Ejemplo De Media Móvil Mysql

He estado leyendo varios mensajes sobre la estimación de media móvil en una consulta mysql, sin embargo, su parece que mi situación es un poco más difícil como la tabla no contienen una columna que quiero calcular el promedio de. Necesito contar el número de filas para cada grupo, y presentar el promedio móvil de ese grupo. Básicamente tengo sólo una columna de relevancia en la tabla, y que es una columna DATETIME. La tabla puede contener varias filas con la misma fecha. Quiero agrupar la tabla por YEARWEEK y COUNT () el número de filas para cada grupo YEARWEEK. Esto es fácil, la parte difícil es también calcular el promedio móvil de 4 semanas, además Esta es la tabla de salida que estoy buscando para crear - la semana 4 (YEARWEEK) media móvil es la parte difícil (Nota: El ejemplo siguiente es No basado en los datos de la muestra arriba) He encontrado varias buenas fuentes que explican cómo calcular el promedio móvil, sin embargo no puedo conseguirlas trabajar en mi caso. Espero que ustedes puedan ayudar. He estado intentando algunas soluciones desde que publiqué esta pregunta. Siento que me estoy acercando, pero todavía falta algo esencial. Con la siguiente consulta no obtengo errores, sin embargo, estoy consiguiendo un conteo demasiado alto (k. DatoLagtTil) y el mismo AVG (cnt) para todos los grupos YEARWEEK. Creo que esto tiene que ver con la cláusula WHERE que estoy usandoPreviamente hablamos de cómo escribir promedios de rodadura en Postgres. Por demanda popular estaban mostrando cómo hacer lo mismo en MySQL y SQL Server. Bueno cubrir cómo anotar gráficos ruidosos como este: Con una línea promedio de 7 días anteriores como este: La gran idea Nuestro primer gráfico de arriba es bastante ruidoso y difícil de obtener información útil. Podemos suavizarlo trazando un promedio de 7 días sobre los datos subyacentes. Esto se puede hacer con funciones de ventana, auto-uniones, o subconsultas correlacionadas - y cubrir las dos primeras. Bueno empezar con un promedio anterior, lo que significa que el punto promedio en el 7 del mes es el promedio de los primeros siete días. Visualmente esto cambia los picos en el gráfico a la derecha, ya que un pico grande se promedia en los siguientes siete días. En primer lugar, crear una tabla de conteo intermedio Queremos calcular un promedio sobre el total de inscripciones para cada día. Suponiendo que tengamos una tabla típica de usuarios con una fila por usuario nuevo y una marca de tiempo createdat, podemos crear nuestra tabla de agregados agregados como así: En Postgres y SQL Server puedes usar esto como un CTE. En MySQL puede guardarlo como una tabla temporal. Postgres Rolling Media Afortunadamente Postgres tiene funciones de ventana que son la forma más sencilla de calcular un promedio de ejecución. Esta consulta asume que las fechas no tienen espacios. La consulta está promediando en las últimas siete filas, no en las últimas siete fechas. Si sus datos tienen espacios vacíos, llénelos con generateseries o ensamblando contra una tabla con filas de fecha densas. MySQL Rolling Average MySQL carece de funciones de ventana, pero podemos hacer una computación similar usando auto-uniones. Para cada fila en nuestra tabla de conteo, nos unimos a cada fila que estaba dentro de los últimos siete días y tomar el promedio. Esta consulta gestiona automáticamente los intervalos de fechas, ya que estamos viendo las filas dentro de un intervalo de fechas en lugar de las N filas anteriores. SQL Server Rolling Media SQL Server tiene funciones de ventana, por lo que calcular el promedio de balanceo se puede hacer en el estilo Postgres o estilo MySQL. Por simplicidad, estaban usando la versión de MySQL con una autojunción. Esto es conceptualmente lo mismo que en MySQL. Las únicas traducciones son la función dateadd y se denominan explícitamente grupo por columnas. Otros promedios Nos enfocamos en el promedio de 7 días en este post. Si queremos ver el promedio de 7 días, es tan simple como clasificar las fechas en la otra dirección. Si quisiéramos mirar un promedio centrado, usamos: Postgres: filas entre 3 anteriores y 3 siguientes MySql: entre signups. date - 3 y signups. date 3 en MySQL SQL Server: entre dateadd (día, -3, signups. Date) y dateadd (día, 3, signups. date) AVG (Transact-SQL) ALL Aplica la función agregada a todos los valores. ALL es el valor predeterminado. DISTINCT Especifica que AVG se realizará sólo en cada instancia única de un valor, independientemente de cuántas veces se produzca el valor. Expresión Es una expresión de la categoría de tipo de datos numéricos o aproximados numéricos, excepto para el tipo de datos de bit. Las funciones agregadas y las subconsultas no están permitidas. OVER (partitionbyclause orderbyclause) partitionbyclause divide el conjunto de resultados producido por la cláusula FROM en particiones a las que se aplica la función. Si no se especifica, la función trata todas las filas del conjunto de resultados de la consulta como un solo grupo. Orderbyclause determina el orden lógico en el que se realiza la operación. Ordenar porcláusula es requerida. Para obtener más información, vea Cláusula OVER (Transact-SQL). El tipo de retorno se determina por el tipo de resultado de expresión evaluado. Categoría decimal (p, s) Si el tipo de datos de la expresión es un tipo de datos de alias, el tipo de retorno también es del tipo de datos de alias. Sin embargo, si se promueve el tipo de datos base del tipo de datos alias, por ejemplo de tinyint a int. El valor de retorno es del tipo de datos promovido y no del tipo de datos alias. AVG () calcula el promedio de un conjunto de valores dividiendo la suma de esos valores por el recuento de valores nonnull. Si la suma supera el valor máximo para el tipo de datos del valor devuelto, se devolverá un error. AVG es una función determinista cuando se usa sin las cláusulas OVER y ORDER BY. No es determinista cuando se especifica con las cláusulas OVER y ORDER BY. Para obtener más información, consulte Funciones deterministas y no determinísticas. A. Uso de las funciones SUM y AVG para los cálculos En el ejemplo siguiente se calculan las horas de vacaciones promedio y la suma de horas de licencia por enfermedad que han utilizado los vicepresidentes de los ciclos de trabajo de aventura. Cada una de estas funciones agregadas produce un único valor de resumen para todas las filas recuperadas. El ejemplo utiliza la base de datos AdventureWorks2012.