Moving Average Sqlite

Versuchen, den gleitenden Durchschnitt auf einer Per X-Monatsbasis unter Verwendung von SQLite zu erhalten. Problem ist, kann ich nicht scheinen, um zu finden oder finden Sie etwas Fernes nützlich, wie zu aggregieren mit einem X Monat (e) Lookback-Zeitraum und damit einen gleitenden Durchschnitt. Grundsätzlich würde ich wollen. (Gefälschte Daten) Herausforderungen Datum ist nicht auf einer Tag-Struktur, einige intervalls sogar doesnt haben alle Arbeitstage in jedem Monat so haben, MAX () Tag auf jeden Monat verwenden, um den letzten Wert usw. Wenn es keinen X Monat gibt Lookback der Durchschnitt muss / muss null gefragt werden Die richtige Antwort darauf scheint nicht zu sein. Da ich mit sqlite php ich dachte, es war einfacher und mehr perfomant, dies zu tun, mit PHP statt, so dass ich eine einfache Helfer-Funktion für sie erstellt: Da wurden mit Arrays in PHP der Performance-Hit ist negliable und wahrscheinlich weniger dann wäre es zu berechnen Es mit SQLite. Ergebnisbild: Dies ist eine Evergreen Joe Celko Frage. Ich ignoriere, welche DBMS-Plattform verwendet wird. Aber auf jeden Fall Joe war in der Lage, mehr als 10 Jahren mit Standard-SQL zu beantworten. Joe Celko SQL-Puzzles und Antworten Zitat: Der letzte Update-Versuch deutet darauf hin, dass wir das Prädikat verwenden können, um eine Abfrage, die uns einen gleitenden Durchschnitt geben würde: Ist die zusätzliche Spalte oder die Abfrage Ansatz besser Die Abfrage ist technisch besser, weil die UPDATE-Ansatz wird Denormalisierung der Datenbank. Wenn jedoch die historischen Daten, die aufgezeichnet werden, sich nicht ändern und die Berechnung des gleitenden Durchschnitts kostspielig ist, könnten Sie die Verwendung des Spaltenansatzes in Erwägung ziehen. SQL Puzzle-Abfrage: mit allen Mitteln einheitlich. Sie werfen nur auf den entsprechenden Gewichtskorb je nach Entfernung vom aktuellen Zeitpunkt. Zum Beispiel quottake Gewicht1 für Datenpunkte innerhalb von 24 Stunden von aktuellen Datenpunkt Gewicht0,5 für Datenpunkte innerhalb von 48hrsquot. In diesem Fall ist es wichtig, wieviel aufeinander folgende Datenpunkte (wie 6:12 Uhr und 11:48 Uhr) voneinander entfernt sind. Ein Anwendungsfall, den ich mir vorstellen kann, wäre ein Versuch, das Histogramm dort zu glätten, wo Datenpunkte nicht dicht genug sind ndash msciwoj Mai 27 15 at 22:22 Im nicht sicher, dass Ihr erwarteten Ergebnis (Ausgang) zeigt klassische einfache bewegen (rolling) Durchschnitt für 3 Tage. Denn zum Beispiel gibt das erste Dreibettzimmer von Zahlen per Definition: aber man erwartet 4.360 und seine Verwirrung. Trotzdem schlage ich die folgende Lösung vor, die die Fensterfunktion AVG verwendet. Dieser Ansatz ist viel effizienter (klarer und weniger ressourcenintensiv) als SELF-JOIN in anderen Antworten eingeführt (und ich bin überrascht, dass niemand eine bessere Lösung gegeben hat). Sie sehen, dass AVG wird mit Fall verpackt, wenn rownum gt p. days dann zu zwingen, NULL s in ersten Zeilen, wo 3 Tage Moving Average ist sinnlos. Wir können Joe Celkos dirty linken äußeren Join-Methode (wie zitiert von Diego Scaravaggi) anwenden, um die Frage zu beantworten, wie es gefragt wurde. Erstellt die angeforderte Ausgabe: beantwortet 9 Januar um 0:33 Ihre Antwort 2016 Stack Exchange, Inc