MySQL 中隨機抽樣:order by rand limit 的替代方案


  最近由於需要大概研究了一下MYSQL的隨機抽取實現方法。舉個例子,要從tablename表中隨機提取一條記錄,大家一般的寫法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。

      但是,后來我查了一下MYSQL的官方手冊,里面針對RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY從句里面不能使用RAND()函數,因為這樣會導致數據列被多次掃描。但是在MYSQL 3.23版本中,仍然可以通過ORDER BY RAND()來實現隨機。

      但是真正測試一下才發現這樣效率非常低。一個15萬余條的庫,查詢5條數據,居然要8秒以上。查看官方手冊,也說rand()放在ORDER BY 子句中會被執行多次,自然效率及很低。

You cannot use a column with RAND() values in an ORDER BY clause, because ORDER BY would evaluate the column multiple times.

      搜索Google,網上基本上都是查詢max(id) * rand()來隨機獲取數據。

SELECT *
FROM `table` AS t1 JOIN (SELECT ROUND(RAND() * (SELECT MAX(id) FROM `table`)) AS id) AS t2
WHERE t1.id >= t2.id
ORDER BY t1.id ASC LIMIT 5;

      但是這樣會產生連續的5條記錄。解決辦法只能是每次查詢一條,查詢5次。即便如此也值得,因為15萬條的表,查詢只需要0.01秒不到。

      下面的語句采用的是JOIN,mysql的論壇上有人使用

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

      我測試了一下,需要0.5秒,速度也不錯,但是跟上面的語句還是有很大差距。總覺有什么地方不正常。

      於是我把語句改寫了一下。

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

      這下,效率又提高了,查詢時間只有0.01秒

      最后,再把語句完善一下,加上MIN(id)的判斷。我在最開始測試的時候,就是因為沒有加上MIN(id)的判斷,結果有一半的時間總是查詢到表中的前面幾行。

      完整查詢語句是:

SELECT * FROM `table`
WHERE id >= (SELECT floor( RAND() * ((SELECT MAX(id) FROM `table`)-(SELECT MIN(id) FROM `table`)) + (SELECT MIN(id) FROM `table`))) 
ORDER BY id LIMIT 1;

SELECT *
FROM `table` AS t1 JOIN (SELECT ROUND(RAND() * ((SELECT MAX(id) FROM `table`)-(SELECT MIN(id) FROM `table`))+(SELECT MIN(id) FROM `table`)) AS id) AS t2
WHERE t1.id >= t2.id
ORDER BY t1.id LIMIT 1;

      最后在php中對這兩個語句進行分別查詢10次,
            前者花費時間 0.147433 秒
            后者花費時間 0.015130 秒

      看來采用JOIN的語法比直接在WHERE中使用函數效率還要高很多。

      參考文獻:

MySQL Order By索引優化:http://www.phpq.net/mysql/mysql-order-by.html
MySQL Order By語法:http://www.phpq.net/mysql/mysql-order-by-syntax.html
MySQL Order By Rand()效率:http://www.phpq.net/mysql/mysql-order-by-rand.html
MySQL Order By用法:http://www.phpq.net/mysql/mysql-order-by-use.html


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