MySQLのdate diffの反復クエリ - 合理化クエリまたは最適化データ構造

Question

はじめに...
私はこの質問に遭遇しました：Difference between 2 adjacent fields - Date - PHP MYSQLと目標を達成しようとしていました。純粋なMySQL。
もう一つの質問（Subtracting one row of data from another in SQL）は、MySQLと似たようなものを作る方法を理解する助けになりました。解決策はまだ固定値または仮定されたデータの順序のいずれかに捨てられているので、問題を解決しませんでしたが、方法論を理解するのに役立ちました。
もう1つの質問（）が、次/前の行から値を取得する方法を説明しています。これはまだいくつかの固定値に依存していますが、このテクニックの使い方を学びました。

1. 主キー（id）が上昇し、許可される "穴" を命じた：

   CREATE TABLE `foo` (
       `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
       `dateof` date NOT NULL, 
       PRIMARY KEY (`id`) 
   ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 
   

   id | dateof 
   -----+------------ 
       1 | 2012-01-01 
       2 | 2012-01-02 
       11 | 2012-01-04 
       12 | 2012-01-01 
       13 | 2012-01-02 
       14 | 2012-01-09 
   111 | 2012-01-01 
   112 | 2012-01-01 
   113 | 2012-01-01 
   

   は、2つの前提があります。

   は、私は、このテーブルfooを持っていると言います。
2. dateofの各日付の日付は有効です。意味は「NULL」で、デフォルト値はありません（0000-00-00）。 私はすべての行を反復処理し、前のエントリで渡された日数を計算したい、これを受信するために：私は、このソリューションに来た私が学んだすべてで

id | date  | days_diff 
-----+------------+----------- 
    1 | 2012-01-01 |  0 
    2 | 2012-01-02 |  1 
    11 | 2012-01-04 |  2 
    12 | 2012-01-01 | -3 
    13 | 2012-01-02 |  1 
    14 | 2012-01-09 |  7 
111 | 2012-01-01 | -8 
112 | 2012-01-01 |  0 
113 | 2012-01-01 | 30 

---

（たとえばソリューション1 、別のものがあるので）：

SELECT 
    f.id, 
    DATE_FORMAT(f.dateof, '%b %e, %Y') AS date, 
    (SELECT DATEDIFF(f.dateof, f2.dateof) 
     FROM foo f2 
     WHERE f2.id = (
      SELECT MAX(f3.id) FROM foo f3 WHERE f3.id < f.id 
     ) 
    ) AS days_diff 
FROM foo f; 

（ここではfiddleはhttp://sqlfiddle.com/#!2/099fc/3）。

これは、魅力的なように機能します。データベースには数個のエントリしか存在しません。多くの場合にはさらに悪化します：

EXPLAIN: 
id select_type  table type possible_keys key  key_len ref rows Extra 
1 PRIMARY   f  ALL NULL   NULL NULL NULL 17221 
2 DEPENDENT SUBQUERY f2 eq_ref PRIMARY  PRIMARY 4  func 1  Using where 
3 DEPENDENT SUBQUERY f3 index PRIMARY  PRIMARY 4  NULL 17221 Using where; Using index 

18031行：期間：8.672秒。フェッチ：228.515秒

私はdateof列にインデックスを追加することを考えた：

CREATE TABLE `foo` (
    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
    `dateof` date DEFAULT NULL, 
    PRIMARY KEY (`id`), 
    KEY `dateof` (`dateof`) 
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 

...と小さな改善獲得：

EXPLAIN: 
id select_type  table type possible_keys key  key_len ref rows Extra 
1 PRIMARY   f  index NULL   dateof 4  NULL 18369 Using index 
2 DEPENDENT SUBQUERY f2 eq_ref PRIMARY  PRIMARY 4  func 1  Using where 
3 DEPENDENT SUBQUERY f3 index PRIMARY  dateof 4  NULL 18369 Using where; Using index 

18031行：期間：8.406秒。フェッチ：219.281秒

私は、InnoDBに比べてMyISAMの利点について、どこかで読んでいることを思い出しました。だから私は、MyISAMテーブルに変更：

ALTER TABLE `foo` ENGINE = MyISAM; 

18031行：期間：5.671秒。フェッチ：151.610秒

確かにそれは良いが、まだ遅いです。

Iは、別のアルゴリズム（溶液2）と試みた：

SELECT 
    f.id, 
    DATE_FORMAT(f.dateof, '%b %e, %Y') AS date, 
    (SELECT DATEDIFF(f.dateof, f2.dateof) 
    FROM foo f2 
    WHERE f2.id < f.id 
    ORDER BY f2.id DESC 
    LIMIT 1 
) AS days_diff 
FROM foo f; 

...しかし、それも遅かった：

18031行：持続時間：15.609 秒。フェッチ：184.656秒

---

このタスクをより速く行っ持つためには、このクエリまたはデータ構造を最適化するための他の方法はありますか？

Answer 1

適度なサイズのテーブルであっても、アプローチが非常に遅いことは驚くことではありません。

理論的には、LAG分析関数を使用してO（n）時間の結果を計算することは可能ですが、残念ながらMySQLではサポートされていません。しかし、あなたは、変数を使用してMySQLでLAGをエミュレートすることができます。これは、より速く、あなたがやろうとしているものよりも数桁にする必要があり

SELECT 
    id, 
    DATE_FORMAT(f.dateof, '%b %e, %Y') AS date, 
    DATEDIFF(dateof, @prev) AS days_diff, 
    @prev := dateof 
FROM FOO, (SELECT @prev := NULL) AS vars 
ORDER BY id 

。