SQL Server 2022 提供了一些专门用于处理时间序列数据的函数和特性。 例如,可以使用窗口函数来计算移动平均值: SELECT TimeStamp, Value,AVG(Value) OVER (ORDER BY TimeStamp ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS MovingAverageFROM TimeSeriesData; 还可以使用时间序列分析函数来进行预测等操作。具体的函数...
TDengine 可以高效地从 SQL Server 读取数据并将其写入 TDengine,以实现历史数据迁移或实时数据同步,解决业务面临的技术痛点。
Part of the SQL Server 2022 blog series. Time series data is a set of values organized in the order in which they occur and arrive for processing. Unlike transactional data in SQL Server, which is not time-based and may be updated often, time series data is typically written once and ra...
Microsoft SQL Server:由Microsoft开发的关系型数据库管理系统,适用于Windows环境。 PostgreSQL:开源的关系型数据库管理系统,具有丰富的功能和可扩展性。 非关系型数据库(NoSQL Databases): MongoDB:文档型数据库,用于存储和查询具有复杂结构的数据。 Cassandra:列族数据库,适用于大规模分布式环境和高度可扩展的数据存储...
在“SalesByRegion.dsv”窗格中,选择 vTimeSeries 表。 右键单击列“报告日期”,然后选择“设置逻辑主键”。 处理缺少的数据(可选) 如果任何序列有缺失数据,则您尝试处理模型时可能会遇到错误。 您可以通过以下多种方法来处理缺失数据: 可以让 Analysis Services 通过计算均值或使用前一个...
PredictTimeSeries (DMX)傳回時間序列的預測記錄值或未來預測值。 您也可以使用一般預測函數Predict (DMX)來查詢時間序列模型。 如需所有 Microsoft 演算法通用的函式清單,請參閱一般預測函數 (DMX)。 如需特定函式的語法,請參閱資料採礦延伸模組 (DMX) 函數參考。
适用于:SQL Server Analysis Services 返回时序数据的未来预测值。 时序数据是连续的,可以存储在嵌套表或事例表中。PredictTimeSeries函数始终返回嵌套表。 语法 复制 PredictTimeSeries(<table column reference>) PredictTimeSeries(<table column reference>, n) PredictTimeSeries(<table column reference>, n-start,...
适用于:SQL Server Analysis Services 返回时序数据的未来预测值。 时序数据是连续的,可以存储在嵌套表或事例表中。PredictTimeSeries函数始终返回嵌套表。 语法 复制 PredictTimeSeries(<table column reference>) PredictTimeSeries(<table column reference>, n) PredictTimeSeries(<table column reference>, n-start,...
SQL Server 2019 SQL Server 2017 SQL Server 2016 For information about Azure SQL, seeFeatures comparison: Azure SQL Database and Azure SQL Managed Instance. Installation requirements vary based on your application needs. The different editions of SQL Server accommodate the unique performance, runtime,...
SQL Server 2005 Data Mining 简介 Microsoft SQL Server 2005 Data Mining平台引入了大量的功能,既能采用传统方式处理数据挖掘,也能采取新的方式进行数据挖掘工作。就传统方式而言,数据挖掘可以根据输入来预测未来的结果,或者尝试发现以前未识别但类似的组中的数据或簇数据间的关系。