Mysql Moving Average Funktion

Früher haben wir diskutiert, wie Rolling 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 wird. Weitere Informationen finden Sie unter Deterministische und nicht-deterministische Funktionen. A. Verwendung 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. MySQL-Aggregatfunktionen - AVG () Diese Lektion wird Ihnen zeigen, wie die Aggregatfunktion AVG () verwendet wird. Wenn Sie die Aggregate Introduction Lesson verpasst haben. Bitte check it out jetzt. Es erläutert die Bedeutung von Aggregaten und beschreibt die GROUP BY-Anweisung. Werben Sie auf Tizag Die Tabelle, die wir verwenden werden, ist Produkte und Sie können die products. sql Akte herunterladen, also können Sie entlang folgen. Die Tabelle kann über MySQL-Schnittstelle oder über PHP eingegeben werden. Wenn Sie neu in MySQLPHP-Programmierung sind, müssen Sie wissen, wie Sie eine MySQL-Tabelle erstellen und eine MySQL-Zeile einfügen. Produkte Tabelle: Parks Great Hits MySQL Durchschnitt - Finding a Middle Ground Die AVG-Funktion gibt den Durchschnittswert für die angegebene Spalte einer Gruppe zurück. Unsere imaginären Kunden haben vor kurzem beschwert, dass unsere Preise zu hoch sind, so dass wir möchten, um herauszufinden, den durchschnittlichen Preis von jedem Produkt-Typ zu sehen, ob dies in der Tat die Wahrheit ist. Um diese Metrik herauszufinden, werden wir die Aggregatfunktion auf den Preis und den GROUP BY-Typ anwenden, um vier Preisgruppen zu erstellen: Musik, Spielzeug, Kleidung und Nahrung. PHP und MySQL Code: Der durchschnittliche Preis von Clothing ist 33.735000 Der durchschnittliche Preis von Food is 8.730000 Der durchschnittliche Preis von Music ist 15.176667 Der durchschnittliche Preis von Toy ist 46.970000 Diese Preise scheinen sehr vernünftig, meiner Meinung nach. Ich denke, unsere imaginären Kunden sollten ihre Ansicht ändern und den Kauf von Produkten von uns. Download Tizags MySQL Buch Wenn Sie lieber das PDF dieses Tutorials herunterladen, lesen Sie in unserem MySQL eBook aus dem Tizag Store. Sie könnten auch interessiert sein, immer das PHP-eBook gefunden etwas falsch in dieser Lektion Bericht ein Bug oder Kommentar zu dieser Lektion - Ihre Eingabe ist, was hält Tizag Verbesserung mit der Zeit