教程集 www.jiaochengji.com
教程集 >  数据库  >  mysql  >  正文 mysql随机取数据的几种方法

mysql随机取数据的几种方法

发布时间:2015-11-22   编辑:jiaochengji.com
有时需要从mysql随机取几条数据,大家多会用order by rand(),有没有别的方法呢,当然有的,快来看看本文的介绍吧。

mysql随机选取数据的最常用的就是:ORDER BY RAND()。

方法1:

SELECT * FROM `table` ORDER BY RAND() LIMIT 0,1;

此方法会比较慢,在于mysql会创建一张零时表来保存所有的结果集,然后给每个结果一个随机索引,然后再排序并返回。

有方法可以让执行速度更快,基本思想就是先获取一个随机数,然后使用这个随机数来获取指定的行。

由于所有的行都有一个唯一的id,我们将只取最小和最大id之间的随机数,然后获取id为这个数行。为了让这个方法当id不连续时也能有效,我们在最终的查询里使用”>=”代替”=”。

为了获取整张表的最小和最大id,我们使用MAX()和MIN()两个聚合函数。这两个方法会返回指定组里的最大和最小值。在这里这个组就是我们表里的所有id字段值。

方法2:

$range_result = mysql_query( " SELECT MAX(`id`) AS max_id , MIN(`id`) AS min_id FROM `table` ");  
$range_row = mysql_fetch_object( $range_result );  
$random = mt_rand( $range_row->min_id , $range_row->max_id );  
$result = mysql_query( " SELECT * FROM `table` WHERE `id` >= $random LIMIT 0,1 ");

这个方法会用唯一的id值限制表的每一行。
那么,如果不是这样情况怎么办?

以下的方法使用了MySQL的LIMIT子句。LIMIT接收两个参数值。第一个参数指定了返回结果第一行的偏移量,第二个参数指定了返回结果的最大行数。偏移量指定第一行是0而不是1。

为了计算第一行的偏移量,我们使用MySQL的RAND()方法从0到1之间生成一个随机数。然后我们把这个数字跟我们用COUNT()方法获取倒的表记录数相乘。由于LIMIT的参数必须是int型而不能是float,我们使用FLOOR()来处理结果。FLOOR()会计算小于表达式的最大值。
代码如下:

$offset_result = mysql_query( " SELECT FLOOR(RAND() * COUNT(*)) AS `offset` FROM `table` ");  
$offset_row = mysql_fetch_object( $offset_result );  
$offset = $offset_row->offset;  
$result = mysql_query( " SELECT * FROM `table` LIMIT $offset, 1 " );

在MySQL 4.1以后可以使用子子查询合并上面两个方法:
方法4:

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

这个方案跟方案二有同样的弱点,只对有唯一id值的表有效。

寻找随机数选取的不同方法,根本目的在于提高速度,那么同等软硬条件下:
最慢的是解决方法一(假定它用了100%的时间)。
方法二用了79%
方法三 - 13%
方法四 - 16%
由此可见,最快的是方法3.
 

您可能感兴趣的文章:
mysql随机查询的经验分享
分享:mysql随机查询若干条数据的方法
解析mysql实现随机查询的几种方法
mysql随机查询大量数据的sql语句性能分析
mysql 随机生成某个范围内的整数
mysql取随机数据的方法
mysql全文查询与随机查询的例子
mysql随机查询记录的效率测试笔记

您可能感兴趣的文章:
mysql 随机生成某个范围内的整数
mysql随机取数据的几种方法
mysql取随机数据的方法
mysql全文查询与随机查询的例子
解析mysql实现随机查询的几种方法
mysql随机查询的经验分享
mysql随机查询大量数据的sql语句性能分析
分享:mysql随机查询若干条数据的方法
mysql随机查询记录的效率测试笔记
php生成随机数字和字母的实例代码

关键词: mysql rand  随机调用  随机数据   
[关闭]
~ ~