POR año (OrderDate), mes (OrderDate) (OrderDate), mes (OrderDate), 0 de compras. PurchaseOrderHeader GRUPO POR año (OrderDate), month (OrderDate) DECLARAR i int SET i 2 WHILE (i lt (SELECCIONE MAX (Secuencia) FROM VendorsByMonth)) BEGIN UPDATE m SET m. UniqueVendors (SElect count (distinto VendorID) FROM Purchasing PurchaseOrderHeader poh DONDE m Año Año (poh. OrderDate) y mes Mes Mes (poh. OrderDate) O mp Año Año (poh. OrderDate)) FROM VendorsByMonth m CROSS JOIN ProveedoresByMonth mp DONDE m. Secuencia i y mp. Secuencia i - 1 SET ii 1 FINAL - MIENTRAS SE SELECCIONAN DE VendedoresByMonth ORDEN POR Secuencia GO / Secuencia Año Mes UniqueVendors 1 2001 5 0 2 2002 1 28 3 2002 2 64 4 2002 3 68 5 2002 4 64 6 2002 5 56 7 2002 6 20 8 2002 7 48 9 2002 8 52 10 2002 9 36 11 2002 10 48 12 2002 11 44 ​​13 2003 3 40 14 2003 5 56 15 2003 6 79 16 2003 7 68 17 2003 8 24 18 2003 9 79 19 2003 10 79 20 2003 11 79 21 2003 12 82 22 2004 1 82 23 2004 2 81 24 2004 3 82 25 2004 4 81 26 2004 5 81 27 2004 6 81 28 2004 7 81 29 2004 8 81 30 2004 9 79 31 2004 10 49