Enkel Bevegelse Gjennomsnittet Mysql

Tidligere diskuterte vi hvordan du skriver rullende gjennomsnitt i Postgres. Ved 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 dette. Den store ideen. Vår første graf over 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 subqueries - vi skal dekke de to første. Vi begynner med et foregående gjennomsnitt, noe som betyr at gjennomsnittspunktet på den 7. i måneden er gjennomsnittet av de første syv dagene. Dette skifter faktisk pigger i grafen til høyre, som en stor pigg er gjennomsnittet i løpet av de følgende sju 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 tidsstempel opprettet , kan vi lage vårt aggregat vår s ignsjonstabell som det. 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. Heldigvis har Postgres vindufunksjoner som er den enkleste måten å beregne et løpende gjennomsnitt på. Denne spørringen forutsetter 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 Average. MySQL mangler vindufunksjoner, 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 hull i hullet da 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 MySQL versjonen på 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 etterfølgende gjennomsnitt i dette innlegget. Hvis vi ønsket å se på 7-dagers ledende gjennomsnitt, 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.Using et enkelt glidende gjennomsnitt for å jevne ut data er en ganske populær teknikk, det er så ille, det primære eksemplet i SQL Anywhere Help er langt fra enkelt. Hva gjør dette eksempelet så komplisert I tillegg til problemstillingen, beregner det det bevegelige gjennomsnittet av alt produktsalg, per måned, i år 2000. Her er det som gjør det komplekst. to referanser til AVG-funksjonen. a GRUPPE AV som alle i seg selv gjør omtrent noen VELG en hodeskraper. en skjult WINDOW clause. a WINDOW-klausul som ikke bruker WINDOW-søkeordet, slik at de uinitierte folkene som trenger eksempler mer enn noen andre, er det ikke åpenbart at en WINDOW er involvert i det hele tatt. Ikke bare noe WINDOW-klausul, husk deg, men en som inneholder hver enkelt komponent du kan kode i en WINDOW. a PARTITION BY. a RANGE-klausul ikke en enkel ROWS-klausul, men fullblåst RANGE-klausul, en som har et intimt forhold til ORDEREN BY Jeg vet hva en rad er, men hva redigeres er en RANGE. Men vent, det er mer. Valget av RANGE over ROWS i dette eksemplet er avgjørende for riktig bruk av spørringen for en mer fullstendig diskusjon av dette bestemte eksempelet, se eksempel 23 - Computing a Moving Average i Glenn Paulleys utmerkede OLAP-papir. La oss nå komme tilbake på sporet. En virkelig virkelig enkel flytende gjennomsnitt. Følgende eksempel viser 10 dagers verdier sammen med det bevegelige gjennomsnittet av dagens verdi og i går s WINDOW-klausulen på linjer 21 til 23 definerer et bevegelsesvindu som inneholder to rader i dag s rad CURRENT ROW og i går s rad 1 PRECEDING. the WINDOW ORDER BY-setningen bestemmer hva PRECEDING betyr forrige rad av and. the ROWS-klausulen bestemmer størrelsen på vinduet alltid to rader. Uttrykket AVG OVER twodays på linje 19 refererer til WINDOW-klausulen etter navn, og det forteller SQL Anywhere å beregne gjennomsnittet av de to verdiene som eksisterer i 2-rads glidende vindu, for hver rad i resultatsettet. Så for 2012 -02-02 gjennomsnittet 10 og 20 er 15 000000.for 2012-02-03 gjennomsnittet av 20 og 10 er 15 000000.for 2012-02-04 gjennomsnittet av 10 og 30 er 20 000000.for 2012-02 -10 gjennomsnittet på 10 og 60 er 35 000000.Oops, hva med den første row. The 2012-02-01-raden har ikke en PRØVENDE rad, så hva er gjennomsnittet over det bevegelige vinduet. Ifølge Glenn Paulleys s hvite papir i tilfelle et bevegelig vindu antas det at rader med null-verdier eksisterer før første rad, og etter siste rad i inpu t. Det betyr at når vinduet som beveger seg 2012-02-01 som CURRENT ROW, inneholder 1 PRECEDING-raden NULL-verdier, og når SQL Anywhere beregner en AVG som inneholder en NULL-verdi, teller det ikke at NULL i det hele tatt ikke er i teller eller i nevneren når du beregner gjennomsnittet Her er bevis Det er derfor twodayaverage 10 000000 for første rad 2012-02-01.Postet av Breck Carter klokka 3 47 PM. Jeg bruker følgende kode for å beregne 9-dagers flytende gjennomsnitt . Men det virker ikke fordi det først beregner alle de returnerte feltene før grensen blir kalt. Med andre ord vil den beregne alle lukkene før eller lik den aktuelle datoen, og ikke bare den siste 9. Så jeg må beregne SUM fra den returnerte valget, i stedet for å beregne den rett. IE Velg SUM fra SELECT. Now hvordan skal jeg gå om å gjøre dette og er det veldig kostbart eller er det en bedre måte. Skrevet Apr 20 13 på 13 43.