Set up docs MCPexponentialMovingAverage
أُضيف في: v21.11.0
يحسب المتوسط المتحرك الأسي للقيم عند الزمن المحدد.
تقابل كل value قيمة timeunit المقابلة.
يمثل عمر النصف x مقدار التأخر الزمني الذي تنخفض عنده الأوزان الأسية إلى النصف.
تُرجع الدالة متوسطًا مرجحًا: فكلما كانت النقطة الزمنية أقدم، انخفض الوزن الممنوح للقيمة المقابلة.
البنية
exponentialMovingAverage(x)(value, timeunit)المعلمات
الوسيطات
value— القيمة.(U)Int*أوFloat*أوDecimaltimeunit— الوحدة الزمنية. لا تمثلtimeunitطابعًا زمنيًا (بالثواني)، بل هي فهرس للفاصل الزمني. ويمكن حسابها باستخدامintDiv.(U)Int*أوFloat*أوDecimal
القيمة المعادة
يعيد متوسطًا متحركًا مُنعَّمًا أسيًا للقيم خلال آخر x وحدات زمنية عند أحدث نقطة زمنية. Float64
أمثلة
المتوسط المتحرك الأسي الأساسي
-- Input table with temperature data
SELECT exponentialMovingAverage(5)(temperature, timestamp)
FROM VALUES('temperature Int32, timestamp Int32',
(95, 1), (95, 2), (95, 3), (96, 4), (96, 5), (96, 6), (96, 7),
(97, 8), (97, 9), (97, 10), (97, 11), (98, 12), (98, 13), (98, 14),
(98, 15), (99, 16), (99, 17), (99, 18), (100, 19), (100, 20))┌─exponentialMovingAverage(5)(temperature, timestamp)─┐
│ 92.25779635374204 │
└─────────────────────────────────────────────────────┘مثال باستخدام الدالة bar
SELECT
value,
time,
round(exp_smooth, 3),
bar(exp_smooth, 0, 1, 50) AS bar
FROM
(
SELECT
(number = 0) OR (number >= 25) AS value,
number AS time,
exponentialMovingAverage(10)(value, time) OVER (Rows BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS exp_smooth
FROM numbers(50)
)┌─value─┬─time─┬─round(exp_smooth, 3)─┬─bar────────────────────────────────────────┐
│ 1 │ 0 │ 0.067 │ ███▎ │
│ 0 │ 1 │ 0.062 │ ███ │
│ 0 │ 2 │ 0.058 │ ██▉ │
│ 0 │ 3 │ 0.054 │ ██▋ │
│ 0 │ 4 │ 0.051 │ ██▌ │
│ 0 │ 5 │ 0.047 │ ██▎ │
│ 0 │ 6 │ 0.044 │ ██▏ │
│ 0 │ 7 │ 0.041 │ ██ │
│ 0 │ 8 │ 0.038 │ █▉ │
│ 0 │ 9 │ 0.036 │ █▊ │
│ 0 │ 10 │ 0.033 │ █▋ │
│ 0 │ 11 │ 0.031 │ █▌ │
│ 0 │ 12 │ 0.029 │ █▍ │
│ 0 │ 13 │ 0.027 │ █▎ │
│ 0 │ 14 │ 0.025 │ █▎ │
│ 0 │ 15 │ 0.024 │ █▏ │
│ 0 │ 16 │ 0.022 │ █ │
│ 0 │ 17 │ 0.021 │ █ │
│ 0 │ 18 │ 0.019 │ ▉ │
│ 0 │ 19 │ 0.018 │ ▉ │
│ 0 │ 20 │ 0.017 │ ▊ │
│ 0 │ 21 │ 0.016 │ ▊ │
│ 0 │ 22 │ 0.015 │ ▋ │
│ 0 │ 23 │ 0.014 │ ▋ │
│ 0 │ 24 │ 0.013 │ ▋ │
│ 1 │ 25 │ 0.079 │ ███▉ │
│ 1 │ 26 │ 0.14 │ ███████ │
│ 1 │ 27 │ 0.198 │ █████████▉ │
│ 1 │ 28 │ 0.252 │ ████████████▌ │
│ 1 │ 29 │ 0.302 │ ███████████████ │
│ 1 │ 30 │ 0.349 │ █████████████████▍ │
│ 1 │ 31 │ 0.392 │ ███████████████████▌ │
│ 1 │ 32 │ 0.433 │ █████████████████████▋ │
│ 1 │ 33 │ 0.471 │ ███████████████████████▌ │
│ 1 │ 34 │ 0.506 │ █████████████████████████▎ │
│ 1 │ 35 │ 0.539 │ ██████████████████████████▉ │
│ 1 │ 36 │ 0.57 │ ████████████████████████████▌ │
│ 1 │ 37 │ 0.599 │ █████████████████████████████▉ │
│ 1 │ 38 │ 0.626 │ ███████████████████████████████▎ │
│ 1 │ 39 │ 0.651 │ ████████████████████████████████▌ │
│ 1 │ 40 │ 0.674 │ █████████████████████████████████▋ │
│ 1 │ 41 │ 0.696 │ ██████████████████████████████████▊ │
│ 1 │ 42 │ 0.716 │ ███████████████████████████████████▊ │
│ 1 │ 43 │ 0.735 │ ████████████████████████████████████▊ │
│ 1 │ 44 │ 0.753 │ █████████████████████████████████████▋ │
│ 1 │ 45 │ 0.77 │ ██████████████████████████████████████▍ │
│ 1 │ 46 │ 0.785 │ ███████████████████████████████████████▎ │
│ 1 │ 47 │ 0.8 │ ███████████████████████████████████████▉ │
│ 1 │ 48 │ 0.813 │ ████████████████████████████████████████▋ │
│ 1 │ 49 │ 0.825 │ █████████████████████████████████████████▎ │
└───────┴──────┴──────────────────────┴────────────────────────────────────────────┘استخدام دالة النافذة مع حساب قائم على الوقت
CREATE TABLE data
ENGINE = Memory AS
SELECT
10 AS value,
toDateTime('2020-01-01') + (3600 * number) AS time
FROM numbers_mt(10);
-- Calculate timeunit using intDiv
SELECT
value,
time,
exponentialMovingAverage(1)(value, intDiv(toUInt32(time), 3600)) OVER (ORDER BY time ASC) AS res,
intDiv(toUInt32(time), 3600) AS timeunit
FROM data
ORDER BY time ASC┌─value─┬────────────────time─┬─────────res─┬─timeunit─┐
│ 10 │ 2020-01-01 00:00:00 │ 5 │ 438288 │
│ 10 │ 2020-01-01 01:00:00 │ 7.5 │ 438289 │
│ 10 │ 2020-01-01 02:00:00 │ 8.75 │ 438290 │
│ 10 │ 2020-01-01 03:00:00 │ 9.375 │ 438291 │
│ 10 │ 2020-01-01 04:00:00 │ 9.6875 │ 438292 │
│ 10 │ 2020-01-01 05:00:00 │ 9.84375 │ 438293 │
│ 10 │ 2020-01-01 06:00:00 │ 9.921875 │ 438294 │
│ 10 │ 2020-01-01 07:00:00 │ 9.9609375 │ 438295 │
│ 10 │ 2020-01-01 08:00:00 │ 9.98046875 │ 438296 │
│ 10 │ 2020-01-01 09:00:00 │ 9.990234375 │ 438297 │
└───────┴─────────────────────┴─────────────┴──────────┘