Pl Sql Mobile Media

C'era una bella domanda su OTN oggi sul fatto che vi è una funzione standard di Oracle per calcolare la media mobile esponenziale La risposta è che non esiste una funzione, ma con la clausola modello, è in grado di calcolare molto facile Ed è un grande esempio di quello che voglio dire con numero variabile di calcoli basati su valori calcolati, scritto nel mio terzo parte del modello clausola di tutorial. Before oggi, io didn t nemmeno che cosa una media mobile esponenziale è stato esattamente si può leggere di più qui su Wikipedia o qui con un bell'esempio Dal primo mobile esponenziale EMA media link. An, si applica fattori di ponderazione che diminuiscono in modo esponenziale la ponderazione per ciascun punto di dati più vecchi diminuisce in modo esponenziale, dando molta più importanza alle recenti osservazioni, pur non scartando osservazioni anziani entirely. From il secondo link. La formula per il calcolo di una media mobile esponenziale EMA is. X corrente EMA cioè EMA essere calculated. C corrente dati originali value. K Smoothing Constant. P EMA precedente. Il primo EMA nella gamma da calcolare è arbitraria e può essere il valore dei dati originali corrispondenti o, spesso, una media mobile semplice value. K Smoothing costante 2 1 n. And questa formula è seguito da un esempio che ho esteso un po ', utilizzando i risultati table. The dal prodotto una partita l'esempio nel link che ho fatto i numeri da prodotti B Ecco la query clausola di modello che implementa la formula nota come la formula direttamente traducono in l'unica regola della clausola il modello smoothing costante K è impostato su 5, basato su una finestra di valori n eguagliando 3.Challenge provare questo senza la clausola modello e vedere se si può trovare con qualcosa di più comprehensive.11 2 funzioni in use. With dat come selezionare una data prodotto 2009-01-01 mese, 10 importo dalla doppia unione tutto selezionare A, la data 2009-02-01, 15 dalla doppia unione tutti scegli una, data 2009-03-01, 17 dalla doppia unione tutti scegli una, data 2009-04 -01, 20 dal doppio uNION ALL selezionare A, la data 2009-05-01, 22 dalla doppia unione tutti scegli una, data 2009-06-01, 20 dalla doppia unione tutti scegli una, data 2009-07-01, 25 da doppia unione tutto selezionare A, la data 2009-08-01, 27 dalla doppia unione tutti scegli una, data 2009-09-01, 30 dal doppio unione tutti scegli una, data 2009-10-01, 35 dalla doppia unione tutti scegli una , la data 2009-11-01, 37 dal doppio uNION ALL selezionare A, la data 2009-12-01, 40 dal doppio uNION ALL selezionare B, data 2009-01-01, 0 dal doppio uNION ALL selezionare B, data 2009-02 -01, 50 da dual uNION ALL selezionare B, data 2009-03-01, 10 dal doppio uNION ALL selezionare B, data 2009-04-01, 40 dal doppio uNION ALL selezionare B, data 2009-05-01, 15 da dual uNION ALL selezionare B, data 2009-06-01, 35 dal doppio uNION ALL selezionare B, data 2009-07-01, 30 dal doppio uNION ALL selezionare B, data 2009-08-01, 30 dal doppio union all select B , la data 2009-09-01, 20 dal doppio uNION ALL selezionare B, data 2009-10-01, 20 dal doppio uNION ALL selezionare B, data 2009-11-01, 20 dal doppio uNION ALL selezionare B, data 2009-12 -01, 20 dal doppio, RNS come selezionare dat RowNumber su partizione per ordine del prodotto per mese rn - 2 1 conteggio su partizione prodotto k 0 5 k da dat, rES prodotto, mese, importo, rn, x come selezionare x da rns r dove rn 1 uNION ALL selezionare - es x es xx da RNS ns, res es dove 1 e selezionare prodotto, mese, importo, rn, x rotondo, 3 EMA dall'ordine res per prodotto, month. after di calcolo la forma chiusa I si avvicinò con il seguente codice che, se più come un offuscamento di ogni altra cosa completa l'idea è quella di creare in esecuzione multipli utilizzando una concatenazione di stringhe e XML-valuta-funzionalità le forme chiuse dei casi speciali solo bisogno che eseguono caso generale sums. There sa e due casi particolari che sono molto t1 easier. with come selezionare prodotto, mese, importo, importo CI, RowNumber su partizione per ordine del prodotto per mese rn, --2 1 RowNumber su partizione per ordine prodotto dal mese ki ki 0 5 dalle vendite, t2 come selezionare prodotto, mese, importo, caso in cui rn 1 allora 1 fine altro ki ci ai, caso in cui rn 1 allora 1 altrimenti 1 - bi fine ki da T1, t3 prodotto come sELECT, mESE, importo, ai, XMLQUERY SOSTITUIRE wmconcat bi sopra PARTITION CON ORDINANZA prodotto da filari mesi tra fILA precedente illimitata e corrente,,, tornando mi da T2, t4 come selezionare prodotto, mese, importo, mi, Ai xi mi da t3 prodotto sELECT, mESE, importo, rotondo mi SUM xi oltre PARTITION cON oRDINANZA prodotto da filari mese fra precedente infinita e riga corrente, 3 ema da caso t4.Special K 0 5.with t1 come selezionare prodotto, mese, importo, RowNumber su partizione per ordine del prodotto per mese rn, quantità di potenza 2, nvl NULLIF RowNumber su partizione per ordine del prodotto per mese - 1, 0, 1 CI dalle vendite di selezione dei prodotti, mese, importo, rotondo somma CI sopra partizione per ordine prodotto dal mese righe tra il precedente illimitata e la corrente di alimentazione fila 2, RN, 3 ema da t1.Special caso K 2 1 i. with t1 come selezionare prodotto, mese, importo, RowNumber su partizione per ordine del prodotto per mese rn, importo RowNumber su partizione per ordine del prodotto per mese CI dalle vendite di selezione del prodotto, il mese, importo, rotondo somma ci su partizione per ordine prodotto dal mese righe tra il precedente illimitata e la corrente fila 2 rn rn 1, 3 ema da t1.I ll inviare la prova della forma chiusa, se qualcuno è interessato a it. This è un grande esempio di divertimento con SQL. A combinazione di XMLQUERY, il wmconcat non documentata, e funzioni analitiche con la clausola finestre mi piace Anche se non è così completa come la variante clausola di modello e la Rafu s ricorsiva con uno, come lei ha detto yourself. And sicuro, io d piace vedere la prova dei form. I chiusi affrontata un'altra questione come ottimizzare il livellamento constant. SELECT k - smoothing costante MSE - errore quadratico medio dA SELECT FROM modello di vendita dimensione tramite RowNumber prodotto rispetto PARTITION CON ORDINANZA prodotto per mese ASC rn MISURE quantità - importo delle vendite mese - il mese 0 AS C 0 AS P 0 per x 0 AS SE - errore quadratico - - fila lavoro e attributi - una fila di lavoro è il prodotto X, RN 1 - lavoro b attributi sono i seguenti 0 AS SSE - somma SE per tutti i prodotti mesi 0 AS MSE - significa SSE per tutti i prodotti mesi 0 AS k - per tutti i prodotti mesi 0 AS PreMSE - MSE prima KS per tutti i prodotti mesi 0 AS diff - tra il MSE corrente e prima 0 1 AS delta - incremento iniziale 0 AS priorpt - iniziale di partenza - REGOLE iterare 99 FINO abs diff A, 1 0 00010 C qualsiasi, rN importo cv, cv KA, 1 priorpt A, 1 delta A, 1 X qualsiasi, RN ORDER BY prodotto, rn ASC COALESCE KA, 1 C cv, cv 1-KA, 1 X cv, cv -1, C cv, cv prodotto P, rn X cv, cv -1 SE prodotto, rN POWER C cv, cv - X cv, cv -1, 2 SSE A, 1 SOMMA SE qualsiasi, qualsiasi MSE A, 1 SOMMA SE qualsiasi, ogni 24 diff A, 1 CASO QUANDO iterationnumber 0 poi NULL altrimenti preMSE A, 1 - MSE A, 1 END preMSE A, 1 MSE A, 1 delta A, 1 CASO qUANDO diff A, 1 0 - abs ALLORA Delta A, 1 2 abs ELSE delta A, 1 END priorpt A, 1 KA, 1 dove il prodotto A e rn 1 K MSE ---------- ---------- 599.999.237 174 016094.Your gruppo da è quello che aggrega la vostra media, ed è raggruppamento per l'intera tabella io parto dal presupposto hai fatto questo per consentire la selezione per tutto Basta muovere il giudizio medio in un'altra sottoquery, rimuovere il gruppo globale da parte e che dovrebbe risolvere it. When si esegue l'istruzione costo SELEZIONA AVG base è naturalmente raggruppamento dalla colonna costo specificato anche in questo caso questo è ciò che si richiede vorrei suggerire la lettura su più su GROUP BY ed inerti per ottenere una migliore comprensione sul concetto che dovrebbe aiutare di più di un semplice risposta solution. The di seguito è in realtà dalla risposta di David s si avvale della analitica funzioni in sostanza, ciò che sta accadendo è che su ogni chiamata AVG, si indica il motore cosa usare per la funzione, in questo caso, niente un interessante resoconto decente su funzioni di analisi può essere trovato qui e qui e di più con un google in materia. Tuttavia, se il motore SQL permette di variabili, si potrebbe altrettanto facilmente fare la risposta qui sotto io in realtà preferisco questo per il futuro leggibilità manutenibilità la ragione è che una variabile con un buon nome può essere molto descrittivo ai futuri lettori del codice, contro un funzione analitica che richiede un po 'più di lavoro da leggere, soprattutto se non si capisce il corso function. Also, questa soluzione duplica la stessa query due volte, quindi potrebbe essere la pena di riporre la media in una variabile SQL Poi si ca cambiare la sua dichiarazione semplicemente utilizzare tale average. This globale è variabili in SQL-Server si dovrà adattarlo per il proprio esempio di soluzione SQL. This leggerà molto più pulito alle future lettori del tuo SQL, too. I m abbastanza sicuro che David s interrogazione è almeno altrettanto efficace e non richiede l'utilizzo di un blocco di SQL PL che richiede di mettere il risultato di SELECT in variabili - non sarà visualizzato il modo in cui lo ha scritto in realtà penso che wouldn t anche correre e oltre il interrogazione duplicato verrà eseguito solo una volta da parte di Oracle I m abbastanza sicuro che l'ottimizzatore è abbastanza intelligente per rilevare che ahorsewithnoname 10 marzo 12 al 16 21.I apprezzare la tua spiegazione, ma il blocco di SQL PL è semplicemente sbagliato tale approccio non funzionerà mai in Oracle Se don t vuole ripetere la query avg, utilizzare l'approccio con la funzione analitica o la croce unirsi soluzione ahorsewithnoname 10 marzo 12 al 16 29.Using una media mobile semplice per appianare i dati è una tecnica abbastanza popolare che sia troppo male il primario esempio nel SQL Anywhere Guida è tutt'altro che semplice ciò che rende questo esempio così complesso Oltre alla dichiarazione del problema, cioè calcolare la media mobile di tutte le vendite di prodotti, per mese, nell'anno 2000.Here s ciò che lo rende complex. two riferimenti a il function. a GROUP bY AVG che da sola rende quasi ogni selezionare un testa-scratcher. una clausola clause. a WINDOW furtiva FINESTRA che doesn t anche usare la parola finestra in modo per i non iniziati le persone che hanno bisogno di esempi più di chiunque altro isn t ovvio che una finestra viene coinvolto in all. Not solo una clausola WINDOW, si badi bene, ma uno che include ogni singolo componente è possibile codificare in una clausola BY. a GAMMA WINDOW. a partizione non una semplice clausola rIGHE ma clausola conclamata GAMMA, uno che ha un rapporto intimo con ORDER BY so quello che una riga è, ma ciò che la redatto è un RANGE. But aspettare, non c'è più la scelta di spaziare righe in questo esempio è fondamentale per il corretto funzionamento della query per una discussione più completa di questo particolare esempio, vedere esempio 23 - INFORMATICA una media mobile in ottime carta bianca Glenn Paulley s OLAP Ora, s rimettersi in track. A Really Really Simple Moving Average. The seguente viene visualizzato 10 giorni di dati con la media mobile di valore di oggi e di ieri s s la clausola WINDOW sulle linee 21 attraverso 23 definisce una finestra mobile che contiene due file di oggi s fila riga corrente e ieri s riga 1 PRECEDING. the fINESTRA clausola ORDER bY determina ciò significa pRECEDENTE riga precedente da and. the clausola rIGHE determina la dimensione della finestra sempre due file. il espressione AVG OLTRE due giorni sulla linea 19 si riferisce alla clausola wINDOW per nome, e si dice a SQL Anywhere per calcolare la media dei due valori di che esistono nella finestra scorrevole 2 righe, per ogni riga nel risultato set. So , per 2012-02-02 la media di 10 e 20 è 15 000000.for 2012-02-03 la media del 20 e 10 è 15 000000.for 2012-02-04 la media di 10 e 30 è di 20 000000.for 2012-02-10 la media del 10 e 60 è di 35 000000.Oops, per quanto riguarda la prima row. The 2012-02-01 fila doesn t hanno una riga precedente, quindi qual è la media sopra il movimento window. According a Glenn Paulley s carta bianca nel caso di un cristallo mobile, si presume che esistono righe contenenti valori nulli prima della prima fila, e dopo l'ultima riga, nel input. That significa quando la finestra mobile ha 2012-02-01 come riga corrente, la riga 1 PRECEDENTE contiene valori NULL e quando SQL calcola Anywhere un AVG che include un valore NULL, esso doesn t contare il NULL a tutti non al numeratore o al denominatore nel calcolo della media Qui s proof che s perché twodayaverage 10 000000, per la prima fila 2012-02-01.Posted da Breck Carter 3 47 PM.