exponentialMovingAverage

Добавленный в: v21.11.0 Вычисляет экспоненциальное скользящее среднее значений за заданный период времени. Каждому value соответствует определённый timeunit. Период полураспада x — это временной интервал, при котором экспоненциальные веса уменьшаются вдвое. Функция возвращает взвешенное среднее: чем старше момент времени, тем меньший вес имеет соответствующее значение. Синтаксис

exponentialMovingAverage(x)(value, timeunit)

Параметры

x — Период полураспада. (U)Int* или Float* или Decimal

Аргументы

value — Значение. (U)Int* или Float* или Decimal
timeunit — Единица времени. Это не временная метка (в секундах), а индекс временного интервала. Можно вычислить с помощью intDiv. (U)Int* или Float* или Decimal

Возвращаемое значение Возвращает экспоненциальное скользящее среднее значений за последние x единиц времени в текущий момент времени. Float64 Примеры Базовое экспоненциальное скользящее среднее

Query

-- Входная таблица с данными о температуре
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))

Response

┌─exponentialM⋯ timestamp)─┐
│        92.25779635374204 │
└──────────────────────────┘

Пример с функцией bar

Query

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)
)

Response

┌─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 │ █████████████████████████████████████████▎ │
└───────┴──────┴──────────────────────┴────────────────────────────────────────────┘

Использование оконной функции для вычислений по времени

Query

CREATE TABLE data
ENGINE = Memory AS
SELECT
    10 AS value,
    toDateTime('2020-01-01') + (3600 * number) AS time
FROM numbers_mt(10);

-- Вычисление timeunit с помощью 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

Response

┌─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 │
└───────┴─────────────────────┴─────────────┴──────────┘

​exponentialMovingAverage

exponentialMovingAverage