Tenho uma tabela de produtos de uso horário de produto (quantas vezes o produto é usado) Da mesma forma, tenho os dados de uso para 4 produtos diferentes (ProductId de 1 a 4) armazenados para cada hora na tabela productusage. Como você pode imaginar, ele está crescendo constantemente como o processo nocturno ETL despeja os dados para todo o dia anterior. Se um produto não for usado em qualquer hora do dia, o registro dessa hora não aparecerá nesta tabela. Da mesma forma, se um produto não é usado para o dia inteiro, não haverá qualquer registro para esse dia na tabela. Eu preciso para gerar um relatório que dá o uso diário e 7 dias passado rolando média E assim por diante. Eu estou planejando criar uma exibição indexada no SQL Server 2014. Você pode pensar de uma consulta SQL eficiente para fazer isso perguntou Sep 18 14 em 21: 08Como calcular uma média móvel SQL sem uma atualização de cursor: Se você estiver trabalhando com o mais novo Versões do SQL Server, você pode usar as funções de janelas para realizar a mesma coisa. Eu postei o código atualizado no final do post. Para este vídeo, eu ainda gosto do processo de pensamento de ancorar a uma data. Vídeo: média móvel de 3 dias em SQL Uma maneira eficiente de calcular uma média móvel em SQL usando alguns truques para definir âncoras de data. Há debates sobre a melhor maneira de fazer um SQL Moving Average no SQL Server. Algumas pessoas pensam que há momentos em que um cursor é mais eficiente. Outros acham que você pode fazer tudo de uma maneira baseada em set sem o cursor. No outro dia eu estava indo para calcular uma média móvel e meu primeiro pensamento foi usar um cursor. Eu fiz algumas pesquisas rápidas e encontrei esta pergunta do fórum: Moving Average no TSQL Há uma postagem que mostra uma subconsulta com uma data de âncora para ajudar a encontrar o offset de 1 e 2 dias. Aqui está o script que você pode usar para testar o resultado final do SQL Moving Average de 3 dias. Aqui está a consulta final. Aqui está a consulta que você usaria com o SQL Server 2012. Compartilhe isso: Esta é uma pergunta Evergreen Joe Celko. Eu ignoro qual plataforma DBMS é usada. Mas em qualquer caso Joe foi capaz de responder há mais de 10 anos com SQL padrão. Joe Celko SQL Quebra-Cabeças e Respostas citação: Essa última tentativa de atualização sugere que poderíamos usar o predicado para construir uma consulta que nos daria uma média móvel: A coluna extra ou a abordagem de consulta melhor A consulta é tecnicamente melhor porque a abordagem UPDATE Desnormalizar o banco de dados. No entanto, se os dados históricos que estão sendo gravados não vai mudar ea computação da média móvel é cara, você pode considerar usar a abordagem de coluna. SQL consulta quebra-cabeça: por todos os meios uniforme. Você apenas joga para o balde de peso apropriado, dependendo da distância do ponto de tempo atual. Por exemplo quottake weight1 para datapoints dentro de 24hrs de datapoint atual weight0.5 para datapoints dentro de 48hrsquot. Esse caso importa quanto pontos de dados consecutivos (como 6:12 am e 11:48 pm) estão distantes uns dos outros Um caso de uso que eu posso pensar seria uma tentativa de suavizar o histograma onde quer que os pontos de dados não são densos o suficiente ndash msciwoj May 27 15 at 22:22 Eu não tenho certeza que seu resultado esperado (saída) mostra clássico simples movendo (rolando) média de 3 dias. Porque, por exemplo, o primeiro triplo de números por definição dá: mas você espera 4.360 e sua confusão. No entanto, sugiro a seguinte solução, que usa a função de janela AVG. Essa abordagem é muito mais eficiente (clara e menos intensiva em recursos) do que o SELF-JOIN introduzido em outras respostas (e estou surpreso que ninguém tenha dado uma solução melhor). Você vê que o AVG é envolvido com o caso quando rownum gt p. days, em seguida, para forçar NULL s nas primeiras linhas, onde 3 dias Moving Average é sem sentido. Respondeu Feb 23 at 13:12 Podemos aplicar Joe Celkos suja deixada externa juntar método (como citado acima por Diego Scaravaggi) para responder à pergunta como foi solicitado. Gera a saída solicitada: respondida Jan 9 at 0:33 Sua resposta 2016 Stack Exchange, IncAVG (Transact-SQL) ALL Aplica a função de agregação a todos os valores. ALL é o padrão. DISTINCT Especifica que o AVG seja executado somente em cada instância exclusiva de um valor, independentemente do número de vezes que o valor ocorrer. Expressão É uma expressão da categoria de tipo de dados numérico exata ou aproximada, exceto para o tipo de dados bit. Funções agregadas e subconsultas não são permitidas. OVER (partitionbyclause orderbyclause) partitionbyclause divide o conjunto de resultados produzido pela cláusula FROM em partições às quais a função é aplicada. Se não for especificado, a função trata todas as linhas do conjunto de resultados da consulta como um único grupo. Orderbyclause determina a ordem lógica na qual a operação é executada. Pedido por cláusula é necessária. Para obter mais informações, consulte Cláusula OVER (Transact-SQL). O tipo de retorno é determinado pelo tipo de resultado avaliado da expressão. Decimal category (p, s) Se o tipo de dados de expressão é um tipo de dados de alias, o tipo de retorno também é do tipo de dados de alias. No entanto, se o tipo de dados base do tipo de dados de alias é promovido, por exemplo de tinyint para int. O valor de retorno é do tipo de dados promovido e não o tipo de dados alias. AVG () calcula a média de um conjunto de valores dividindo a soma desses valores pela contagem de valores nonnull. Se a soma exceder o valor máximo para o tipo de dados do valor de retorno um erro será retornado. O AVG é uma função determinística quando usado sem as cláusulas OVER e ORDER BY. Ele é não-determinístico quando especificado com as cláusulas OVER e ORDER BY. Para obter mais informações, consulte Funções determinísticas e não determinísticas. A. Usando as funções SUM e AVG para cálculos O exemplo a seguir calcula as horas de férias médias e a soma das horas de folga que os vice-presidentes de Ciclos de Trabalho Aventuras usaram. Cada uma dessas funções agregadas produz um único valor de resumo para todas as linhas recuperadas. O exemplo usa a base de dados AdventureWorks2012. A média móvel em T-SQL Um cálculo comum na análise de tendências é a média móvel (ou contínua). Uma média móvel é a média das, por exemplo, as últimas 10 linhas. A média móvel mostra uma curva mais suave do que os valores reais, mais ainda com um período mais longo para a média móvel, tornando-se uma boa ferramenta para análise de tendências. Esta postagem no blog mostrará como calcular a média móvel em T-SQL. Diferentes métodos serão usados dependendo da versão do SQL Server. O gráfico abaixo demonstra o efeito de alisamento (linha vermelha) com uma média móvel de 200 dias. As cotações de ações são a linha azul. A tendência a longo prazo é claramente visível. T-SQL Movendo Avergage 200 dias A demonstração abaixo requer o banco de dados TAdb que pode ser criado com o script localizado aqui. No próximo exemplo vamos calcular uma média móvel para os últimos 20 dias. Dependendo da versão do SQL Server, haverá um método diferente para fazer o cálculo. E, como veremos mais adiante, as versões mais recentes do SQL Server têm funções que permitem um cálculo muito mais eficaz. SQL Server 2012 e posterior Moving Average Esta versão faz uso de uma função de janela agregada. O que há de novo no SQL 2012 é a possibilidade de restringir o tamanho da janela, especificando quantas linhas que precedem a janela devem conter: Linhas precedentes é 19, porque incluiremos a linha atual também no cálculo. Como você pode ver, o cálculo da média móvel no SQL Server 2012 é bastante simples. A figura abaixo demonstra o princípio windowing. A linha atual é marcada com amarelo. A janela é marcada com um fundo azul. A média móvel é simplesmente a média de QuoteClose nas linhas azuis: T-SQL Moving average window. Os resultados dos cálculos em versões mais antigas do SQL Server são os mesmos, para que eles não serão mostrados novamente. SQL Server 2005 8211 2008R2 Moving Average Esta versão faz uso de uma expressão de tabela comum. O CTE é auto referenciado para obter as últimas 20 linhas para cada linha: Movendo Média antes do SQL Server 2005 A versão anterior a 2005 usará uma junção externa esquerda na mesma tabela para obter as últimas 20 linhas. Comparação de desempenho Se executamos os três métodos diferentes simultaneamente e verificamos o plano de execução resultante, há uma diferença dramática no desempenho entre os métodos: Comparação de três Diferentes métodos para calcular a média móvel Como você pode ver, as melhorias na janela de função no SQL 2012 faz uma enorme diferença no desempenho. Uso Como mencionado no começo deste post, as médias móveis são usadas como uma ferramenta para ilustrar tendências. Uma abordagem comum é combinar médias móveis de diferentes comprimentos, a fim de detectar alterações nas tendências a curto, médio e longo prazo, respectivamente. De particular interesse são a passagem de linhas de tendência. Por exemplo, quando a tendência curta se move sobre a tendência de longo ou médio, isso pode ser interpretado como um sinal de compra em análise técnica. E quando a tendência curta se move sob uma linha de tendência mais longa, isso pode ser interpretado como um sinal de venda. O gráfico abaixo mostra Cotações, Ma20, Ma50 e Ma200. T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 comprar e vender sinais. Este blog é parte de uma série sobre análise técnica, TA, no SQL Server. Veja os outros posts aqui. Publicado por Tomas Lind
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