宣告：該文**：
如何從mysql乙個資料表中提取一條隨機的效率，同時要保證效率最高。
方法一這是最原始最直觀的語法，如下：
select * from foo order by rand() limit 1
當資料表中資料量較小時，此方法可行。但當資料量到達一定程度，比如100萬資料或以上，就有很大的效能問題。如果你通過explain來分析這個 語句，會發現雖然mysql通過建立一張臨時表來排序，但由於order by和limit本身的特性，在排序未完成之前，我們還是無法通過limit來獲取需要的記錄。亦即，你的記錄有多少條，就必須首先對這些資料進行排序。
方法二看來對於大資料量的隨機資料抽取，效能的癥結出在order by上，那麼如何避免？方法二提供了乙個方案。
首先，獲取資料表的所有記錄數：
select count(*) as num_rows from foo
然後，通過對應的後台程式記錄下此記錄總數（假定為num_rows）。
然後執行：
select * from foo limit [0到num_rows之間的乙個隨機數],1
上面這個隨機數的獲得可以通過後台程式來完成。此方法的前提是表的id是連續的或者自增長的。
這個方法已經成功避免了order by的產生。
方法三有沒有可能不用order by，用乙個sql語句實現方法二？可以，那就是用join。
select * from bar b join (select ceil(max(id)*rand()) as id from bar) as m on b.id >= m.id limit 1;
此方法實現了我們的目的，同時，在資料量大的情況下，也避免了order by所造成的所有記錄的排序過程，因為通過join裡面的select語句實際上只執行了一次，而不是n次（n等於方法二中的num_rows）。而且， 我們可以在篩選語句上加上「大於」符號，還可以避免因為id好不連續所產生的記錄為空的現象。
在mysql中查詢5條不重複的資料，使用以下：
select * from `table` order by rand() limit 5
就可以了。但是真正測試一下才發現這樣效率非常低。乙個15萬餘條的庫，查詢5條資料，居然要8秒以上
搜尋google，網上基本上都是查詢max(id) * rand()來隨機獲取資料。
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。
上面的語句採用的是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。總覺有什麼地方不正常。
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
最後，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;
最後對這兩個語句進行分別查詢10次，
前者花費時間 0.147433 秒
後者花費時間 0.015130 秒
看來採用join的語法比直接在where中使用函式效率還要高很多
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