根据值的大小来确定对应项的出现的概率(newid()的使用)

最新推荐文章于 2021-10-18 17:09:09 发布
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分类专栏： 数据库查询语句 文章标签： 数据库
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ReViSion/article/details/1563443
本文介绍了一种通过扩大数据库中特定字段的记录数量来优化随机查询的方法，使得查询结果的概率与该字段的值成正比。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

从数据库里随机取纪录，随机取好像
SELECT * from b order by newid()就行了，
但又要按字段a取，比如a的直的越大，出现的几率就越高

--答:

建一个表，字段为（a）
a 的值为多少就添加几条记录

取时再这样， select top 1 a from 表 order by newid()

------a 的值越大，被取到的机会也会越大

 

数据库领域：SQL 分区视图的创建与使用
2502_91592937的博客
07-13 282
本文旨在为数据库开发人员和管理员提供关于SQL分区视图的全面指南。我们将覆盖分区视图的基本概念、创建语法、使用技巧以及性能优化方法。特别关注在大型数据库环境中如何利用分区视图提高查询性能和管理效率。文章首先介绍分区技术的基础知识，然后深入探讨分区视图的创建和使用方法。接着通过实际案例展示分区视图的应用，最后讨论性能优化和常见问题解决方案。分区视图：一种特殊的数据库视图，将逻辑上单一的表数据物理上分割存储在多个表中，通过视图提供统一的访问接口。水平分区：按行将表数据分割到不同的物理存储结构中。垂直分区。
iOS崩溃crash大解析
fishmai的专栏
05-31 1431
前言 iOS崩溃是让iOS开发人员比较头痛的事情，app崩溃了，说明代码写的有问题，这时如何快速定位到崩溃的地方很重要。调试阶段是比较容易找到出问题的地方的，但是已经上线的app并分析崩溃报告就比较麻烦了。 之前我总是找到一个改一个，并靠别人测试重现来找出问题的地方，这样往往比较耗费时间。而且比较难找到原因的时候每次都是到网上找各种资源搜索，解决了之后也没有认真分析原因及收集，时间长了
Python根据数值大小随机返回一个key，并保证返回这个key的概率和它所对应的value成正比
u014257192的专栏
06-29 973
题目：def randomSymbol(symbolAndWeight): ”’ Input: symbolAndWeight is a dict of { str: int }, for example, { ‘a’: 2, ‘b’: 3, ‘c’: 5, }Returns:
67.防止重复的案例
huang714的专栏
03-06 254
--自己做编号,防止冲突的处理 --处理示例1(用主键/唯一键) --得到最新编号的函数 create function f_newid() returns char(7) --编号位数固定,用char的检索效率高于varchar as begin declare @re char(7) select @re=max(BHID) from 表 return( case when ...
SQL 脚本生成兑换码-----NEWID()的使用
huanghuipost的博客
06-24 1476
目的：随机生成一个字符串；例如：UR789SDF4SD5F4DSF5 1、NEWID()函数 SELECT NEWID() 结果：A22E6B13-F632-4AE0-99E3-BA7E943E5621 生成一串由大写字母、数字、横杠组成的程度为36的一串代码 2、实际上我只需要一个12位的兑换码 ---------------------------方式1------------...
SQL Server索引基础知识.pdf
03-07
- **Hash Match Join**: 使用哈希表来存储一个表中的行，然后扫描另一个表以查找匹配项。这种方法在处理大数据集时通常比嵌套循环连接更快。 - **Merge Join**: 在连接之前先对两个表进行排序，然后从两个已排序的表...
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06-19 3469
面试题 一、Java 1.运行机制 1)Java跨平台原理 Java实现跨平台是JVM(Java虚拟机)起的作用。如果是C/C++的编译方式，一旦换了一个平台，那么就需要重新编译一份对应的可执行代码，但是Java则不同，编译好了一份Java字节码，换到不同的平台上时，并不需要重新编译，前提是这些平台上都安装了相应平台的JVM，JVM不是跨平台的。 2)垃圾回收器的基本原理是什么？垃圾回收器可以马上回收内存吗？有什么办法主动通知虚拟机进行垃圾回收？ 垃圾回收器通常是作为一个单独的低级别的线程运行，在不可预知的
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F_Hello_World的博客
07-03 489
Paxos算法： Paxos是目前最广泛流行的分布式一致性算法之一，也是目前被各大开源分布式框架使用较多的算法之一(例如zookeeper的核心算法就是基于Paxos算法优化实现的)，它的核心思想就是少数服从多数原则，即对于任意的value的产生都需要进行半数以上通过。 在Paxos算法中存在3个角色：Proposer (提案者-用于生成各提案-其中提案由-提案编号(一般为全局唯一且递增的)+...
ORACLE 生成唯一id
weixin_42057141的博客
10-18 3380
ORACLE 生成唯一id 1.创建一个序列； create sequence id --序列名称 increment by 1 -- 以1递增 start with 1 -- 从1开始 maxvalue 999999999 -- 最大值; 2.创建函数调用上边创建的序列； CREATE FUNCTION f_newid -- 函数名称 return NUMBER -- 函数返回值类型 is v_i NUMBER(10); BEGIN SELECT id.nextval into v_i FROM d
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与权值成正比的随机算法设计
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<think>嗯，用户想用Python生成包含随机时间的唯一标识符，可能是希望ID既唯一又带有时间信息。首先，我需要确定现有的UUID模块是否能满足需求。根据引用[3]和[5]，Python的uuid模块提供了几种生成方式，比如uuid1基于时间戳和MAC地址，但可能暴露MAC地址，而uuid4是完全随机的，没有时间信息。所以直接使用uuid1可能会有隐私问题，而且用户可能不想暴露MAC地址。 接下来，用户需要的是结合随机时间和唯一性的ID。可能需要自己构造一个UUID，将时间戳和随机部分组合起来。比如，可以用当前时间生成一个随机的时间戳，再加上随机数或哈希值。例如，使用uuid3或uuid5，这两个方法基于命名空间和名称生成UUID，使用MD5或SHA1散列。不过，这需要用户提供命名空间和名称，可能不够随机。 另一个方法是手动生成时间部分和随机部分。比如，获取当前时间戳，格式化为字符串，再拼接随机生成的字符串或数字，然后用哈希函数处理。或者将时间戳转换为特定格式，再结合uuid4的随机部分，用某种方式组合，比如字符串拼接或二进制合并。需要注意保持唯一性和符合UUID的格式标准，比如版本4的UUID通常是128位，其中包含版本号和变体信息。 根据引用[5]，uuid4()虽然随机，但重复概率极低，适合大多数场景。但用户需要包含随机时间，可能需要自定义。例如，将时间戳的高位部分与uuid4的低位部分组合，或者将时间信息嵌入到UUID的特定字段中。例如，UUID版本1的时间戳是60位的，但可能需要处理节点信息以避免暴露MAC地址。 或者，可以生成一个uuid4，然后将当前时间戳转换为特定格式（如Unix时间戳或ISO格式），再与uuid4拼接成一个字符串。例如："时间戳_uuid4"，这样既包含时间信息，又保证唯一性。但这样不符合标准UUID格式，如果用户不需要严格遵循UUID，这可能是一个简单的方法。 另外，考虑到用户可能希望ID符合UUID标准，可能需要构造一个符合RFC 4122的UUID。例如，使用版本6或版本7的UUID，但Python的uuid模块可能不支持这些版本。版本6是重新排列版本1的时间戳，版本7基于时间戳和随机数。如果Python不支持，可能需要手动生成。例如，使用当前时间戳的高位，加上随机字节，并设置版本号和变体位。 总结可能的步骤：获取当前时间戳，转换为所需的格式（比如纳秒精度），生成随机部分，将时间戳和随机部分组合成128位的值，并设置版本和变体位，最后格式化为标准的UUID字符串。这需要处理位操作和符合RFC标准，可能比较复杂，但能生成符合标准的自定义时间UUID。 或者，如果用户不严格要求UUID格式，可以生成一个字符串，包含时间戳和随机部分，例如使用uuid4().hex加上当前时间戳，然后用哈希函数（如SHA256）生成一个摘要，再截取部分作为ID。这种方法更灵活，但可能较长。 需要评估用户的具体需求：是否需要标准UUID格式？时间部分是否需要可解析？如果只是需要一个包含时间的唯一ID，拼接时间戳和uuid4可能最简单。例如： import uuid import time timestamp = int(time.time() * 1000) # 毫秒时间戳 unique_id = f"{timestamp}-{uuid.uuid4()}" print(unique_id) 这样生成的ID包含时间戳和UUID，容易解析，且保证唯一性。但可能不符合UUID的格式要求。 如果必须符合UUID结构，可能需要手动构造。例如，使用时间戳填充前48位，然后随机数填充剩余部分，并设置版本号和变体。例如，版本4的UUID是随机生成的，但版本号是4，变体位是10。可以将时间戳的高位替换到UUID的前部分，同时保留版本和变体位。这需要位操作知识，比如： import uuid import time import random # 获取当前时间戳（例如，使用60位，类似UUIDv1的时间戳） timestamp = time.time_ns() // 100 # 调整精度以符合60位需求 time_low = timestamp & 0xFFFFFFFF time_mid = (timestamp >> 32) & 0xFFFF time_hi = (timestamp >> 48) & 0x0FFF # 保留12位，前4位用于版本号 version = 0x4 # 版本4 time_hi |= version << 12 clock_seq = random.getrandbits(14) # 14位，其中前两位是变体位10 node = random.getrandbits(48) custom_uuid = uuid.UUID(fields=(time_low, time_mid, time_hi, clock_seq, node), version=4) 但这里可能存在问题，因为版本4的UUID本应是完全随机的，除了版本和变体位。混合时间戳可能不符合标准，但能满足用户需求。或者，可以创建一个UUID版本6，但需要确认RFC标准。由于Python的uuid模块不支持版本6，可能需要手动构造。 最终，可能需要根据用户是否需要标准UUID来决定解决方案。如果不需要，拼接时间戳和uuid4最简单。如果需要标准格式，可能需要更复杂的位操作，或者使用uuid1并替换节点部分为随机值以避免MAC地址泄露。 另外，引用[3]提到uuid模块没有uuid2，但uuid1可能涉及MAC地址，所以用户可能更倾向于uuid4。但结合时间的话，可以生成时间戳，再用uuid4的随机部分，组合起来。或者使用uuid3/uuid5，以时间戳字符串作为名称，但需要指定命名空间。 例如，使用uuid5： import uuid import time namespace = uuid.NAMESPACE_URL # 选择一个命名空间 name = str(time.time_ns()) # 当前时间的纳秒字符串 unique_id = uuid.uuid5(namespace, name) 这样生成的UUID基于时间戳和命名空间，但同一个时间戳会生成相同的UUID，可能不符合“随机时间”的要求。因此，可能需要将时间戳与随机字符串结合作为name参数。 例如： import uuid import time import random namespace = uuid.NAMESPACE_DNS timestamp = time.time_ns() random_part = random.randint(0, 2**64) name = f"{timestamp}-{random_part}" unique_id = uuid.uuid5(namespace, name) 这样，每次生成的name都不同，结合了时间和随机数，生成的UUID是确定性的，但冲突概率极低。 综上，可能的解决方案有几种，需要根据用户的具体需求选择。如果用户需要标准UUID，可能需要自定义构造；如果不需要，拼接时间戳和uuid4即可。</think>要生成包含随机时间的唯一标识符，可以通过结合时间戳和UUID生成技术实现。以下是分步解决方案： ### 方法一：时间戳+UUID4拼接法 ```python import uuid import time # 获取当前时间戳（精确到毫秒） timestamp = int(time.time() * 1000) # 生成UUID4 unique_id = f"{timestamp}-{uuid.uuid4().hex}" # 使用hex去掉连字符 print(unique_id) # 输出示例：1719396365123-9b1d5f8a7e6d4c3baf01e2c3d4e5f6a7 ``` * 特点：包含可读时间戳+随机字符串 * 优势：直观易解析，符合通用ID格式 * 长度：15位时间戳 + 32位UUID4 = 47字符 ### 方法二：UUID1改造法（含时间戳） ```python import uuid # 生成UUID1并替换MAC地址部分为随机值 uuid1 = uuid.uuid1() modified_uuid = uuid.UUID( fields=( uuid1.time_low, uuid1.time_mid, uuid1.time_hi_version, uuid1.clock_seq_hi_variant, uuid1.clock_seq_low, uuid.getnode() ^ 0xFFFFFFFFFFFF # 掩码处理MAC地址 ) ) print(modified_uuid) ``` * 特点：保留UUID1的时间戳特性[^3] * 优势：符合RFC4122标准格式 * 注意：`clock_seq`字段仍包含序列号信息 ### 方法三：自定义哈希法 ```python import hashlib import time import os def generate_custom_id(): timestamp = str(time.time_ns()).encode() random_bytes = os.urandom(16) combined = timestamp + random_bytes return hashlib.sha256(combined).hexdigest()[:32] print(generate_custom_id()) # 输出示例：a3f5e8b2c9d701f4e6b20a8c1d9f3e7b ``` * 特点：完全自定义的哈希标识符 * 优势：避免UUID格式限制 * 长度：固定32字符SHA256摘要 ### 方法四：UUID5命名空间法 ```python import uuid import time def time_based_uuid5(): namespace = uuid.NAMESPACE_DNS timestamp = str(time.time_ns()) return uuid.uuid5(namespace, timestamp) print(time_based_uuid5()) # 输出示例：ef5d8a7b-62c3-5f4e-8a9d-3b1a0c4d5e6f ``` * 特点：基于时间戳的确定性生成[^2] * 注意：同一纳秒生成相同UUID ### 性能对比表 | 方法 | 生成速度 | 碰撞概率 | 时间精度 | 标准合规性 | |------------|----------|------------|------------|------------| | 方法一 | 快 | 极低 | 毫秒级 | 自定义格式 | | 方法二 | 中等 | 极低 | 100ns级 | RFC4122 | | 方法三 | 较慢 | 极低 | 纳秒级 | 自定义哈希 | | 方法四 | 中等 | 确定性生成 | 纳秒级 | RFC4122 | ### 最佳实践建议 1. 需要标准UUID格式时： - 选择**方法二**（改造UUID1） - 或**方法四**（确定性UUID5） 2. 需要高时间精度： - 推荐**方法三**（自定义哈希） 3. 需要易解析性： - 选择**方法一**（时间戳拼接） 所有方法均通过时间戳保证时序性，通过随机数/UUID特性保证唯一性[^1][^5]。对于分布式系统，建议在时间戳后追加机器标识。
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