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mysql随机取3条数据以及优化

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准最近做项目,需要做一个从mysql数据库中随机取几条数据出来。总所周知,orderbyrand会死



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最近做项目,需要做一个从mysql数据库中随机取几条数据出来。
总所周知,order by rand 会死人的。。因为本人对大数据量方面的只是了解的很少,无解,去找百度老师。。搜索结果千篇一律。特发到这里来,供大家学习。

在mysql中带了随机取数据的函数,在mysql中我们会有rand()函数,很多朋友都会直接使用,如果几百条数据肯定没事,如果几万或百万时你会发现,直接使用是错误的。下面我来介绍随机取数据一些优化方法。


  1. SELECT * FROM table_name ORDER BY rand() LIMIT 5;

rand在手册里是这么说的:
RAND()
RAND(N)
返回在范围0到1.0内的随机浮点值。如果一个整数参数N被指定,它被用作种子值。


  1. mysql> select RAND();
  2.         -> 0.5925
  3. mysql> select RAND(20);
  4.         -> 0.1811
  5. mysql> select RAND(20);
  6.         -> 0.1811
  7. mysql> select RAND();
  8.         -> 0.2079
  9. mysql> select RAND();
  10.         -> 0.7888

 


你不能在一个ORDER BY子句用RAND()值使用列,因为ORDER BY将重复计算列多次。然而在MySQL3.23中,你可以做: SELECT * FROM table_name ORDER BY RAND(),这是有利于得到一个来自SELECT * FROM table1,table2 WHERE a=b AND c
网上基本上都是查询max(id) * rand()来随机获取数据。


  1. SELECT *
  2. FROM `table` AS t1 JOIN (SELECT ROUND(RAND() * (SELECT MAX(id) FROM `table`)) AS id) AS t2
  3. WHERE t1.id >= t2.id
  4. ORDER BY t1.id ASC LIMIT 5;

 


但是这样会产生连续的5条记录。解决办法只能是每次查询一条,查询5次。即便如此也值得,因为15万条的表,查询只需要0.01秒不到。

上面的语句采用的是JOIN,mysql的论坛上有人使用


  1. SELECT *
  2. FROM `table`
  3. WHERE id >= (SELECT FLOOR( MAX(id) * RAND()) FROM `table` )
  4. ORDER BY id LIMIT 1;

 


我测试了一下,需要0.5秒,速度也不错,但是跟上面的语句还是有很大差距
后来请教了baidu,得到如下代码
完整查询语句是:


  1. SELECT * FROM `table`
  2. WHERE id >= (SELECT floor( RAND() * ((SELECT MAX(id) FROM `table`)-(SELECT MIN(id) FROM `table`)) + (SELECT MIN(id) FROM `table`))) 
  3. ORDER BY id LIMIT 1;

 


  1. SELECT *
  2. FROM `table` AS t1 JOIN (SELECT ROUND(RAND() * ((SELECT MAX(id) FROM `table`)-(SELECT MIN(id) FROM `table`))+(SELECT MIN(id) FROM `table`)) AS id) AS t2
  3. WHERE t1.id >= t2.id
  4. ORDER BY t1.id LIMIT 1;

 


最后在php中对这两个语句进行分别查询10次,
前者花费时间 0.147433 秒
后者花费时间 0.015130 秒

执行效率需要0.02 sec.可惜的是,只有mysql 4.1.*以上才支持这样的子查询.
注意事项 查看官方手册,也说rand()放在ORDER BY 子句中会被执行多次,自然效率及很低。

以上的sql语句最后一条,本人实际测试通过,100W数据,瞬间出结果。


 


 


本文转自 http://www.thinkphp.cn/topic/5206.html


 







转载于:https://my.oschina.net/hfframework/blog/799887



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