평균 이동 평균 서버

이전에는 Postgres에서 롤링 평균을 작성하는 방법에 대해 논의했습니다. 대중적인 요구에 따라 MySQL과 SQL Server에서 동일한 작업을 수행하는 방법을 보여줍니다. 이와 같은 잡음이 많은 차트에 주석을 추가하는 방법을 설명합니다. 큰 아이디어. 위의 첫 번째 그래프는 매우 시끄럽고 유용한 정보를 얻는 데 어려움이 있습니다. 기본 데이터 상단에 7 일 평균을 플로팅하여 매끄럽게 할 수 있습니다. 창 함수, 자체 조인 또는 상관 관계 분석을 통해 수행 할 수 있습니다. 서브 쿼리 - 처음 두 개를 다룰 것입니다. 이전 평균으로 시작합니다. 즉, 7 일 평균 포인트는 처음 7 일 평균입니다. 즉, 그래프에서 스파이크가 오른쪽으로 이동하고, 큰 스파이크는 다음 7 일 동안 평균됩니다. 먼저 중간 수 테이블을 만듭니다. 우리는 매일 전체 가입에 대한 평균을 계산하려고합니다. 새 사용자 당 행과 생성 된 타임 스탬프가있는 일반 사용자 테이블이 있다고 가정합니다. , 우리는 우리의 집계를 만들 수 있습니다. Postgres와 SQL Server에서는 이것을 CTE로 사용할 수 있습니다. MySQL에서는 임시 테이블로 저장할 수 있습니다. Postgres Rolling Average. 다행히 Postgres는 실행 평균을 계산하는 가장 간단한 방법 인 창 함수를 가지고 있습니다. 이 쿼리 날짜에는 간격이 없다고 가정합니다. 쿼리는 과거 7 개 날짜가 아닌 지난 7 개 행에 대해 평균을 계산합니다. 데이터에 간격이 있으면 generateeries 또는 조밀 한 날짜 행을 가진 테이블에 대한 조인으로 채 웁니다. MySQL 롤링 평균. MySQL은 부족합니다 우리는 셀 조인을 사용하여 유사한 계산을 할 수 있습니다. 카운트 테이블의 각 행에 대해 지난 7 일 내에 있었던 모든 행을 결합하여 평균을 취합니다. 이 쿼리는 우리가보고있는 것처럼 자동으로 날짜 간격을 처리합니다 행은 이전 N 행 대신 날짜 범위 내에 있습니다. SQL Server 롤링 평균. SQL Server에는 창 함수가 있으므로 롤링 평균 계산은 Postgres 스타일 또는 MySQL 스타일에서 수행 할 수 있습니다. 간단히하기 위해 MySQL versi 이 기능은 MySQL과 개념적으로 동일합니다. 유일한 번역은 dateadd 함수와 명시 적으로 열로 그룹화 된 것입니다. 다른 평균값. 이 게시물의 7 일간의 평균에 초점을 맞추 었습니다. 7 일간의 평균, 그것은 다른 방향으로 날짜를 정렬하는 것만 큼 간단합니다. 우리가 중심 평균을보고 싶다면, MySQL은 3과 3 사이의 다음 행을지지합니다. MySQL은 - 3에서 3 사이입니다. dateadd day, -3 및 dateadd day 사이의 SQL Server 3. 이동 평균을 계산하려고 SQL Server 2008 R2에서 작업하고 있습니다. 내 레코드의 각 레코드에 대해 250 개의 이전 레코드 값을 수집하고 싶습니다. 이 선택 항목에 대한 평균을 계산합니다. 내보기 열은 다음과 같습니다. 트랜잭션 ID는 고유합니다. 각 TransactionID에 대해 이전 250 개 레코드의 열 값 평균을 계산합니다. 따라서 TransactionID 300의 경우 이전 250 개의 행에서 모든 값을 수집합니다. Transacti에 의해 내림차순 정렬 됨 onID 및 다음에 MovAvg 열에서 레코드 범위 내에서 데이터를 수집하려고하는이 값의 평균 결과를 작성합니다. 10 월 28 일 14시 20 분 58 초. 이것은 DBMS 플랫폼이 사용되는 Evergreen Joe Celko 질문입니다. 어쨌든 Joe는 10 년 전에 표준 SQL로 대답 할 수있었습니다. Joe Celko SQL Puzzles and Answers 인용문 마지막 업데이트 시도는 우리가 이동 평균을 제공하는 쿼리를 작성하기 위해 술어를 사용할 수 있다고 제안합니다. 열 또는 쿼리 방식이 더 좋습니다. UPDATE 방식으로 데이터베이스를 비정규 화합니다. 그러나 기록되는 기록 데이터가 변경되지 않고 이동 평균을 계산하는 데 많은 비용이 소요되는 경우 열 접근 방식을 사용하는 것이 좋습니다. SQL Puzzle query. by는 모두 통일 된 것을 의미합니다. 현재 시간 지점으로부터의 거리에 따라 적절한 체중 버킷에 던지십시오. 예를 들어 현재 데이터 포인트에서 24 시간 이내에 데이터 포인트에 대해 가중치 1을 취하십시오. 48 시간 내에 데이터 포인트를위한 가중치 0 5 6 12am과 11 48pm과 같은 연속적인 데이터 포인트가 서로 얼마나 멀리 떨어져 있는지 문제가 있습니다. 데이터 포인트가 충분히 조밀하지 않은 곳에서는 히스토그램을 부드럽게 만들기위한 시도라고 생각할 수있는 유스 케이스 msciwoj 5 월 27 일 15 22 22 예기치 않은 결과가 3 일 동안의 단순한 평균 이동 평균을 보여줄지 확신하지 못합니다. 예를 들어, 정의에 의한 첫 번째 트리플 수가 제공되기 때문입니다. 그러나 4 360을 예상하고 혼란 스럽습니다. 그럼에도 불구하고 창 함수 AVG를 사용하는 다음 솔루션을 제안하십시오. 이 접근법은 다른 답변에서 소개 된 SELF-JOIN보다 훨씬 더 명확하고 자원 집약적 인 방법입니다. 아무도 더 나은 솔루션을 제공하지 못함에 놀랐습니다. AVG가 래핑 된 것을 볼 수 있습니다 경우 rownum 다음 첫 번째 행에 NULL을 강제로 어디 3 ​​일 이동 평균은 의미가 없습니다. 대답 2 월 23 일 16시 13 분 12.We 조에 Celko을 적용 할 수 있습니다 위에서 언급 한 디에고 Scaravaggi에 의해 답변으로 더러운 왼쪽 외부 조인 방법 요청 된 결과를 생성합니다. 1 월 9 일 16시 33 분에 회신합니다. 답변 2011 년 Stack Exchange, Inc.