Ich arbeite mit SQL Server 2008 R2 und versuche, einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Für jeden Datensatz meiner Ansicht möchte ich die Werte der 250 vorherigen Datensätze sammeln und dann den Durchschnitt für diese Selektion berechnen. Meine Ansichtsspalten sind wie folgt: TransactionID ist eindeutig. Für jede TransactionID. Ich möchte den Durchschnitt für Spaltenwert über 250 Datensätze berechnen. So für die TransactionID 300, sammeln Sie alle Werte aus früheren 250 Zeilen (Ansicht wird absteigend nach TransactionID sortiert) und dann in Spalte MovAvg das Ergebnis des Mittelwerts dieser Werte schreiben. Ich bin auf der Suche, um Daten in einer Reihe von Datensätzen zu sammeln. Gefragt Oktober 28 14 um 20: 58Derzeit haben wir diskutiert, wie man rollende Durchschnitte in Postgres schreiben. Durch die populäre Nachfrage zeigten Ihnen, wie das gleiche in MySQL und SQL Server zu tun. Nun zu decken, wie kommentieren laute Charts wie folgt: Mit einem 7-Tage vorherigen durchschnittlichen Zeile wie folgt: Die große Idee Unsere erste Grafik oben ist ziemlich laut und schwer zu nützlichen Informationen zu bekommen. Wir können es glätten, indem wir einen 7-Tage-Durchschnitt auf die zugrundeliegenden Daten zeichnen. Dies kann durch Fensterfunktionen, Self-Joins oder korrelierte Unterabfragen erfolgen - decken die ersten beiden ab. Nun beginnen mit einem vorangegangenen Durchschnitt, was bedeutet, dass der durchschnittliche Punkt am 7. des Monats der Durchschnitt der ersten sieben Tage ist. Optisch verschiebt sich die Spitze im Graphen nach rechts, da eine große Spitze über die nächsten sieben Tage gemittelt wird. Erstens eine Zwischenzahltabelle erstellen Wir wollen einen Durchschnittswert über die gesamten Anmeldungen für jeden Tag berechnen. Angenommen, wir haben eine typische Benutzer-Tabelle mit einer Zeile pro neuen Benutzer und einem Zeitstempel erstellt, können wir unsere aggregate unsere Signups-Tabelle wie folgt erstellen: In Postgres und SQL Server können Sie diese als CTE verwenden. In MySQL können Sie sie als temporäre Tabelle speichern. Postgres Rolling Average Glücklicherweise hat Postgres Fenster-Funktionen, die der einfachste Weg, um einen laufenden Durchschnitt zu berechnen sind. Diese Abfrage setzt voraus, dass die Daten keine Lücken aufweisen. Die Abfrage ist Mittelung über die letzten sieben Zeilen, nicht die letzten sieben Termine. Wenn Ihre Daten Lücken aufweisen, füllen Sie sie mit generateseries oder Beitritt gegen eine Tabelle mit dichten Datumszeilen. MySQL Rolling Average MySQL fehlt Fenster-Funktionen, aber wir können eine ähnliche Berechnung mit Self-Joins zu tun. Für jede Zeile in unserem Zählungstabelle verbinden wir jede Zeile, die innerhalb der letzten sieben Tage war, und nehmen den Durchschnitt. Diese Abfrage behandelt automatisch Datumslücken, da wir Zeilen innerhalb eines Datumsbereichs anstelle der vorhergehenden N Zeilen betrachten. SQL Server Rolling Average SQL Server verfügt über Fensterfunktionen, so dass die Berechnung der rollenden Durchschnitt kann entweder in der Postgres-Stil oder MySQL-Stil erfolgen. Zur Vereinfachung wurden die MySQL-Version mit einem Self-Join. Dies ist konzeptionell das gleiche wie in MySQL. Die einzigen Übersetzungen sind die dateadd Funktion und explizit benannt Gruppe nach Spalten. Andere Mittelwerte Wir konzentrierten uns auf den 7-tägigen nachlaufenden Durchschnitt in diesem Beitrag. Wenn wir uns den 7-Tage-Leitdurchschnitt anschauen wollten, so einfach wie die Daten in die andere Richtung sortieren. Postgres: Zeilen zwischen 3 vorherigen und 3 folgenden MySql: zwischen signups. date - 3 und signups. date 3 in MySQL SQL Server: zwischen dateadd (Tag, -3, signups. Date) und dateadd (Tag, 3, signups. date) AVG (Transact-SQL) ALL Wendet die Aggregatfunktion auf alle Werte an. ALL ist die Voreinstellung. DISTINCT Gibt an, dass AVG nur auf jeder eindeutigen Instanz eines Werts ausgeführt wird, unabhängig davon, wie oft der Wert auftritt. Expression Ein Ausdruck der exakten numerischen oder approximativen numerischen Datentyp-Kategorie mit Ausnahme des Bitdatentyps. Aggregatfunktionen und Unterabfragen sind nicht zulässig. OVER (partitionbyclaususe orderbyclause) partitionbyclause teilt die von der FROM-Klausel erzeugte Ergebnismenge in Partitionen, auf die die Funktion angewendet wird. Wenn nicht angegeben, behandelt die Funktion alle Zeilen der Abfrageergebnismenge als einzelne Gruppe. Orderbyclause bestimmt die logische Reihenfolge, in der die Operation ausgeführt wird. Eine Nachbestellung ist erforderlich. Weitere Informationen finden Sie unter OVER-Klausel (Transact-SQL). Der Rückgabetyp wird durch den Typ des ausgewerteten Ergebnisses des Ausdrucks bestimmt. Dezimal-Klasse (p, s) Ist der Datentyp des Ausdrucks ein Alias-Datentyp, so ist auch der Rückgabetyp vom Alias-Datentyp. Wenn jedoch der Basisdatentyp des Alias-Datentyps gefördert wird, beispielsweise von tinyint nach int. Ist der Rückgabewert vom geförderten Datentyp und nicht vom Alias-Datentyp. AVG () berechnet den Durchschnitt eines Wertsatzes, indem er die Summe dieser Werte durch die Anzahl der Nichtnullwerte dividiert. Wenn die Summe den Maximalwert für den Datentyp des Rückgabewertes überschreitet, wird ein Fehler zurückgegeben. AVG ist eine deterministische Funktion, wenn sie ohne die OVER - und ORDER BY-Klauseln verwendet wird. Sie ist nicht deterministisch, wenn sie mit den OVER - und ORDER BY-Klauseln angegeben ist. Weitere Informationen finden Sie unter Deterministische und nicht-deterministische Funktionen. A. Verwenden der SUM - und AVG-Funktionen für Berechnungen Das folgende Beispiel berechnet die durchschnittlichen Urlaubszeiten und die Summe der Krankenstunden, die die Vizepräsidenten von Adventure Works Cycles verwendet haben. Jede dieser Aggregatfunktionen erzeugt einen einzigen Summenwert für alle abgerufenen Zeilen. Das Beispiel verwendet die AdventureWorks2012-Datenbank.
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