高性能地从MySQL数据库随机取一条数据

付聪1210

于 2024-10-23 17:47:54 发布

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分类专栏：关系型数据库文章标签：数据库 mysql

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原理

利用主键ID索引的特性，通过最大的ID乘以一个随机数得到一个随机的ID；
将随机的ID作为临时表；
将原表和临时表利用主键ID关联；
利用主键ID排序，只取一条数据。

示例SQL

SELECT
  t3.*
FROM
  (
  	SELECT
       t1.*
   	FROM table t1 INNER JOIN
   	(SELECT ROUND(RAND() * (SELECT MAX(id) FROM table)) id) t2 ON t1.id >= t2.id
   	ORDER BY t1.id ASC LIMIT 0,1
  ) t3

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专栏目录

MySQL实现随机获取表中的数据

BjmmVue的博客

09-22

1752

综上所述，通过使用MySQL的ORDER BY RAND()语句或使用子查询和随机函数，我们可以实现从表中随机获取数据的功能。根据具体的场景和性能需求，选择合适的方法来实现随机数据的提取。最简单的方法是使用MySQL的ORDER BY RAND()语句。这个语句将会给表中的每一行分配一个随机值，并按照这个随机值进行排序。本文将介绍如何使用MySQL实现从表中获取随机数据的方法。为了提高性能，我们可以使用子查询和随机函数来实现随机获取表中的数据。上述语句中，我们首先使用子查询获取表中的最大。

mysql使用技巧随机数生成、取两位小数、取整数

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我们在操作mysql数据库的时候，经常需要操作随机数、小数取整、取特定位数小数等操作，本文将介绍一些常用函数的使用来灵活操作小数数值

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MySQL查询随机返回数据表的一条数据

培根芝士的专栏

06-19

953

如果你正在处理大型数据表，并需要频繁地执行此类查询，那么你可能需要考虑其他更高效的方法，比如使用一个额外的列来存储一个随机值，并在插入新记录时更新它，或者使用其他数据库特定的技术来优化随机查询。但通常，对于偶尔的随机查询，上面的方法就足够了。但是，请注意，对于大型数据表，这可能会变得非常慢，因为它需要对整个表进行随机排序。对于小型到中型的数据表，这通常是可行的。要在MySQL中随机返回数据表的一条数据，可以使用。以下是一个基本的示例，展示如何从名为。会将结果集按照随机顺序排序，然后。表中随机的一条记录。

【技巧】Mysql 随机获取一条数据

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02-23

1831

【技巧】Mysql 随机获取一条数据 BY RAND() SELECT * FROM user ORDER BY RAND() LIMIT 1

MySQL中如何随机获取一条记录

gjc592的博客

04-19

3633

点击上方蓝字关注我随机获取一条记录是在数据库查询中常见的需求，特别在需要展示随机内容或者随机推荐的场景下。在 MySQL 中，有多种方法可以实现随机获取一条记录，每种方法都有其适用的情况和性能特点。在本文中，我们将探讨几种常用的方法，并推荐适合不同情况下的最佳方法。方法一：使用ORDER BY RAND()这是最常见的随机获取一条记录的方法之一：SELECT * FROM testdb....

MySql随机查询一条数据

07-03

1万+

之前业务里面有一个要求，有一个表存放待解答的问题表，需求是需要随机的展示一个题目到前台页面。 数据库是使用的MySQL，那么怎么才能随机查询到一条数据呢？查询了网上的网友提供的方法，大概有3种：方式一：select * from t order by rand() limit 1; 方式二：select max(id) as maxId, min(id) as minId from t ; 首先查询出来最大和最小的i...

MySql分组后随机获取每组一条数据的操作

12-14

在MySQL数据库中，有时我们需要对数据进行分组处理，并从每个分组中随机选取一条记录。这在统计分析或者抽样调查等场景中非常常见。本文将详细介绍如何在MySQL中实现这一操作，以及一些关于随机选取数据的优化方法。...

mysql获取随机数据的方法

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在MySQL中，获取随机数据是常见的需求，尤其是在测试、数据分析或者构建某些特定功能时。本文将探讨两种常用的方法，以及如何根据数据量和需求选择合适的方法。方法一：使用`ORDER BY RAND()`函数 `ORDER BY RAND...

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01-20

今天偶然想起来一个坑爹数据，如：PHP取百万条数据中随机20条记录，当时就用的算法。 1.先统计统计数据库多少条记录（这个做个数据缓存，如1小时重新统计一次）， 2.根据总条数，随机1次，1次性取出20条记录（当然这...

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如何从数据库中随机取出10条记录的方法

01-02

在实际应用中，如果表非常大，可能需要考虑其他效率更高的方法，例如先从表中随机抽取一个足够大的数据样本，然后在这个样本上进行随机排序，以降低计算开销。此外，如果需要进行频繁的随机查询，可能需要考虑在...

mysql 获取一条数据_MySQL数据库中随机获取一条或多条记录

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01-18

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在开发过程中遇到了一个问题，使用MySQL数据库，用SQL语句在表中随机获取一条或多条数据，看似简单，但是往深层研究的话还是很有深度的，查了好多资料，接下来给大家分享一下：1. 随机获取单条数据SELECT * FROM table_name ORDER BY RAND() LIMIT 1；MySQL中的RAND()函数调用可以在0和1之间产生一个随机数。这条SQL语句可以随机取出一条数据，而且将...

MYSQL：随机抽取一条数据库记录

12-26

494

　　今天我们要实现从随机抽取一条数据库记录的功能，并且抽取出来的数据记录不能重复；　　1、首先我们看文章表中的数据：　　　　2、实现功能代码如下：　　 1　　 /** 2 * 获取随机的N篇文篇 3 * @param int $len 文章篇数 4 */ 5 public static functio...

从mysql数据表中随机取出一条记录

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buyue

09-23

1万+

效率极差的一种办法： select * from 表名 order by rand( ) limit 1; //此处的1就是取出数据的条数高效写法 SELECT * FROM user WHERE userId >= ((SELECT MAX(userId) FROM user )-(SELECT MIN(userId) FROM user )) * RAND() + (S

mysql随机查询一条数据_mysql随机获取一条或者多条数据

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01-18

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mysql随机获取一条或者多条数据 - osc_rm0mt9zx的个人空间 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区my.oschina.net网上的方案都不是很靠谱select * from users order by rand() LIMIT 1SELECT * FROM users AS t1 JOIN (SELECT ROUND(RAND() * ((SELECT MAX(user...

mysql 高性能随机一条数据

weixin_41340064的博客

05-26

2862

但是，这种方法通常会导致性能问题，因为MySQL需要扫描整个表并计算ORDER BY RAND()函数。这个方法比前两种方法更高效，但它仍然需要扫描整个表并计算COUNT(*)函数。总的来说，使用LIMIT和OFFSET是获取高性能随机一条数据的最佳方法。这个方法通过子查询生成一个随机的id，并返回id大于或等于该值的第一行。这个方法比ORDER BY RAND()更高效，但在大表上可能会变慢。可以使用LIMIT和OFFSET来获取一个随机偏移量并返回一行数据。1.使用ORDER BY RAND()

mysql随机取数据，如何实现高效率？

刘嘉韩在优快云

01-06

626

从数据库中（mysql）随机获取几条数据很简单，但是如果一个表的数据基数很大，比如一千万，从一千万中随机产生10条数据，那就相当慢了，如果同时一百个人访问网站，处理这些个进程，对于一般的服务器来说，肯定是要死机的。 mysql数据库获取随机数据的函数rand()，我建议轻易不要用这个，我写博客的时候试了一下，从16万数据里随机获取5条数据，用时14.02秒，这个耗费满惊人的。 SELECT

mysql 随机选择一条记录

hbase入门到进阶课程

11-29

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mysql 随机选择一条记录博客分类： 数据库 MySQLSQLBlog 转自： http://hi.baidu.com/why_question_how/blog/item/d3e20a44e8b032046b63e58c.html MySQL：快速随机选取一条记录的思考 2010年07月14日星期三 10:43 ...

Mysql : 随机取一条数据

小小臭臭的博客

06-08

1082

第一种 select * from t_user_grade ORDER BY rand() limit 1 ORDER BY rand()语句，这个语句可以实现取任意条数据，但是官网提示数据量大时内存消耗会很大，查询会很慢第二种(随机生成一个id) select * from t_user_grade as t1 JOIN (select ROUND(RAND()*(select MAX(id) from t_user_grade)) as id) as t2 where t1.id > t.

sqlalchemy从mysql随机取10000条数据，考虑性能

02-21

<think>嗯，用户想要用SQLAlchemy从MySQL中随机取10000条数据，而且还要考虑性能。首先，我得想一下，怎么在保证性能的情况下实现随机取数据呢。因为通常来说，随机取数据可能会比较耗资源，尤其是当数据量大的时候。首先，用户提到的随机取数据，常见的方法是用ORDER BY RAND()，但是这个方法在数据量大的时候性能会很差，因为它需要对所有数据进行排序，然后随机选。对于10000条来说，这显然不现实，尤其是当表很大的时候，这样的操作会很慢。那怎么办呢？可能需要找一个更高效的方法。比如，先获取表的总行数，然后生成随机偏移量，再用LIMIT和OFFSET来取数据。不过，这种方法在MySQL中，如果偏移量很大，性能也会有问题，因为OFFSET会扫描前面的所有行，直到偏移位置。如果总行数是100万，随机取10000次的话，可能效率也不高。或者，可以考虑在应用层处理。比如，先获取所有符合条件的ID，然后在应用层随机选取10000个ID，最后用IN查询来获取这些数据。这种方法的好处是避免了数据库的随机排序，但是当ID不连续或者有间隙的时候，可能会有问题。而且，如果表特别大，获取所有ID也可能消耗较多内存和网络资源。另外，有没有其他方法呢？比如，使用WHERE子句加上随机数，比如给一个随机条件，比如id > some_random_value，然后取一定数量的数据。但这种方法可能无法保证正好取到10000条，可能需要多次查询，或者在应用层补足数量。还有一种方法是利用MySQL的TABLESAMPLE，但是MySQL好像不支持这个语法，可能得用其他方式模拟。回到用户的问题，用户需要的是随机取10000条，同时考虑性能。所以，可能需要权衡不同的方法。如果数据量不是特别大，先获取最大ID，然后生成随机ID，可能是个办法。比如，假设ID是连续的，生成随机ID，然后查询。但如果有删除操作，ID可能不连续，这样会有空洞，导致实际取到的数据不足。这种情况下，可能需要先获取所有存在的ID，再随机选择，但这样对于大数据量表来说，可能不太行。或者，可以预先计算一个随机列，比如添加一个专门的列，存储随机数，并建立索引。每次查询时，根据这个列来排序，这样可以利用索引，提高速度。但需要维护这个列，可能会增加写操作的开销。再考虑一下，用户的需求是每次随机取10000条，是否需要完全随机的？如果是近似随机，可能可以接受一些偏差。比如，先计算总行数，生成一个随机偏移量，然后取10000条。这样只需要一次全表扫描，但偏移量大的时候，OFFSET会比较慢。比如，总行数是1亿，随机偏移量可能是0到99990000，然后取OFFSET N LIMIT 10000。这时候，OFFSET N会导致扫描N行，对于N很大时，会很慢。不过，如果使用覆盖索引，可能可以更快，因为索引扫描比全表扫描快。如果表的主键是自增且连续的，没有空洞，那么计算总行数，生成随机偏移量，然后取数据，可能可行。但如果有空洞，这种方法可能无法取到足够的行，或者需要多次查询。例如，假设表的总行数是total_rows，那么可以生成一个随机偏移量offset = random.randint(0, total_rows - 10000)，然后查询OFFSET offset LIMIT 10000。这样只需要一次查询，但总行数需要准确，且主键连续。这可能是一个折中的办法，虽然不一定完全随机，但性能较好。如果用户接受这种近似随机的方案，可能是一个可行的办法。但需要确保主键是连续的，或者处理可能存在的空洞。另外，如果表有索引，可以考虑在索引列上生成随机数，然后利用索引进行排序。例如，如果有一个已索引的列，比如时间戳，或者某个自增列，可以结合随机函数来排序，但这可能不如专门的随机数列有效。或者，使用子查询，先随机选择主键，然后再JOIN回原表。例如： SELECT * FROM table WHERE id IN (SELECT id FROM table ORDER BY RAND() LIMIT 10000); 但子查询中的ORDER BY RAND()仍然需要全表扫描，性能可能不好。不过，如果子查询只选择主键，可能稍微快一点，但依然可能不够。总结一下，可能的解决方案： 1. 避免使用ORDER BY RAND()，而是使用随机偏移量。适用于主键连续的情况，性能较好，但可能不准确。 2. 预存随机数列并建立索引，每次查询时用该列排序。需要维护额外列，但查询快。 3. 分批次随机获取，例如多次查询，每次取部分数据，然后在应用层合并。可能增加查询次数，但每次查询更快。 4. 使用WHERE子句结合随机数，例如利用主键的范围，生成多个随机区间，再UNION结果。但具体实现可能复杂。对于用户的情况，假设表的主键是自增且相对连续，没有太多空洞，那么随机偏移量的方法可能最合适。首先获取总行数，然后生成随机偏移量，然后取LIMIT 10000 OFFSET {offset}。但需要注意，当总行数减去10000小于offset时，需要调整offset。例如，offset的最大值应该是max(0, total_rows - 10000)。具体实现步骤： 1. 使用SQLAlchemy获取表的总行数：session.query(Table).count() 2. 生成随机偏移量：offset = random.randint(0, max(0, total_rows - 10000)) 3. 执行查询：session.query(Table).offset(offset).limit(10000).all() 这种方法在总行数较大的情况下，比如超过10000行时，可以快速获取数据。但如果表的总行数刚好是10000左右，可能offset为0，只能取到全部数据。另外，如果主键不连续，可能会有空洞，导致实际取到的数据不足10000条，这时候可能需要检查结果数量，并进行补充查询，但这样会增加复杂度。另一种方法，如果主键是整数且大致连续，可以生成随机ID范围。例如，找到最小和最大ID，然后在最小ID和最大ID - 10000之间随机选择一个起始点，然后查询WHERE id >= start_id LIMIT 10000。但同样，如果有空洞，可能需要调整。或者，使用应用层随机选择ID。例如，先获取最小和最大ID，然后生成10000个随机ID，然后查询WHERE id IN (...)，但这样生成的ID可能很多不存在，导致查询结果不足，需要多次查询，直到凑够10000条。这种方法可能在ID分布均匀的情况下有效，但效率取决于空洞的数量。如果用户需要严格的随机性，可能必须使用ORDER BY RAND()，但必须优化其性能。比如，先缩小数据范围，例如添加WHERE条件，减少需要排序的数据量。或者，使用覆盖索引，让排序在索引中进行，减少磁盘IO。但无论如何，ORDER BY RAND()在大数据量下性能不佳，所以可能需要其他权衡。回到用户的问题，用户需要的是高性能的随机取10000条数据。所以，可能最合适的办法是使用随机偏移量，前提是数据的主键连续或者近似连续，并且能够接受可能的少量重复或遗漏。在SQLAlchemy中的实现代码可能如下： from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table from sqlalchemy.orm import sessionmaker import random engine = create_engine('mysql://user:pass@host/db') Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() metadata = MetaData() metadata.reflect(bind=engine) table = metadata.tables['your_table'] total_rows = session.query(table).count() if total_rows <= 10000: results = session.query(table).all() else: offset = random.randint(0, total_rows - 10000) results = session.query(table).offset(offset).limit(10000).all() session.close() 这种方法在总行数足够大的情况下，可以快速获取数据，因为offset和limit在MySQL中，如果使用主键范围扫描，可能比较高效。但需要注意，如果表没有主键或者主键不是按顺序存储的，OFFSET的性能可能较差。另外，如果使用InnoDB引擎，主键是聚簇索引，所以按主键顺序扫描会比较快。因此，如果查询中按主键排序，然后使用OFFSET，可能性能更好。例如，在查询中添加order_by(table.c.id)，但默认情况下可能已经按主键排序，但为了确保，可以显式指定。此外，可以考虑使用流式查询或者服务器端游标，避免一次性加载所有数据到内存，但这可能对性能影响不大，因为用户需要的是10000条数据，应该可以一次性处理。另外，如果表中的数据经常变动，总行数和偏移量可能不准，导致取到重复或遗漏的数据。需要根据实际场景考虑这一点。总的来说，推荐的方案是使用随机偏移量，前提是主键连续，并且能够接受可能的少量数据遗漏。如果必须严格随机，可能需要考虑其他方法，但性能会有所牺牲。</think> SQLAlchemy 中从 MySQL 随机高效获取 10000 条数据时，需避免直接使用 `ORDER BY RAND()`（性能极差）。以下是几种优化方案及实现示例： --- ### 1. **随机偏移量法（主键连续时推荐）** **适用场景**：主键近似连续且无大量空洞（如自增 ID 表）。 **原理**：通过总行数计算随机偏移量，用 `LIMIT + OFFSET` 快速分页。 ```python from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData from sqlalchemy.orm import sessionmaker import random # 初始化数据库连接 engine = create_engine('mysql+pymysql://user:pass@host/db') Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() metadata = MetaData(bind=engine) # 反射获取表对象 your_table = Table('your_table', metadata, autoload=True) # 获取总行数 total_rows = session.query(your_table).count() # 计算随机偏移量 if total_rows <= 10000: query = session.query(your_table) else: offset = random.randint(0, total_rows - 10000) query = session.query(your_table).order_by(your_table.c.id).offset(offset).limit(10000) # 获取数据 results = query.all() session.close() ``` -- ### 2. **应用层随机 ID 抽样** **适用场景**：主键存在空洞但可接受多次查询。 **原理**：预查询所有 ID，在应用层随机抽取后分批查询。 ```python import random from sqlalchemy.sql import select # 获取所有主键 id_list = [row[0] for row in session.execute(select(your_table.c.id)).all()] # 随机抽取 10000 个 ID sampled_ids = random.sample(id_list, 10000) if len(id_list) >= 10000 else id_list # 分批查询（避免 IN 语句过长） batch_size = 1000 results = [] for i in range(0, len(sampled_ids), batch_size): batch = sampled_ids[i:i+batch_size] results += session.query(your_table).filter(your_table.c.id.in_(batch)).all() ``` -- ### 3. **预计算随机列（高频率查询推荐）** **适用场景**：需频繁随机查询且允许额外存储。 **原理**：新增一列存储随机数并建立索引，查询时按该列排序。 ```sql -- 数据库新增列并建立索引 ALTER TABLE your_table ADD COLUMN random_val FLOAT DEFAULT RAND(); CREATE INDEX idx_random ON your_table(random_val); ``` ```python # 查询时按随机列排序 results = session.query(your_table).order_by(your_table.c.random_val).limit(10000).all() ``` -- ### 4. **分块随机法（平衡性能与随机性）** **原理**：将数据分块后随机选择块，再从块中随机取数据。 ```python # 分块大小（如总数据量为 1e6，分 100 块） chunk_size = 10000 total_chunks = total_rows // chunk_size # 随机选择多个块 selected_chunks = random.sample(range(total_chunks), k=1) offset = selected_chunks[0] * chunk_size # 查询块内数据 results = session.query(your_table).order_by(your_table.c.id).offset(offset).limit(chunk_size).all() # 若需要更随机，可再从结果中二次抽样 final_samples = random.sample(results, 10000) if len(results) >= 10000 else results ``` --- ### 性能对比总结 | 方法 | 优点 | 缺点 | |--|-------------------------------| | 随机偏移量法 | 单次查询，速度最快 | 依赖主键连续性 | | 应用层 ID 抽样 | 严格随机 | 多次查询，网络开销大 | | 预计算随机列 | 查询极快，支持高并发 | 需维护额外列 | | 分块随机法 | 平衡性能与随机性 | 实现稍复杂 | 根据实际场景选择最合适的方法。**若无严格随机性要求，优先推荐随机偏移量法**。