Einfach Beweglich Durchschnittlich Mysql

Früher haben wir diskutiert, wie man rollende Durchschnitte in Postgres schreiben Nach populärer Nachfrage zeigen wir Ihnen, wie man das gleiche in MySQL und SQL Server zu tun. Wir werden decken, wie man lärmende Charts wie folgt annotiert. Mit einer 7-Tage-vorausgegangenen durchschnittlichen Zeile wie folgt. Die große Idee. Unsere erste Grafik oben ist ziemlich laut und schwer zu nützlichen Informationen von Wir können es glätten, indem Sie einen 7-Tage-Durchschnitt auf die zugrunde liegenden Daten Dies kann mit Fenster-Funktionen, Selbst-Joins oder korreliert erfolgen Unterabfragen - wir decken die ersten beiden ab. Wir beginnen mit einem vorangegangenen Durchschnitt, was bedeutet, dass der durchschnittliche Punkt am 7. des Monats der Durchschnitt der ersten sieben Tage ist. Dies verschiebt die Spikes in der Grafik nach rechts, Wie eine große Spitze in den folgenden sieben Tagen gemittelt wird. Zuerst erstellen Sie eine Zwischenzählertabelle. Wir möchten einen Durchschnitt 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 Signatur-Tabelle wie so erstellen. In Postgres und SQL Server können Sie dies als CTE In MySQL können Sie es als temporäre Tabelle speichern. Postgres Rolling Average. Glücklich Postgres hat Fensterfunktionen, die die einfachste Weg zu sind Berechnen Sie einen laufenden Durchschnitt. Diese Abfrage geht davon aus, dass die Daten keine Lücken haben. Die Abfrage ist durchschnittlich in den letzten sieben Zeilen, nicht die letzten sieben Daten Wenn Ihre Daten Lücken haben, füllen Sie sie mit generateseries oder verbinden sich gegen eine Tabelle mit dichten Datumszeilen. MySQL Rolling Average. MySQL fehlt Fenster-Funktionen, aber wir können eine ähnliche Berechnung mit Selbst-Joins Für jede Zeile in unserem Zähl-Tabelle, wir verbinden jede Zeile, die innerhalb der letzten sieben Tage war und nehmen Sie den Durchschnitt. Diese Abfrage automatisch behandelt Datum Lücken, da wir die Zeilen innerhalb eines Datumsbereichs anstatt der vorangehenden N Zeilen betrachten. SQL Server Rolling Average. SQL Server hat Fensterfunktionen, so dass das Berechnen des rollenden Mittels entweder im Postgres-Stil oder im MySQL-Stil erfolgen kann. Für die Einfachheit sind wir Re die MySQL-Version mit einem Selbst-Join. This ist konzeptionell das gleiche wie in MySQL Die einzigen Übersetzungen sind die Dateadd-Funktion und explizit benannt Gruppe nach Spalten. Weitere Mittelwerte. Wir konzentriert sich auf die 7-Tage-Folie Durchschnitt in diesem Beitrag Wenn wir wollten Um den 7-tägigen führenden Durchschnitt zu betrachten, ist es so einfach wie das Sortieren der Daten in die andere Richtung Wenn wir einen zentrierten Durchschnitt betrachten wollten, verwenden wir. Postgres Zeilen zwischen 3 vor und 3 folgenden. MySql zwischen - 3 und 3 in MySQL. SQL Server zwischen dateadd Tag, -3 und dateadd Tag, 3.Using ein einfacher gleitender Durchschnitt zu glätten Daten ist eine ziemlich beliebte Technik es ist zu schlecht das primäre Beispiel in der SQL Anywhere Hilfe ist weit von einfach Was Macht das Beispiel so komplex Neben der Problem-Aussage, das ist berechnen den gleitenden Durchschnitt aller Produktverkäufe, nach Monat, im Jahr 2000.Hier s, was macht es komplex. Zwei Verweise auf die AVG-Funktion. a GROUP BY was alle von selbst Macht fast jeden SELECT einen Kopf-Scratcher. Eine Stealth-WINDOW-Klausel. ein WINDOW-Klausel, die nicht einmal das WINDOW-Keyword verwendet, so dass die Uneingeweihten die Leute, die Beispiele mehr als alle anderen brauchen, ist es nicht offensichtlich, dass ein FENSTER überhaupt beteiligt ist. Nicht nur eine WINDOW-Klausel, Aber eine, die jede einzelne Komponente, die Sie in einer WINDOW. a PARTITION BY. a RANGE Klausel nicht eine einfache ROWS-Klausel, aber voll-geblasen RANGE-Klausel, eine, die eine intime Beziehung mit der ORDER BY Ich weiß, was eine Zeile ist, Aber was das Redakteur ist ein RANGE. But warten, da s mehr Die Wahl von RANGE über ROWS in diesem Beispiel ist entscheidend für den korrekten Betrieb der Abfrage für eine ausführlichere Diskussion dieses Beispiels, siehe Beispiel 23 - Berechnen eines Moving Average In Glenn Paulley s ausgezeichnetes OLAP weißes Papier Jetzt, lassen Sie s wieder auf track. A Wirklich wirklich einfach Moving Average. Das folgende Beispiel zeigt 10 Tage im Wert von Daten zusammen mit dem gleitenden Durchschnitt der heutigen Wert und gestern s Die WINDOW-Klausel auf Linien 21 bis 23 definiert ein bewegendes Fenster, das zwei Zeilen enthält, die heute die Zeile CURRENT ROW und gestern s Zeile 1 PRECEDING. die FENSTER ORDER BY-Klausel bestimmt, was PRECEDING die vorhergehende Zeile durch und. die ROWS-Klausel bestimmt die Größe des Fensters immer zwei Zeilen. Der Ausdruck AVG OVER twodays auf Zeile 19 bezieht sich auf die WINDOW-Klausel nach Namen, und es sagt SQL Anywhere, um den Durchschnitt der beiden Werte zu berechnen, die im 2-reihigen Schiebefenster vorhanden sind, für jede Zeile im Ergebnis set. So , Für 2012-02-02 der Durchschnitt von 10 und 20 ist 15 000000.for 2012-02-03 der Durchschnitt von 20 und 10 ist 15 000000.for 2012-02-04 der Durchschnitt von 10 und 30 ist 20 000000.for 2012-02-10 der Durchschnitt von 10 und 60 ist 35 000000.Oops, was über die erste row. The 2012-02-01 Zeile doesn t haben eine PRECEDING Zeile, also was ist der Durchschnitt über das bewegte Fenster. Nach Glenn Paulley s Whitepaper im Falle eines bewegten Fensters, wird davon ausgegangen, dass Zeilen, die Nullwerte enthalten, vor der ersten Zeile und nach der letzten Zeile in der Eingabe vorhanden sind. Das bedeutet, wenn das bewegte Fenster 2012-02-01 als das hat CURRENT ROW, die 1 PRECEDING-Zeile enthält NULL-Werte und wenn SQL Anywhere ein AVG berechnet, das einen NULL-Wert enthält, zählt es nicht das NULL überhaupt nicht im Zähler oder im Nenner bei der Berechnung des durchschnittlichen Hier s-Beweis Das ist der Grund, warum twodayaverage 10 000000 für die erste Reihe 2012-02-01.Posted von Breck Carter bei 3 47 PM. I bin mit dem folgenden Code, um die 9 Tage Moving Durchschnitt zu berechnen. But es funktioniert nicht, weil es zuerst berechnet alle der zurückgegebenen Felder vor Die Grenze wird genannt In anderen Worten, es wird alle Schließungen vor oder gleich diesem Datum zu berechnen, und nicht nur die letzten 9.So Ich muss die SUM aus der zurückgegebenen Auswahl zu berechnen, anstatt es zu berechnen. IE Wählen Sie die SUM aus Das SELECT. Jetzt, wie würde ich das tun und ist es sehr kostspielig oder gibt es einen besseren way. asked Apr 20 13 at 13 43.