Mnożnik ruch średnio mysql

Kiedy miałem podobny problem, skończyłem korzystanie z tablic temp z wielu powodów, ale to znacznie ułatwiało to, co zrobiłem wygląda bardzo podobny do tego, co robisz, jeśli chodzi o schemat. Utwórz schemat coś takiego Identyfikator tożsamości, data rozpoczęcia, zakończenie, wartość Kiedy wybierzesz, wykonaj subspekt z poprzednich 20 na podstawie identyfikatora tożsamości. Wystarczy, że znajdziesz się już przy użyciu tabel tymczasowych z innych powodów, chociaż ciągle naciskam na te same wiersze różne dane, więc pomocne było posiadanie małego zestawu danych. W moim doświadczeniu Mysql na 5 5 x nie używa indeksów na zależnych wyborach, niezależnie od tego, czy podquery czy join Może to mieć bardzo istotny wpływ na wydajność, kryteria są zmieniane na każdym wierszu. Średnia średnia to przykład kwerendy, która mieści się w tej kategorii Czas wykonania może wzrosnąć z kwadratem wierszy Aby uniknąć tego, wybierz silnik bazy danych, który może przeprowadzić przeszukiwanie indeksowane na zależnych selektrach znaleźć postgresy działa ively dla tego problemu. ppt Jul 2 14 at 8 01.Your Answer.2017 Stack Exchange, Inc. Using prostej średniej ruchomej wygładzić dane jest dość popularna technika jest zbyt źle głównym przykładem w SQL Anywhere Pomoc jest daleko od prostego Co sprawia, że ​​ten przykład jest tak skomplikowany Oprócz raportu o problemie, który oblicza średnią ruchomą wszystkich sprzedaży produktów, wg miesiąca, w roku 2000. Oto, co sprawia, że ​​jest skomplikowane. Dwa odwołania do funkcji AVG. a GRUPA BY wszystko samo w sobie sprawia, że ​​chodzi o dowolny SELECT głową scratcher. klauzulę kryjącą WINDOW. klauzula WINDOW, która nawet nie używa słowa kluczowego WINDOW tak, aby osoby niewidomione, które potrzebują przykładów bardziej niż ktokolwiek inny, nie są oczywiste, że w ogóle jest zaangażowany Windows. Nie tylko dowolny klauzulę WINDOW, ale jeden, który zawiera każdy pojedynczy element, który możesz wpisać w klauzuli WINDOW. a PARTITION BY. a RANGE, a nie prostej klauzuli ROWS, ale pełnowartościowej klauzuli RANGE, która ma intymną relację z ORDER BY Wiem, jaki jest wiersz, ale to, co zostało redaktowane, to RANGE. Ale poczekaj, jest więcej Wybór RANGE w tym przykładzie jest kluczowy dla prawidłowego działania kwerendy dla bardziej kompletnej dyskusji na ten konkretny przykład, patrz Przykład 23 - Obliczanie średniej ruchomej w Glenn Paulley s doskonały OLAP biały papier Teraz, niech się powrócić na torze. Naprawdę bardzo prosty ruch Średnia. W poniższym przykładzie wyświetla 10 dni wartości danych wraz z średnią ruchomą dzisiejszej wartości i wczoraj s Klauzula WINDOW na liniach Od 21 do 23 definiuje okno PRZEWODNE, a wiersz ROWS wyznacza rozmiar okna zawsze dwa rzędy. Niektóre określenie PRZEZNACZENIE oznacza poprzedni wiersz przez klauzulę ROWS. AVG OVER twodays w wierszu 19 odnosi się do klauzuli WINDOW według nazwy i mówi, że SQL Anywhere oblicza średnią z dwóch wartości występujących w oknie przesuwnym 2 rzędu, dla każdego wiersza w zestawie wyników. Więc na 2017 -02-02 średnio 10 i 20 to 15 000000.for 2017-02-03 średnio 20 i 10 to 15 000000.for 2017-02-04 średnio 10 i 30 to 20 000000.for 2017-02 -10 średnio 10 i 60 to 35 000000.Ops, co z pierwszym wierszem. Wiersz 2017-02-01 nie ma wiersza PRECINGING, więc jaka jest średnia w ruchu window. Theo Glenn Paulley s biały w przypadku ruchomego okna przyjmuje się, że wiersze zawierające wartości Null istnieją przed pierwszym wierszem i po ostatnim wierszu, w pliku inpu t. Oznacza to, że gdy okno ruchomych ma 2017-02-01 jako bieżący rząd, wiersz 1 PRECINGING zawiera wartości NULL, a gdy SQL Anywhere oblicza AVG, który zawiera wartość NULL, nie nalicza NULL, a nie w licznik lub w mianowniku podczas obliczania średniej Oto dowód To dlatego twodayaverage 10 000000 dla pierwszego rzędu 2017-02-01. Opublikował przez Breck Carter na 3 47 PM. In moje ostatnie rozmowy w Surge i Percona Live o adaptacyjne wykrycie winy Zauważyłem, że ustalone progi kodowania ostrzeżeń o warunkach błędów zwykle najlepiej unikać na korzyść dynamicznych lub adaptacyjnych progów I rzeczywiście poszedłem znacznie dalej niż to i powiedziałem, że możliwe jest wykrycie błędów z wielką ufnością w wielu systemach takich jak MySQL, bez ustalając jakieś progi. W tym poście chcę wyjaśnić trochę więcej na temat średnich ruchów używanych do określania normalnych zachowań w podanych przykładach Istnieją dwa oczywiste kandydatury na ruchome średnie proste przenoszenie verages i obliczeniowo ważone średnie ruchome. Średnia średnia ruchoma po prostu oblicza średnią średnią w ciągu ostatnich N próbek danych W moim przypadku używałem 60 próbek Wymaga to utrzymywania szeregu poprzednich próbek N i uaktualnienia średniej dla każdej próbki. Na mnożona średnia ruchoma nie wymaga przechowywania próbek Średnia jest liczbą pojedynczą i masz tak zwany współczynnik wygładzania Dla każdej nowej próbki mnożesz starą średnią o 1, a następnie dodaj ją do nowych próbek razy średnia 1-alfa próbka alfa. Wszystkie techniki mają swoje wady Zarówno wymagają okresu rozgrzewki, na przykład Oczywiście, w przypadku 60-próbkowego okna ruchomego, potrzebujesz 60 próbek zanim będzie można rozpocząć Wyznaczanie średniej ruchomej może być zagruntowane ze średniej pierwsze 10 próbek, w moim doświadczeniu Obie techniki również opóźniają tendencję w próbkach do pewnego stopnia Kiedy nastąpi dramatyczna zmiana wzoru, zajmują trochę czasu, aby nadrobić zaległości. Oto wykresy pewnych danych i t wo technikę Kliknij, aby zobaczyć większy obraz Niebieska linia jest próbkowanymi danymi, czerwona linia jest wykładniczą średnią ruchomą ze średnią 60-sekundową pamięcią, a żółta linia to 60-sekundowa średnia ruchoma. Notice jak czerwona linia ma skłonność do szybkiego i szybszego skorygowania bieżącej zachowanej niebieskiej linii. Jest to jedna z zalet wykładniczej średniej ruchomej, jeśli jest to pożądane. Nie jest to oczywiste w tych danych, ale średnia ruchoma ma następną niekorzystne Załóżmy, że w danych próbkowanych jest kilka bardzo dużych wartości w ciągu kilku sekund Przez następne 60 sekund ta skok będzie znajdował się w oknie, napełniając średnią ruchomą, gdy zostanie odrzucona z okna, powoduje ruch średnia spadła nagle znalazłem to być problematyczne w kilku przypadkach Jest to szczególnie widoczne, gdy ponownie obliczysz odchylenie standardowe próbek lub innych wrażliwych statystyk w ruchu window. The wykładnicza średnia ruchoma doesn nie mam tego problemu, ponieważ ten skok nigdy nie wychodzi poza okno Jego wpływ jest na zawsze, ale jak minęwszy czas, stopniowo staje się mniejsze, gładko, więc nie dostaniesz gwałtownych skoków w bieżącej średniej na podstawie tego, co stało się 60 sekund temu. To tylko zarysowuje powierzchnię technik, które przeszukiwałem przez wiele tygodni do kilku tygodni danych z dziesiątków tysięcy rzeczywistych serwerów. Jak się czas, spróbuję napisać więcej na ten temat w przyszłości.