oracle 随机读取n条数据

最新推荐文章于 2023-11-13 21:08:33 发布
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分类专栏： oracle
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wmqdn/article/details/8739849
本文介绍三种高效获取数据的方法：使用系统引导排序、随机排序和样本排序。这些方法通过不同的策略优化查询性能，适用于不同场景的需求。

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

1) select * from (select * from tablename order by sys_guid()) where rownum < N;
2) select * from (select * from tablename order by dbms_random.value) where rownum< N;
3) select *  from (select * from table_name sample(10)   order by trunc(dbms_random.value(0, 1000)))  where rownum < N;

Debezium分享系列之：设置 Oracle数据库支持Debezium采集数据的详细步骤
zhengzaifeidelushang的博客
04-16 836
要设置 Oracle 以与 Debezium Oracle 连接器一起使用，需要执行以下步骤。这些步骤假设使用具有容器数据库和至少一个可插入数据库的多租户配置。如果您不打算使用多租户配置，则可能需要调整以下步骤。
利用Oracle数据库实现数据挖掘算法
2502_91592937的博客
04-23 591
在当今大数据时代，数据蕴含着巨大的价值。数据挖掘作为从大量数据中发现有价值信息和知识的过程，变得尤为重要。Oracle数据库是一款功能强大、应用广泛的关系型数据库管理系统，它提供了丰富的数据管理和处理能力。本文章的目的在于详细介绍如何利用Oracle数据库实现各种数据挖掘算法，包括分类、聚类、关联规则挖掘等。范围涵盖了从数据预处理到模型训练、评估以及实际应用的整个数据挖掘流程，帮助读者掌握在Oracle数据库环境下进行数据挖掘的技术和方法。
Oracle中随机抽取N条记录
海笑天涯
04-08 725
一、Oracle取随机数据  1、Oracle访问数据的基本方法： 1）、全表扫描(Full table Scan)：执行全表扫描，Oracle读表中的所有记录，考查每一行是否满足WHERE条件。Oracle顺序的读分配给该表的每一个数据块，且每个数据块Oracle只读一次.这样全表扫描能够受益于多块读.   2）、采样表扫描(sample table scan)：扫描返回表中随机采样数据，这种访
Oracle 随机获取N条数据
伤心忘忧草的专栏
09-28 367
      当我们获取数据时,可能会有这样的需求,即每次从表中获取数据时,是随机获取一定的记录,而不是每次都获取一样的数据,这时我们可以采取Oracle内部一些函数,来达到这样的目的.   select * from (select * from tablename order by sys_guid()) where rownum &lt; N; select * from ...
oracle_随机抽取N条数据
不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海
09-17 4579
一、Oracle取随机数据  1、Oracle访问数据的基本方法： 1）、全表扫描(Full table Scan)： 执行全表扫描，Oracle读表中的所有记录，考查每一行是否满足WHERE条件。Oracle顺序的读分配给该表的每一个数据块，且每个数据块Oracle只读一次.这样全表扫描能够受益于多块读.  2）、采样表扫描(sample table scan)： 扫描返回表中随机采
如何调用 DBMS_DISKGROUP 对 ASM 文件进行随机读取
我要出家当道士
11-13 809
该篇博客介绍了如何通过 Java 调用 DBMS_DISKGROUP 读写 Oracle ASM 共享存储文件，并提供了 Java Demo。并测试出 DBMS_DISKGROUP 存在性能瓶颈。
oracle取随机N条数据
linminqin的专栏
02-25 699
用order by dbms_random.random 和rownum结合。 select * from ( select * from t_s_user_base order by dbms_random.random) where rownum
Oracle从表中随机抽取记录
09-20
如何在Oracle数据表中随机抽取部分记录的方法
oracle sql 随机读取N条数据
莫失莫忘-云姐
07-30 1438
oracle sql 随机读取N条数据 关键字：order by dbms_random.value
Oracle学习笔记之数据库获取随机的n条记录
weixin_33906657的博客
11-13 224
最近在做公司的车联网服务系统，碰到一个需求，需要从数据库中获取随机的n条记录。我参照了《SQL COOKBOOK》中提供的解决方案，现记笔记如下，分享给大家。 解决方案 使用DBMS支持的内置函数来产生随机数值。在ORDER BY字句中使用该函数，对记录进行随机排序，然后，使用ROWNUM限制返回的行(顺序随机)的数目。 探索步骤 1....
oracle 随机获取n条数据
一名数据库爱好者的专栏
07-16 1576
最近在准备压测数据时需要从客户表中随机获取一些客户,通常有如下方式: 使用 sample select * from ( select * from cus sample(10) order by dbms_random.value() ) t0 where 1=1 and rownum <= n ; 或者 select * ...
oracle中随机抽取N条记录
仗贱走天涯
12-13 328
http://chengyue2007.iteye.com/blog/953919
Oracle中随机抽取N条记录,ORACLE从表中随机返回n条记录
weixin_42146230的博客
04-02 421
ORACLE从表中随机返回n条记录使用ORDER BY子句，ROWNUM内置函数和DBMS_RANDOM包中的内置函数VALUE来实现SQL> select * from2 (3 select ename,job4 from emp5 order by dbms_random.value()6 )7 where rownum<=5;ENAME JOB-------...
Oracle中随机抽取N条记录,使用Oracle分析函数随机抽取N条记录
weixin_39879219的博客
04-02 178
模拟一个歌曲表，有歌曲ID和作者ID，并且初始化一些数据create table music(music_id int primary key,userid int);insert into music(music_id)select rownum rn from dual connect by level<1000;update music set userid= mod(music_id...
读取数据库表中的数据进行随机模型训练，不用sqlite3
最新发布
07-22
<think>我们被要求不使用sqlite3，那么我们可以考虑使用其他数据库连接方式，比如MySQL、PostgreSQL等。这里以MySQL为例，使用pymysql库进行连接。 步骤： 1. 安装pymysql库（如果尚未安装） 2. 连接数据库 3. 执行SQL查询，读取数据 4. 将数据转换为适合模型训练的格式（如Pandas DataFrame） 5. 进行数据预处理 6. 划分训练集和测试集 7. 构建并训练模型 注意：由于用户要求随机模型训练，我们可能需要在读取数据后进行随机抽样或打乱。 示例代码： 假设我们有一个数据库表，包含特征列和标签列。 这里我们假设数据库中有表'training_data'，包含列'feature1', 'feature2', ..., 'label'。 我们将使用pymysql连接MySQL数据库，读取数据，然后使用sklearn训练一个简单的随机森林模型。 注意：实际应用中需要根据具体情况修改数据库连接参数、SQL语句以及数据处理步骤。</think>### 从数据库读取数据进行随机模型训练（非SQLite方法） 要使用非SQLite数据库进行随机模型训练，核心步骤包括数据库连接、数据随机抽样和训练流程集成。以下是具体实现方案： #### 1. **数据库连接方法** 使用Python的`sqlalchemy`库作为通用数据库接口，支持MySQL/PostgreSQL/Oracle等主流数据库： ```python from sqlalchemy import create_engine import pandas as pd # 配置数据库连接（以MySQL为例） db_config = { 'user': 'your_username', 'password': 'your_password', 'host': 'your_host', 'database': 'your_database', 'port': 3306 } # 创建数据库引擎 connection_str = f"mysql+pymysql://{db_config['user']}:{db_config['password']}@{db_config['host']}:{db_config['port']}/{db_config['database']}" engine = create_engine(connection_str) ``` #### 2. **随机数据抽样方法** 使用SQL的`ORDER BY RAND()`结合`LIMIT`实现高效随机抽样： ```python def fetch_random_samples(sample_size=1000): """从数据库随机抽取样本""" query = f""" SELECT * FROM training_data ORDER BY RAND() LIMIT {sample_size} """ return pd.read_sql(query, engine) # 获取1000个随机样本 random_samples = fetch_random_samples(1000) ``` #### 3. **数据预处理与训练流程** ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 数据预处理 X = random_samples.drop('target', axis=1) y = random_samples['target'] # 划分训练集/验证集（比例7:3） X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split( X, y, test_size=0.3, random_state=42 ) # 模型训练 model = RandomForestClassifier(n_estimators=100) model.fit(X_train, y_train) # 验证集评估 accuracy = model.score(X_val, y_val) print(f"模型准确率: {accuracy:.2f}") ``` #### 4. **分批训练优化** 对于大型数据集，使用生成器实现分批加载： ```python def batch_generator(batch_size=500): while True: batch = fetch_random_samples(batch_size) yield batch.drop('target', axis=1), batch['target'] # 分批训练示例 model = RandomForestClassifier(warm_start=True) for X_batch, y_batch in batch_generator(): model.fit(X_batch, y_batch) model.n_estimators += 10 # 逐步增加树的数量 ``` #### 关键注意事项： 1. **索引优化**：在数据库表中添加随机数列索引提升抽样效率 ```sql ALTER TABLE training_data ADD COLUMN random_val FLOAT; UPDATE training_data SET random_val = RAND(); CREATE INDEX idx_random ON training_data(random_val); ``` 2. **连接池管理**：使用`engine.dispose()`释放连接资源 3. **数据类型转换**：通过`pd.read_sql(dtype={...})`指定列数据类型 4. **安全防护**：使用参数化查询防止SQL注入 ```python pd.read_sql("SELECT * FROM data WHERE id = %s", engine, params=(user_input,)) ``` ### 不同数据库适配方案 | 数据库类型 | 驱动安装 | 连接字符串格式 | |--------------|------------------------|-----------------------------------------| | PostgreSQL | `pip install psycopg2` | `postgresql+psycopg2://user:pass@host/db` | | Oracle | `pip install cx_Oracle`| `oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/db` | | SQL Server | `pip install pyodbc` | `mssql+pyodbc://user:pass@dsn_name` | 此方案通过直接数据库连接实现动态数据加载，避免全量数据加载的内存压力，特别适合大规模数据集训练场景[^1]。
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