Du kan använda en variabel - den är mycket snabbare än någon join:
SELECT
id,
size,
@total := @total + size AS cumulativeSize,
FROM table, (SELECT @total:=0) AS t;
Här är ett snabbt testfall på en Pentium III med 128 MB RAM som kör Debian 5.0:
Skapa tabellen:
DROP TABLE IF EXISTS `table1`;
CREATE TABLE `table1` (
`id` int(11) NOT NULL auto_increment,
`size` int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;
Fyll med 20 000 slumptal:
DELIMITER //
DROP PROCEDURE IF EXISTS autofill//
CREATE PROCEDURE autofill()
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
WHILE i < 20000 DO
INSERT INTO table1 (size) VALUES (FLOOR((RAND() * 1000)));
SET i = i + 1;
END WHILE;
END;
//
DELIMITER ;
CALL autofill();
Kontrollera radantalet:
SELECT COUNT(*) FROM table1;
+----------+
| COUNT(*) |
+----------+
| 20000 |
+----------+
Kör den kumulativa totala frågan:
SELECT
id,
size,
@total := @total + size AS cumulativeSize
FROM table1, (SELECT @total:=0) AS t;
+-------+------+----------------+
| id | size | cumulativeSize |
+-------+------+----------------+
| 1 | 226 | 226 |
| 2 | 869 | 1095 |
| 3 | 668 | 1763 |
| 4 | 733 | 2496 |
...
| 19997 | 966 | 10004741 |
| 19998 | 522 | 10005263 |
| 19999 | 713 | 10005976 |
| 20000 | 0 | 10005976 |
+-------+------+----------------+
20000 rows in set (0.07 sec)
UPPDATERA
Jag hade missat grupperingen efter groupId i den ursprungliga frågan, och det gjorde verkligen saken lite svårare. Jag skrev sedan en lösning som använde ett tillfälligt bord, men jag gillade det inte – det var rörigt och alltför komplicerat. Jag gick iväg och gjorde lite mer forskning och har kommit på något mycket enklare och snabbare.
Jag kan inte göra anspråk på all ära för detta – i själva verket kan jag knappt göra anspråk på någon alls, eftersom det bara är en modifierad version av Emulera radnummer från Vanliga MySQL-frågor .
Det är vackert enkelt, elegant och väldigt snabbt:
SELECT fileInfoId, groupId, name, size, cumulativeSize
FROM (
SELECT
fileInfoId,
groupId,
name,
size,
@cs := IF(@prev_groupId = groupId, @cs+size, size) AS cumulativeSize,
@prev_groupId := groupId AS prev_groupId
FROM fileInfo, (SELECT @prev_groupId:=0, @cs:=0) AS vars
ORDER BY groupId
) AS tmp;
Du kan ta bort den yttre SELECT ... AS tmp
om du inte har något emot prev_groupID
kolumnen returneras. Jag upptäckte att den gick marginellt snabbare utan den.
Här är ett enkelt testfall:
INSERT INTO `fileInfo` VALUES
( 1, 3, 'name0', '10'),
( 5, 3, 'name1', '10'),
( 7, 3, 'name2', '10'),
( 8, 1, 'name3', '10'),
( 9, 1, 'name4', '10'),
(10, 2, 'name5', '10'),
(12, 4, 'name6', '10'),
(20, 4, 'name7', '10'),
(21, 4, 'name8', '10'),
(25, 5, 'name9', '10');
SELECT fileInfoId, groupId, name, size, cumulativeSize
FROM (
SELECT
fileInfoId,
groupId,
name,
size,
@cs := IF(@prev_groupId = groupId, @cs+size, size) AS cumulativeSize,
@prev_groupId := groupId AS prev_groupId
FROM fileInfo, (SELECT @prev_groupId := 0, @cs := 0) AS vars
ORDER BY groupId
) AS tmp;
+------------+---------+-------+------+----------------+
| fileInfoId | groupId | name | size | cumulativeSize |
+------------+---------+-------+------+----------------+
| 8 | 1 | name3 | 10 | 10 |
| 9 | 1 | name4 | 10 | 20 |
| 10 | 2 | name5 | 10 | 10 |
| 1 | 3 | name0 | 10 | 10 |
| 5 | 3 | name1 | 10 | 20 |
| 7 | 3 | name2 | 10 | 30 |
| 12 | 4 | name6 | 10 | 10 |
| 20 | 4 | name7 | 10 | 20 |
| 21 | 4 | name8 | 10 | 30 |
| 25 | 5 | name9 | 10 | 10 |
+------------+---------+-------+------+----------------+
Här är ett exempel på de senaste raderna från en tabell med 20 000 rader:
| 19481 | 248 | 8CSLJX22RCO | 1037469 | 51270389 |
| 19486 | 248 | 1IYGJ1UVCQE | 937150 | 52207539 |
| 19817 | 248 | 3FBU3EUSE1G | 616614 | 52824153 |
| 19871 | 248 | 4N19QB7PYT | 153031 | 52977184 |
| 132 | 249 | 3NP9UGMTRTD | 828073 | 828073 |
| 275 | 249 | 86RJM39K72K | 860323 | 1688396 |
| 802 | 249 | 16Z9XADLBFI | 623030 | 2311426 |
...
| 19661 | 249 | ADZXKQUI0O3 | 837213 | 39856277 |
| 19870 | 249 | 9AVRTI3QK6I | 331342 | 40187619 |
| 19972 | 249 | 1MTAEE3LLEM | 1027714 | 41215333 |
+------------+---------+-------------+---------+----------------+
20000 rows in set (0.31 sec)