MS SQL 中的移动平均线？

Question

我不确定这会被称为什么，因为搜索“移动平均线”一词并没有产生我想要做的事情......

我在 MSSQL 中有一个表，其中包含一系列天气观察结果，这些观察结果是不定期进行的。

我想在 SQL 中创建一个存储过程，它将时间作为输入变量，然后选择最近的观察前后，并计算该输入时间的测量值的近似值并返回这些值。

我知道我可以创建 2 行的平均值，但如果我输入 07:24 的时间并且在 07:25 进行观察，则测量值将比平均值更接近记录值。

在我的脑海中，我想我知道该怎么做，但它很乱：-

• 计算测量时间之间的差异（分钟/整数）
• 计算测量值之间的差异 (int/float)
• 除以时间/值以给出每分钟的测量值
• 计算最早时间和输入变量（分钟/整数）之间的差异
• 将每分钟的测量值乘以输入 var 差异 (int/float)
• 将上述步骤中的值添加到最早的时间测量变量以生成返回值

所以我担心的是：

• 这对于 SQL 来说是不是太高级或太复杂了？
• 如果不是，会不会是一个很长很乱的存储过程？

我不是在找人为我做，我想学习，任何指针、建议、重复的帖子或示例代码 sn-ps 都会受到极大的欢迎和研究。

Answer 1

我认为您想要做的是加权平均。这在存储过程或用户定义的函数中应该相对简单，但显然只适用于数字观察，而不适用于文本观察。

首先，我们直接在指定时间之前和之后获取观察结果。让我们称之为A 和B。

然后我们计算A的时间和指定时间之间的秒数（我们称之为X）和A和B的时间之间的秒数（我们称之为Y)。

X / Y 的计算将为我们提供A 与指定时间之间“距离”的百分比，因此(1 - X / Y) 将为我们提供与A 的“接近度”，我们可以将其用作权重加权平均。反过来适用于B。

所以最终的计算是： A x (1 - X / Y) + B x (X / Y)

例如，如果指定的时间是 7:25，最近的观测值是 7:20 的 32 和 7:30 的 30，我们有以下内容：

• A = 32, B = 30, X = 10, Y = 20
• X / Y = 1 - X / Y = 0.5
• Output = 31