Bewegende gemiddelde Hierdie voorbeeld leer jy hoe om die bewegende gemiddelde van 'n tydreeks in Excel te bereken. 'N bewegende avearge gebruik te stryk onreëlmatighede (pieke en dale) om maklik tendense herken. 1. In die eerste plek kan 'n blik op ons tyd reeks. 2. Klik op die blad Data, kliek Data-analise. Nota: cant vind die Data-analise knoppie Klik hier om die analise ToolPak add-in te laai. 3. Kies bewegende gemiddelde en klik op OK. 4. Klik op die insette Range boks en kies die reeks B2: M2. 5. Klik op die boks interval en tik 6. 6. Klik in die uitset Range boks en kies sel B3. 8. Teken 'n grafiek van hierdie waardes. Verduideliking: omdat ons die interval stel om 6, die bewegende gemiddelde is die gemiddeld van die vorige 5 datapunte en die huidige data punt. As gevolg hiervan, is pieke en dale stryk uit. Die grafiek toon 'n toenemende tendens. Excel kan nie bereken die bewegende gemiddelde vir die eerste 5 datapunte, want daar is nie genoeg vorige datapunte. 9. Herhaal stappe 2 tot 8 vir interval 2 en interval 4. Gevolgtrekking: Hoe groter die interval, hoe meer die pieke en dale is glad nie. Hoe kleiner die interval, hoe nader die bewegende gemiddeldes is om die werklike data punte. Hou jy van hierdie gratis webwerf Deel asseblief hierdie bladsy op GoogleMoving Gemiddeldes: Wat is dit vir die mees gewilde tegniese aanwysers, bewegende gemiddeldes word gebruik om die rigting van die huidige tendens meet. Elke tipe bewegende gemiddelde (algemeen in hierdie handleiding as MA geskryf) is 'n wiskundige gevolg dat word bereken deur die gemiddeld van 'n aantal van die verlede datapunte. Sodra bepaal, die gevolglike gemiddelde is dan geplot op 'n grafiek, sodat die handelaars om te kyk na reëlmatige data eerder as om te fokus op die dag-tot-dag prysskommelings wat inherent in alle finansiële markte is. Die eenvoudigste vorm van 'n bewegende gemiddelde, gepas bekend as 'n eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA), word bereken deur die rekenkundige gemiddelde van 'n gegewe stel waardes. Byvoorbeeld, 'n basiese 10-dae - bewegende gemiddelde wat jy wil voeg tot die sluiting pryse van die afgelope 10 dae en dan verdeel die gevolg van 10. In Figuur 1 te bereken, die som van die pryse vir die afgelope 10 dae (110) is gedeel deur die aantal dae (10) om te kom op die 10-dae gemiddelde. As 'n handelaar wil graag 'n 50-dag gemiddelde sien in plaas daarvan, sal dieselfde tipe berekening gemaak word, maar dit sal die pryse sluit oor die afgelope 50 dae. Die gevolglike gemiddelde hieronder (11) in ag neem die afgelope 10 datapunte om handelaars 'n idee van hoe 'n bate relatiewe is geprys om die afgelope 10 dae te gee. Miskien is jy wonder hoekom tegniese handelaars noem hierdie hulpmiddel 'n bewegende gemiddelde en nie net 'n gewone gemiddelde. Die antwoord is dat as nuwe waardes beskikbaar is, moet die oudste datapunte laat val van die stel en nuwe data punte moet kom om dit te vervang. So, is die datastel voortdurend in beweging om rekenskap te gee nuwe data soos dit beskikbaar raak. Hierdie metode van berekening verseker dat slegs die huidige inligting word verreken. In Figuur 2, sodra die nuwe waarde van 5 word by die stel, die rooi boks (wat die afgelope 10 datapunte) na regs beweeg en die laaste waarde van 15 laat val van die berekening. Omdat die relatief klein waarde van 5 die hoë waarde van 15 vervang, sou jy verwag om die gemiddeld van die datastel afname, wat dit nie sien nie, in hierdie geval van 11 tot 10. Wat Moet Bewegende Gemiddeldes lyk as die waardes van die MA is bereken, hulle geplot op 'n grafiek en dan gekoppel aan 'n bewegende gemiddelde lyn te skep. Hierdie buig lyne is algemeen op die kaarte van tegniese handelaars, maar hoe dit gebruik word kan drasties wissel (meer hieroor later). Soos jy kan sien in Figuur 3, is dit moontlik om meer as een bewegende gemiddelde om enige term voeg deur die aanpassing van die aantal tydperke gebruik word in die berekening. Hierdie buig lyne kan steurende of verwarrend lyk op die eerste, maar jy sal groei gewoond aan hulle soos die tyd gaan aan. Die rooi lyn is eenvoudig die gemiddelde prys oor die afgelope 50 dae, terwyl die blou lyn is die gemiddelde prys oor die afgelope 100 dae. Nou dat jy verstaan wat 'n bewegende gemiddelde is en hoe dit lyk, goed in te voer 'n ander tipe van bewegende gemiddelde en kyk hoe dit verskil van die voorheen genoem eenvoudig bewegende gemiddelde. Die eenvoudige bewegende gemiddelde is uiters gewild onder handelaars, maar soos alle tegniese aanwysers, dit het sy kritici. Baie individue argumenteer dat die nut van die SMA is beperk omdat elke punt in die datareeks dieselfde geweeg, ongeag waar dit voorkom in die ry. Kritici argumenteer dat die mees onlangse data is belangriker as die ouer data en moet 'n groter invloed op die finale uitslag het. In reaksie op hierdie kritiek, handelaars begin om meer gewig te gee aan onlangse data, wat sedertdien gelei tot die uitvinding van die verskillende tipes van nuwe gemiddeldes, die gewildste van wat is die eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA). (Vir verdere inligting, sien Basics gelaaide bewegende gemiddeldes en Wat is die verskil tussen 'n SMA en 'n EMO) Eksponensiële bewegende gemiddelde Die eksponensiële bewegende gemiddelde is 'n tipe van bewegende gemiddelde wat meer gewig gee aan onlangse pryse in 'n poging om dit meer ontvanklik maak om nuwe inligting. Leer die ietwat ingewikkeld vergelyking vir die berekening van 'n EMO kan onnodige vir baie handelaars wees, aangesien byna al kartering pakkette doen die berekeninge vir jou. Maar vir jou wiskunde geeks daar buite, hier is die EMO vergelyking: By die gebruik van die formule om die eerste punt van die EMO bereken, kan jy agterkom dat daar geen waarde beskikbaar is om te gebruik as die vorige EMO. Hierdie klein probleem opgelos kan word deur die begin van die berekening van 'n eenvoudige bewegende gemiddelde en die voortsetting van die bogenoemde formule van daar af. Ons het jou voorsien van 'n monster spreadsheet wat die werklike lewe voorbeelde van hoe om beide 'n eenvoudige bewegende gemiddelde en 'n eksponensiële bewegende gemiddelde te bereken sluit. Die verskil tussen die EMO en SMA Nou dat jy 'n beter begrip van hoe die SMA en die EMO bereken word, kan 'n blik op hoe hierdie gemiddeldes verskil. Deur te kyk na die berekening van die EMO, sal jy agterkom dat meer klem gelê op die onlangse data punte, maak dit 'n soort van geweegde gemiddelde. In Figuur 5, die nommers van tydperke wat in elk gemiddeld is identies (15), maar die EMO reageer vinniger by die veranderende pryse. Let op hoe die EMO het 'n hoër waarde as die prys styg, en val vinniger as die SMA wanneer die prys daal. Dit reaksie is die hoofrede waarom so baie handelaars verkies om die EMO gebruik oor die SMA. Wat doen die verskillende dae gemiddelde bewegende gemiddeldes is 'n heeltemal aanpas aanwyser, wat beteken dat die gebruiker vrylik kan kies watter tyd raam wat hulle wil wanneer die skep van die gemiddelde. Die mees algemene tydperke wat in bewegende gemiddeldes is 15, 20, 30, 50, 100 en 200 dae. Hoe korter die tydsduur wat gebruik word om die gemiddelde te skep, hoe meer sensitief sal wees om die prys veranderinge. Hoe langer die tydsverloop, hoe minder sensitief, of meer reëlmatige, die gemiddelde sal wees. Daar is geen regte tyd raam te gebruik wanneer die opstel van jou bewegende gemiddeldes. Die beste manier om uit te vind watter een werk die beste vir jou is om te eksperimenteer met 'n aantal verskillende tydperke totdat jy die een wat jou strategie pas te vind. Bewegende gemiddeldes: Hoe om dit te gebruik Skryf Nuus om te gebruik vir die nuutste insigte en ontleding Dankie vir jou inskrywing om Investopedia insigte - Nuus om Use. Moving Gemiddeld aanwyser bewegende gemiddeldes gee 'n objektiewe maatstaf van tendens rigting deur glad prys data. Normaalweg bereken deur die sluiting van die pryse, kan die bewegende gemiddelde ook gebruik word met mediaan. tipies. geweegde sluiting. en 'n hoë, lae of oop pryse asook ander aanwysers. Korter lengte bewegende gemiddeldes is meer sensitief en vroeër te identifiseer nuwe tendense, maar ook meer vals alarms te gee. Meer bewegende gemiddeldes is meer betroubaar, maar minder responsief, net die optel van die groot tendense. Gebruik 'n bewegende gemiddelde wat is die helfte van die lengte van die siklus wat jy dop. As die siklus lengte piek-tot-piek is ongeveer 30 dae, dan is 'n 15 dag bewegende gemiddelde gepas. As 20 dae, dan is 'n 10 dag bewegende gemiddelde gepas. Sommige handelaars sal egter 14 en 9 daagse bewegende gemiddeldes vir die bogenoemde siklusse gebruik in die hoop vir die opwekking van seine effens voor die mark. Ander ten gunste van die Fibonacci-getalle van 5, 8, 13 en 21. 100 tot 200 Dag (20 tot 40 Week) bewegende gemiddeldes is gewild vir langer siklusse 20-65 Day (4 tot 13 Week) bewegende gemiddeldes is nuttig vir intermediêre siklusse en 5 tot 20 dae vir 'n kort siklusse. Die eenvoudigste bewegende gemiddelde stelsel genereer seine wanneer die prys gaan oor die bewegende gemiddelde: Gaan lank as prys kruisies om bo die bewegende gemiddelde van onder. Gaan kort wanneer die prys kruisies om onder die bewegende gemiddelde van bo. Die stelsel is geneig om whipsaws in wat wissel markte, met die prys kruising heen en weer oor die bewegende gemiddelde, die opwekking van 'n groot aantal valse seine. Om dié rede, bewegende gemiddelde stelsels gewoonlik in diens filters om whipsaws verminder. Meer gesofistikeerde stelsels gebruik meer as een bewegende gemiddelde. Twee Bewegende Gemiddeldes gebruik 'n vinniger bewegende gemiddelde as 'n plaasvervanger vir sluitingsprys. Drie Bewegende Gemiddeldes gebruik van 'n derde bewegende gemiddelde te identifiseer wanneer die prys is wat wissel. Veelvuldige Bewegende Gemiddeldes gebruik 'n reeks van ses vinnig bewegende gemiddeldes en ses stadig bewegende gemiddeldes aan mekaar bevestig. Verplaas Bewegende Gemiddeldes is nuttig vir-tendens volgende doeleindes, die vermindering van die aantal whipsaws. Keltner kanale bands geplot op 'n veelvoud van gemiddelde ware omvang te filtreer bewegende gemiddelde CROSSOVER. Die gewilde MACD (bewegende gemiddelde Konvergensie divergensie) aanwyser is 'n variasie van die twee bewegende gemiddelde stelsel, geplot as 'n ossillator wat die stadig bewegende gemiddelde trek uit die vinnig bewegende gemiddelde. Daar is verskillende tipes van bewegende gemiddeldes, elk met hul eie eienaardighede. Eenvoudige bewegende gemiddeldes is die maklikste om te bou nie, maar ook die mees vatbaar vir ondergang. Geweegde bewegende gemiddeldes is moeilik om te bou, maar betroubare. Eksponensiële bewegende gemiddeldes behaal die voordele van gewig gekombineer met gemak van die konstruksie. Wilder bewegende gemiddeldes word hoofsaaklik gebruik in aanwysers ontwikkel deur J. Welles Wilder. Basies dieselfde formule as eksponensiële bewegende gemiddeldes, gebruik hulle verskillende gewigte mdash waarvoor gebruikers moet voorsiening maak. Aanwyser paneel wys hoe om 'bewegende gemiddeldes. Die verstek is 'n 21 dag eksponensiële bewegende average. How Om Gebruik 'n bewegende gemiddelde Voorrade die bewegende gemiddelde (MA) Koop 'n eenvoudige tegniese analise hulpmiddel wat glad uit prys data deur die skep van 'n voortdurend opgedateer gemiddelde prys. Die gemiddelde is geneem oor 'n spesifieke tydperk van die tyd, soos 10 dae, 20 minute, 30 weke, of enige tydperk die handelaar kies. Daar is voordele aan die gebruik van 'n bewegende gemiddelde in jou handel, sowel opsies op watter tipe bewegende gemiddelde om te gebruik. Bewegende gemiddelde strategieë is ook baie gewild en kan aangepas word om enige tyd raam, costuumstof beide langtermyn beleggers en kort termyn handelaars. (Sien die top vier tegniese aanwysers Trend Handelaars behoort te weet.) Hoekom gebruik 'n bewegende gemiddelde A bewegende gemiddelde kan help kap die bedrag van geraas op 'n prys grafiek. Kyk na die rigting van die bewegende gemiddelde om 'n basiese idee van watter rigting die prys beweeg te kry. Skuins en prys beweeg op (of onlangs was) algehele, skuins af en prys algehele beweeg af, sywaarts en die prys is waarskynlik in 'n reeks. 'N bewegende gemiddelde kan ook dien as ondersteuning of weerstand. In 'n uptrend kan 'n 50-dag, 100 dae of 200-daagse bewegende gemiddelde op te tree as 'n ondersteuning vlak, soos getoon in die figuur hieronder. Dit is omdat die gemiddelde dade soos 'n vloer (ondersteun), sodat die prys hop up af van dit. In 'n verslechtering neiging kan 'n bewegende gemiddelde op te tree as weerstand soos 'n plafon, die prys treffers en dan weer begin daal. Die prys sal nie altyd respekteer die bewegende gemiddelde op hierdie manier. Die prys kan daardeur effens hardloop of te stop en omkeer voor die bereiking van dit. As 'n algemene riglyn, indien die prys is hoër as 'n bewegende gemiddelde die neiging is up. As die prys is laer as 'n bewegende gemiddelde die neiging is af. Bewegende gemiddeldes kan verskillende lengtes het al (binnekort bespreek), sodat 'n mens kan 'n uptrend dui, terwyl 'n ander dui op 'n verslechtering neiging. Tipes Bewegende Gemiddeldes n bewegende gemiddelde kan bereken word op verskillende maniere. 'N vyf-dag eenvoudig bewegende gemiddelde (SMA) voeg net die vyf mees onlangse daaglikse sluitingspryse en verdeel dit deur vyf tot 'n nuwe gemiddelde skep elke dag. Elke gemiddelde is verbind tot die volgende, die skep van die enkelvoud vloeiende lyn. Nog 'n gewilde tipe bewegende gemiddelde is die eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA). Die berekening is meer kompleks, maar basies geld meer gewig aan die mees onlangse pryse. Teken 'n 50-dag SMA en 'n 50-dag EMO op dieselfde grafiek, en jy sal sien die EMO reageer vinniger op prysveranderings as die SMA doen, as gevolg van die bykomende gewig op onlangse prys data. Kartering sagteware en handel platforms doen die berekeninge, sodat daar geen handleiding wiskunde is nodig om 'n MA gebruik. Een tipe MA isnt beter as 'n ander. 'N EMO kan beter in 'n voorraad of finansiële markte werk vir 'n tyd, en ander kere 'n SBG beter kan werk. Die tydsraamwerk wat gekies is vir 'n bewegende gemiddelde sal ook 'n belangrike rol in hoe doeltreffend dit is (ongeag van die tipe) speel. Moving gemiddelde lengte Gemeenskaplike bewegende gemiddelde lengtes is 10, 20, 50, 100 en 200. Hierdie lengtes kan toegepas word op enige grafiek tydsraamwerk (een minuut, daagliks, weekliks, ens), na gelang van die handelaars handel horison. Die tydsraamwerk of lengte wat jy kies vir 'n bewegende gemiddelde, ook bekend as die blik terug tydperk, kan 'n groot rol in hoe doeltreffend dit is speel. 'N MA met 'n kort tyd sal baie vinniger reageer op prysveranderinge as 'n MA met 'n lang terugkyk tydperk. In die figuur hieronder die 20-dae - bewegende gemiddelde spore van naderby die werklike prys as die 100-dag doen. Die 20-dag mag van 'n analitiese voordeel wees om 'n korter termyn handelaar aangesien dit volg die prys van naderby, en produseer dus minder lag as die langer termyn bewegende gemiddelde. Lag is die tyd wat dit neem vir 'n bewegende gemiddelde om 'n potensiële ommekeer sein. Onthou, as 'n algemene riglyn, wanneer die prys is hoër as 'n bewegende gemiddelde die tendens beskou word. So wanneer die prys daal laer as dié bewegende gemiddelde dit dui op 'n moontlike ommekeer gebaseer op die MA. A 20-dae - bewegende gemiddelde sal baie meer ommekeer seine as 'n 100-daagse bewegende gemiddelde verskaf. 'N bewegende gemiddelde kan enige lengte, 15, 28, 89, ens wees die bewegende gemiddelde aanpassing so dit bied meer akkurate seine op historiese data kan help om 'n beter toekoms seine. Trading Strategies - CROSSOVER CROSSOVER is een van die grootste bewegende gemiddelde strategieë. Die eerste tipe is 'n prys crossover. Dit is vroeër bespreek, en is as die prys kruise bo of onder 'n bewegende gemiddelde om 'n potensiële verandering in die tendens dui. Nog 'n strategie is om twee bewegende gemiddeldes van toepassing op 'n grafiek, 'n langer en een korter. Wanneer die korter MA kruis bo die meer MA termyn sy 'n koopsein soos dit blyk die tendens is verskuiwing up. This staan bekend as 'n goue kruis. Wanneer die korter MA kruisies onder die langer MA termyn sy 'n sell sein as dit blyk die tendens is verskuiwing af. Dit staan bekend as 'n dooie / dood kruis bewegende gemiddeldes is bereken gegrond op historiese data, en niks oor die berekening voorspellende in die natuur. Daarom lei die gebruik van bewegende gemiddeldes kan willekeurig wees - by tye die mark blyk te MA ondersteuning / weerstand en handel seine te respekteer. en ander kere is dit toon geen respek. Een groot probleem is dat as die prys aksie woelig raak die prys kan heen en weer swaai genereer verskeie tendens omkeer / handel seine. Wanneer hierdie sy beste kom om weg te stap of te wend nog 'n aanduiding te help verduidelik die tendens. Dieselfde kan gebeur met MA CROSSOVER, waar Mas verstrengel raak vir 'n tydperk van tyd verwek verskeie (smaak verloor) ambagte. Bewegende gemiddeldes werk baie goed in 'n sterk trending voorwaardes, maar dikwels swak in woelig of wissel voorwaardes. Aanpassing van die tyd kan help met hierdie tydelik, hoewel op 'n stadium hierdie kwessies is geneig om te voorkom, ongeag die tyd wat gekies is vir die MA (s). 'N bewegende gemiddelde vergemaklik prys data deur uit glad nie en die skep van 'n vloeiende lyn. Dit kan isoleer tendense makliker te maak. Eksponensiële bewegende gemiddeldes reageer vinniger te verander as 'n eenvoudige bewegende gemiddelde prys. In sommige gevalle kan dit goed wees, en in ander is dit vals seine kan veroorsaak. Bewegende gemiddeldes met 'n korter kyk terug tydperk (20 dae, byvoorbeeld), sal ook vinniger reageer op veranderinge as 'n gemiddelde met 'n langer tydperk blik (200 dae) prys. Bewegende gemiddelde CROSSOVER is 'n gewilde strategie vir beide inskrywings en uitgange. MA kan ook gebiede van moontlike ondersteuning of weerstand te lig. Terwyl hierdie voorspellende mag voorkom, is bewegende gemiddeldes altyd gebaseer op historiese data en net wys die gemiddelde prys oor 'n sekere tyd period. I 'n tabel met die inligting oor die gebruiker oproepe in 'n inbelsentrum stoor. Die tafel het 'n callid, datum wanneer die oproep gemaak is, werklike datum en tyd van die oproep, oproep tipe en 'n telling wat verband hou met die oproep. My vereiste is om 'n 40 dag bewegende gemiddelde van die telling te bereken met betrekking tot die oproep dag. Die 40 dae moet begin van die vorige dag van die oproep datum. As daar geen oproep in die afgelope 40 dae is dit moet die volgende insluit rye vir die oproep datum waarvoor die bewegende gemiddelde word bereken. Hier is 'n voorbeeld data: So het die uitset moet wees: skedule en toetsdata op onderstaande skakel: SQL Fiddle Ek kan nie gebruik rye 'n AVG venster definisie omdat testaes het duisende rye vir 'n gegewe dag. gevra 3 Junie by 19:21 Hierdie vraag moet die werklike tafel definisie tipe vertoning data en beperkings. Ook, die vereiste bereken 'n 40 dag bewegende gemiddelde van die telling ten opsigte van die oproep dag nie weerspieël in die resultaat. Waar het die oproep dag gegaan Wil jy 'n bewegende gemiddelde vir die hele tafel of net vir 'n gegewe tyd segment asseblief verduidelik bereken. â € Erwin Brandstetter 10 Junie by 2:51 3 Antwoorde Dit is nie regtig duidelik uit die vraag wat is die rol van die calltypeid kolom. Ek sal dit ignoreer totdat jy klaar. Sonder venster funksies Hier is 'n eenvoudige variant wat gebruik venster funksies nie die geval is nie. Maak seker dat daar 'n indeks op (calldtkey, aesraw). CTEDates gee 'n lys van al die datums in die tabel en bereken die gemiddelde vir elke dag. Dit averagecurrentday sal nodig wees vir die eerste dag. Die bediener sal die hele indeks scan enige manier, sodat die berekening van so 'n gemiddelde is goedkoop. Dan, vir elke afsonderlike dag Ek gebruik 'n self-sluit om die gemiddelde te bereken vir 40 vorige dae. Dit sal NULL terugkeer vir die eerste dag, wat vervang word met averagecurrentday in die hoof navraag. Jy hoef nie te CTE hier gebruik, is dit net maak die navraag makliker om te lees. Met die aanbevole indeks hierdie oplossing moet nie te sleg nie. Daar is 'n soortgelyke vraag, maar vir SQL Server (Datum reeks rollende som met behulp venster funksies). Postgres lyk reeks met 'n venster van gespesifiseerde grootte ondersteun, terwyl SQL Server nie die geval is op hierdie oomblik. So, oplossing vir Postgres is geneig om 'n bietjie makliker. Die belangrike deel sou wees: Om die bewegende gemiddelde gebruik van hierdie venster funksies youd geneig om te vul die gapings in datums eerste, sodat die tafel het ten minste een ry vir elke dag (met nul waardes vir aesraw in hierdie dummy rye) te bereken. Soos Erwin Brandstetter korrek uitgewys in sy antwoord. Op die oomblik (soos van Postgres 9.5) die omvang klousule in Postgres nog beperkings soortgelyk aan SQL Server. Dokumente sê: Die waarde voorafgaande sowel as waarde volgende gevalle is tans slegs toegelaat in rye af. So, hierdie metode met die reeks sou bo nie work for you selfs as jy gebruik Postgres 9.5. Die gebruik van venster funksies Jy kan benaderings wat in die vraag vir SQL Server bo gebruik. Byvoorbeeld, 'n groep van jou data in daaglikse bedrae, rye by te voeg vir vermiste dae, bereken die bewegende som en COUNT behulp saam met rye en bereken dan bewegende gemiddelde. Iets langs hierdie lyne: resultaat is dieselfde as in die eerste variant. Sien SQL Fiddle. Weereens, kan dit geskryf met inlined subnavrae sonder CTEs. Dit is die moeite werd op werklike data van die prestasie van verskillende variante. Die groot oorvloed maak die oomblik aanvaar antwoord voorbeeldige lyk, maar ek is nie heeltemal tevrede met 'n paar besonderhede. Dus, ek hierdie antwoord bygevoeg. Table definisie Jy moet verskaf 'n werklike tafel definisie om dit makliker te maak. Te oordeel aan die voorbeeld van die data, calldttm is tik die datum en tyd met tydsone (timestamptz). Die kolom calldtkey is nie heeltemal funksioneel afhanklik, aangesien die ooreenstemmende datum is afhanklik van die tydsone. Maar as jy definieer wat (nie net 'n verreken, pasop vir DWT), die datum kan maklik en betroubaar afgelei van 'n timestamptz en moenie verskeie kere gestoor word. Om dit reg te kry, gebruik 'n uitdrukking soos: Jy kan 'n bewaarheid VIEW voeg met die afgeleide datum kolom vir die gemak van gebruik. Vir die doel van hierdie vraag Siek vashou aan jou gegee tafel. 40 dae Vraag en antwoord beide tel 41 dae in plaas van 40 soos per vereiste. Laer en bogrens is ingesluit, wat lei tot 'n (eerder algemene) off-vir-een fout. Gevolglik kry ek ander resultate in twee rye hieronder. datum. interval. tyd stempel aftrek 'n interval van 'n datum gee 'n tyd stempel (soos in calldtkey - INTERVAL 41 dae). Vir die doel van hierdie navraag is dit meer doeltreffend om 'n heelgetal aftrek. vervaardiging ander datum (soos calldtkey - 41). Nie moontlik met 'n reeks klousule Vladimir voorgestel (nou vaste) 'n oplossing met die reeks klousule in die raam definisie van die venster funksies in Postgres 9.5. Trouens, het niks verander tussen Postgres 9.4 en 9.5 in hierdie verband, selfs nie die teks in die handleiding. Raam definisie van die venster funksies net toelaat REEKS ongeleide voorafgaande en omvang ongeleide VOLGENDE - nie met waardes. Antwoord Natuurlik, kan jy 'n CTE gebruik om daaglikse som / telling / avg bereken op die vlieg. Maar jou tafel. stoor die inligting oor gebruikers oproepe in 'n inbelsentrum Hierdie soort inligting nie later verander. So bereken daaglikse aggregate keer in 'n bewaarheid oog en daarop voortbou. Die huidige dag is altyd ontbreek, maar dis 'n kenmerk. Resultate sal verkeerd wees voordat die dag verby is. Die MV moet een keer per dag verfris, voordat jy hardloop jou navraag of die jongste dag (s) word vermis. 'N indeks op die onderliggende tafel is nie nodig vir hierdie, want die hele tafel in elk geval gelees. Jy kan bou 'n slimmer met die hand bewaarheid oog en slegs geleidelik nuwe dae voeg in plaas van herskep alles met standaard MVS. Maar dis buite die bestek van die vraag. Ek raai 'n indeks op die MV, al is: Ek het net bygevoeg daysum en dayct hoop indeks-net skanderings. As jy dit nie sien wat in jou navrae, dont jy nodig het die kolomme in die indeks. As jy hierdie dikwels loop, sou ek die hele kaboedel draai in 'n MV herhaalde berekening te vermy. 'N Oplossing met venster funksies en 'n raam klousule rye tussen. sou ook moontlik wees,. Maar jou voorbeeld data dui daarop dat jy hoef nie waardes vir die meeste van die dae in die reeks (nog vele meer gapings as eilande), so ek hoef verwag dat dit vinniger wees. Verwante:
No comments:
Post a Comment