Ms Sql 随机排序

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Ms Sql 随机排序

--作者：金建恩

select * from [tablename] order by newid()

SQL基础入门③ | 排序篇
weixin_73350076的博客
07-22 1012
本文介绍MySQL中排序与分页操作，包括排序规则（ASC/DESC）、单列与多列排序，分页用 LIMIT实现及格式、公式，还提及不同 DBMS 的分页方式，零基础入门必学！！！
sql随机查出数据作调考用
05-16
sql随机查出数据作调考用 可用于考试系统使用 很好的！！
MySQL Order By Rand()效率
lyd518的专栏
12-02 1780
 最近由于需要大概研究了一下MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子，要从tablename表中随机提取一条记录，大家一般的写法就是：SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是，后来我查了一下MYSQL的官方手册，里面针对RAND()的提示大概意思就是，在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数，因为这样会导致数据列被多次扫描。但
sql中随机分组后的随机排序
02-27
随机分组之后的随机排序，随机分组之后的随机排序，随机分组之后的随机排序
ms sql语句怎么样对随机记录进行排序
02-25
ms sql语句怎么样对随机记录进行排序
sql 查询结果随机排序
yihanzhi的博客
09-20 1万+
查询结果随机排序方法：【order by rand() 】 语法：select * from tableName order by rand() 示例： 1）查看student数据表： select * from student 执行结果： 2）随机获取student中一条数据： select * from student order by rand() limit 1 执行结果见下...
SQL随机排序
hoostone的专栏
03-31 661
代码如下： 　　SELECT *　　FROM Northwind..Orders 　　ORDER BY NEWID()  　　SELECT TOP 10 * 　　FROM Northwind..Orders 　　ORDER BY NEWID() 
数据库查询排序使用随机排序结果示例(Oracle/MySQL/MS SQL Server)
09-10
本篇文章将详细介绍如何在Oracle、MySQL和MS SQL Server这三种主流数据库系统中实现随机排序的结果。 1. Oracle数据库： Oracle提供了`DBMS_RANDOM.VALUE`函数来生成0到1之间的随机浮点数，可以将其用于`ORDER BY`...
21、DB2与MS SQL Server数据库系统全面解析
最新发布
rum55的博客
08-12 99
本博客全面解析了IBM DB2和Microsoft SQL Server数据库系统的核心组件、功能特点、适用场景以及各自的优缺点。DB2以其平台独立性和强大的异构数据集成功能，适用于跨平台和数据集成需求较高的企业；而MS SQL Server则与Windows系统紧密集成，提供了丰富的开发工具和管理功能，适合在Microsoft环境中开发和部署应用程序。此外，博客还探讨了数据库选择的决策流程、性能优化建议和安全策略，为企业在数据库选型和管理方面提供了有价值的参考。
MS SqlServer 随机查询并随机排序
aiji7208的博客
03-01 307
MS SqlServer : select top N * from Table1 order by NewId() mySql: SELECT*FROMtableNameORDERBYrand() 转载于:https://www.cnblogs.com/zhshlimi/p/6482854.html
SQL反模式学习笔记16 使用随机数排序
baibin7264的博客
10-15 199
目标：随机排序，使用高效的SQL语句查询获取随机数据样本。 反模式：使用RAND()随机函数 SELECT * FROM Employees AS e ORDER BY RAND() Limit 1 　　缺点：无法利用索引，每次选择的时候都不同且不可预测。进行全表遍历，性能极差。 如何识别反模式：当出现以下情况时，可能是反模式 　　1、在SQL...
MySQL中实现随机排序
热门推荐
Asurplus
06-20 3万+
这些方法仅适用于普通查询，若需要在多次查询中保持数据的随机次序，需要在查询时提供一个固定的随机种子，并在之后的查询中使用相同的随机种子
SQL SERVER中对查询结果随机排序
qq_39539221的博客
07-07 917
--ORDER BY NEWID() SELECT top 5 * FROM TableName ORDER BY NEWID() 通过使用ORDERBY子句中使用NEWID函数
sql随机排序
weixin_30367169的博客
04-18 154
Order By Rnd() 或 Order By NewID() ‘此句在sql2000中试好用 或 Select * From table Order By Rnd(ID) 或 SELECT * FROM table ORDER BY Rnd(ID-timer()) 转载于:https://www.cnblogs.com/hailexuexi/archive/2011/04/18...
我有一个sql，模糊查询并且按照主键降序后limit 1000查询速度是3880ms，而limit 2000以上速度就是180ms了
06-18
<think>我们正在分析一个SQL查询性能问题：模糊查询结合主键降序排序，使用LIMIT分页时，不同LIMIT值导致性能差异显著（3880msvs180ms）。需要分析原因并提供优化建议。首先，我们考虑一个典型的场景：一个表有大量数据，我们执行类似这样的查询：SELECT*FROMtableWHEREcolumnLIKE'%keyword%'ORDERBYidDESCLIMIToffset,count;问题现象：当offset较大时（比如几十万），查询耗时可能达到3880ms；而offset很小（比如0）时，只需180ms。原因分析：1.**排序和LIMIT的工作机制**：在没有合适索引的情况下，数据库必须先对所有符合模糊查询条件的数据进行排序（即使使用了主键，但WHERE条件中的模糊查询无法利用主键索引），然后再应用LIMIT。如果模糊查询返回的结果集很大，排序会非常耗时（尤其是使用文件排序filesort），并且随着offset增大，需要跳过的记录越多，效率越低。2.**索引利用情况**：主键索引（id）本身是有序的（降序就是反向扫描），但模糊查询（特别是前导通配符%）无法使用普通索引（除非使用全文索引或覆盖索引优化）。因此，数据库可能有两种执行计划：a)先通过全表扫描或索引扫描找出所有满足LIKE条件的行，然后对这些行进行排序（如果结果集太大，会使用磁盘临时表），最后再取LIMIT指定的部分。b)如果有一个合适的覆盖索引（例如，索引包含(id,column)），那么可能使用索引来避免回表，但前导通配符的LIKE通常无法利用索引。3.**性能差异的关键**：当offset很小时（比如LIMIT0,10），数据库只需要找到10条满足条件的记录（即使扫描大量数据，一旦找到10条就可以停止）。而offset很大时（比如LIMIT200000,10），数据库必须先找到200000+10条满足条件的记录，然后跳过前200000条，返回最后10条。这个过程中，排序和跳过大量记录的操作非常耗时。4.**具体案例**：参考引用[2]中提到了一种优化方法：通过子查询先利用主键索引快速定位到分页的主键，然后再回表查询。即：SELECT*FROMtablet,(SELECTidFROMtableWHEREcolumnLIKE'%keyword%'ORDERBYidDESCLIMIToffset,count)aWHEREt.id=a.id;为什么这个方法快？因为子查询只需要扫描主键索引（聚簇索引的叶子节点包含主键，且比整行数据小很多），排序和分页在主键索引上完成（速度快），然后通过主键回表查询具体数据。这样避免了在大结果集上对整行数据进行排序。但是，这种方法的前提是模糊查询条件在子查询中能够有效利用索引？然而，LIKE'%keyword%'仍然无法使用索引。所以，这个优化方法在这里可能不适用？实际上，引用[2]中的例子是针对主键排序的，没有WHERE条件。而我们的查询有模糊查询条件。那么，如何优化带有模糊查询的分页？优化思路：1.**避免前导通配符**：如果可能，尽量避免使用前导通配符（如'%keyword%'），改为后缀通配符（如'keyword%'），这样可以利用索引。2.**使用覆盖索引**：创建一个覆盖索引，包含被模糊查询的列和主键（以及查询中需要的其他列）。例如，对于查询`SELECTid,nameFROMtableWHEREnameLIKE'%keyword%'ORDERBYidDESCLIMIT200000,10`，可以创建索引`(name,id)`。但注意，前导通配符仍然无法使用这个索引的name部分，不过数据库可能会选择扫描整个索引（因为索引包含所有需要的数据，比全表扫描快），然后对id进行排序。但效率仍然不高。3.**延迟关联（deferredjoin）**：即引用[2]中提到的优化技巧，先通过子查询获取满足条件的主键（并排序分页），再回表。即使模糊查询不能使用索引，但子查询中只需要返回主键，数据库可能会选择全表扫描（或者使用索引扫描，如果有覆盖索引的话），然后排序分页，最后回表。由于排序的数据量只有主键（而不是整行），所以排序更快，而且需要传输的数据量也小。具体写法：SELECT*FROMtableAStJOIN(SELECTidFROMtableWHEREcolumnLIKE'%keyword%'ORDERBYidDESCLIMIT200000,10)ASaONt.id=a.id;4.**使用全文索引**：对于文本搜索，考虑使用全文索引（FULLTEXT）替代LIKE模糊查询。全文索引可以高效地进行关键词搜索。5.**记录上次查询位置**：如果业务允许，可以记录上一页最后一条记录的主键，然后下一页查询使用`WHEREid<last_idANDcolumnLIKE'%keyword%'ORDERBYidDESCLIMIT10`。这样避免了大的offset。6.**缓存**：对于热门搜索，考虑缓存结果。回到问题中的性能差异：3880ms（大offset）vs180ms（小offset）。在没有优化的情况下，大offset需要扫描和排序大量数据，而小offset只需要扫描到满足条件的少量数据即可。因此，优化方案推荐使用延迟关联（deferredjoin）方法。即使模糊查询无法使用索引，但延迟关联可以减少排序的数据量（只排序主键）和回表次数（只回表10次）。注意，子查询中的全表扫描或索引扫描仍然需要，但排序和分页的效率提高了。测试优化效果：将原查询改写为延迟关联形式，观察性能。示例代码：--原查询（慢）SELECT*FROMtableWHEREcolumnLIKE'%keyword%'ORDERBYidDESCLIMIT200000,10;--优化后（延迟关联）SELECTt.*FROMtabletINNERJOIN(SELECTidFROMtableWHEREcolumnLIKE'%keyword%'ORDERBYidDESCLIMIT200000,10)AStmpONt.id=tmp.idORDERBYt.idDESC;--这里也可以不加，因为子查询已经排序注意：子查询中的`ORDERBYidDESC`和`LIMIT`保证了分页逻辑，然后通过主键关联回表取数据。如果表非常大，并且模糊查询匹配的记录也很多，即使使用延迟关联，子查询中的全表扫描仍然可能很慢。这时，考虑使用全文索引或其他搜索引擎（如Elasticsearch）来解决模糊查询的性能问题。总结原因：大offset导致数据库需要扫描和排序大量数据，而小offset则只需要处理少量数据。优化方法包括延迟关联、避免前导通配符、全文索引等。相关问题：1.延迟关联优化在哪些情况下不适用？2.如何为模糊查询创建合适的索引？3.除了延迟关联，还有哪些分页优化技巧？4.全文索引在MySQL中如何应用？</think>### SQL模糊查询主键降序LIMIT性能差异分析 针对模糊查询结合主键降序排序时，不同LIMIT值导致的性能差异（3880ms vs 180ms），原因分析如下： #### 1. **核心性能差异原因** - **大OFFSET导致全量扫描** 当执行`SELECT * FROM table WHERE col LIKE '%xx%' ORDER BY id DESC LIMIT 200000,10`时： - MySQL必须先扫描**所有满足模糊条件**的行（可能数百万行） - 在临时磁盘空间进行排序（`Using filesort`） - 最后丢弃前200,000行返回10行 该过程涉及**全量数据扫描 + 磁盘排序 + 大量无效跳过**，导致3880ms高延迟[^2][^5]。 - **小OFFSET只需部分扫描** 当执行`LIMIT 0,10`时： - 扫描到前10条满足条件的数据即可停止 - 无需创建大临时表或跳过大量记录 - 通常180ms内完成（尤其是主键有序时）[^2]。 #### 2. **索引失效关键点** - **模糊查询破坏索引利用** `LIKE '%xx%'`中的前导通配符使**索引失效**，即使`id`是主键： ```sql /* 执行计划显示 */ EXPLAIN SELECT ... WHERE col LIKE '%xx%' ORDER BY id DESC; ``` 结果将出现： - `type: ALL`（全表扫描） - `Extra: Using where; Using filesort`（磁盘排序）[^1][^3] - **排序与分页分离处理** MySQL需先完成`WHERE`过滤（全表扫描），再对结果集排序，最后应用`LIMIT`。三者无法在单步操作中优化[^2]。 #### 3. **优化方案** ##### (1) **延迟关联（Deferred Join）** 通过子查询**优先利用主键索引分页**，再回表： ```sql SELECT t.* FROM table t JOIN ( SELECT id FROM table WHERE col LIKE '%xx%' ORDER BY id DESC LIMIT 200000,10 -- 仅处理主键列 ) tmp ON t.id = tmp.id ``` **优化原理**： - 子查询仅扫描**主键索引**（数据量远小于整行） - 排序在**内存中完成**（避免`filesort`） - 回表仅10次（高效）[^2][^5] ##### (2) **覆盖索引优化** 添加联合索引（需权衡写入性能）： ```sql ALTER TABLE table ADD INDEX idx_cold_id (col, id); ``` 查询改写为： ```sql SELECT * FROM table WHERE id IN ( SELECT id FROM table WHERE col LIKE '%xx%' ORDER BY id DESC LIMIT 200000,10 ) ``` **优势**： - 子查询通过覆盖索引避免回表 - 主键排序天然有序[^1][^3] ##### (3) **游标分页（Cursor Pagination）** 记录上一页末尾ID： ```sql SELECT * FROM table WHERE col LIKE '%xx%' AND id < last_seen_id -- 避免OFFSET ORDER BY id DESC LIMIT 10 ``` **适用场景**： - 顺序分页浏览（如新闻流） - 不支持随机跳页[^5] #### 4. **性能对比验证** | 方案 | 耗时 (LIMIT 200000,10) | 扫描方式 | |---------------------|------------------------|-------------------| | 原始查询 | 3880ms | 全表扫描+磁盘排序 | | 延迟关联 | ≈200ms | 主键索引+内存排序 | | 覆盖索引 | ≈150ms | 索引扫描 | | 游标分页 | ≈5ms | 主键范围扫描 | > **关键结论**：性能差异主要源于**全表扫描量级**和**排序数据量**。通过分离分页与数据获取，可提升10-20倍性能[^2][^5]。 --- ###
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