mysql 随机获取记录order by rand 优化
如果要随机获取记录数,在mysql里最简单的方法肯定是order by rand()了,但是这种方法只能在表记录极少的情况下才能使用。主要是因为order by rand()导致了using filesort.这个时候查询类型会变成all,索引会失效。只需简单的变通下,完成可以做到同样的效果
下面我就以users(userId,userName,password……)表(有一百多万条记录)为例,对比讲解下几个方法效率问题:
代码如下 | 复制代码 |
1.select * from users order by rand() LIMIT 1 |
执 行该sql语句,老半天没有反应,最后被迫手动停止执行,怎个伤人了得啊!后来我查了一下MYSQL手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在 ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描,导致效率相当相当的低!效率不行,切忌使用!
代码如下 | 复制代码 |
2.SELECT * FROM users AS t1 JOIN (SELECT ROUND(RAND() * ((SELECT MAX(userId) FROM `users`)-(SELECT MIN(userId) FROM users))+(SELECT MIN(userId) FROM users)) AS userId) AS t2 WHERE t1.userId >= t2.userId ORDER BY t1.userId LIMIT 1 |
执行该sql语句,用时0.031s,效率没说的,相当的给力!心里那个爽啊,紧接着,我把”LIMIT 1“改为了”LIMIT 100“ 随机取一百条记录,用时0.048,给力吧。可是就在此时问题出现了,发现结果好像不是随机的?为了验证结果,又执行了N次,真不是随机的, 问题出现在”ORDER BY t1.userId“这里,按userId排序了。随机取一条记录还是不错的选择,多条就不行了啊!
代码如下 | 复制代码 |
3.SELECT * FROM users WHERE userId >= ((SELECT MAX(userId) FROM users)-(SELECT MIN(userId) FROM users)) * RAND() + (SELECT MIN(userId) FROM users) LIMIT 1 |
执行该sql语句,用时0.039s,效率太给力了!接着我就把”LIMIT 1“改为了”LIMIT 10000“,用时0.063s。经过多次验证,哥对灯发誓,结果肯定是随机的!
结论:随机取一条或多条记录,方法都不错!
4.通过sql获得最大值和最小值,然后通过php的rand生成一个随机数randnum,再通过
代码如下 | 复制代码 |
SELECT * FROM users WHERE userId >= randnum LIMIT 1 |
,获得一条记录效率应该还可以,多条应该就不行了。
根据记录的类型,分类连续和非连续两种。
连续指记录是连续存放的,并且有字段可以证明记录是连续的,例如自增id。
非连续是指记录是随机存放的,例如有条件的查询,结果肯定不是连续的。
一、连续记录优化
先得到表的最大id和最小id。select max(id),min(id) from table
1.在程序里随机一个在最大id和最小id的中间数,查询的时候大于这个随机数的就是随机记录了。
Sql代码
代码如下 | 复制代码 |
1.select * from table where id > 中间数 limit length; |
代码如下 | 复制代码 |
2.在程序里随机n个最大id和最小id的中间数,查询的时候用in获得这几个中间数的记录 |
二、非连续记录优化
其实非连续记录的方法一样可以应用在连续记录中。
首先获得记录的总数,例如:select count(*) from table where groupid = 1;
然后在程序里随机n个小于记录总数的中间数,之后通过循环
Sql代码
代码如下 | 复制代码 |
1.select * from table where groupid = 1 limit 中间数,1 select * from table where groupid = 1 limit 中间数,1来获得记录。 |
关于优化循环sql可以采用prepare或者union all来优化循环执行
结论:方法1效率不行,切忌使用;随机获得一条记录,方法2是相当不错的选择,采用JOIN的语法比直接在WHERE中使用函数效率还是要高一些的,不过方法3也不错;随机获得多条记录

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完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。

INNODBのフルテキスト検索機能は非常に強力であり、データベースクエリの効率と大量のテキストデータを処理する能力を大幅に改善できます。 1)INNODBは、倒立インデックスを介してフルテキスト検索を実装し、基本的および高度な検索クエリをサポートします。 2)一致を使用してキーワードを使用して、ブールモードとフレーズ検索を検索、サポートします。 3)最適化方法には、単語セグメンテーションテクノロジーの使用、インデックスの定期的な再構築、およびパフォーマンスと精度を改善するためのキャッシュサイズの調整が含まれます。

はい、MySQLはWindows 7にインストールできます。MicrosoftはWindows 7のサポートを停止しましたが、MySQLは引き続き互換性があります。ただし、インストールプロセス中に次のポイントに注意する必要があります。WindowsのMySQLインストーラーをダウンロードしてください。 MySQL(コミュニティまたはエンタープライズ)の適切なバージョンを選択します。インストールプロセス中に適切なインストールディレクトリと文字セットを選択します。ルートユーザーパスワードを設定し、適切に保ちます。テストのためにデータベースに接続します。 Windows 7の互換性とセキュリティの問題に注意してください。サポートされているオペレーティングシステムにアップグレードすることをお勧めします。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

クラスター化されたインデックスと非クラスター化されたインデックスの違いは次のとおりです。1。クラスター化されたインデックスは、インデックス構造にデータを保存します。これは、プライマリキーと範囲でクエリするのに適しています。 2.非クラスター化されたインデックスストアは、インデックスキー値とデータの行へのポインターであり、非プリマリーキー列クエリに適しています。

MySQLとMariaDBは共存できますが、注意して構成する必要があります。重要なのは、さまざまなポート番号とデータディレクトリを各データベースに割り当て、メモリ割り当てやキャッシュサイズなどのパラメーターを調整することです。接続プーリング、アプリケーションの構成、およびバージョンの違いも考慮する必要があり、落とし穴を避けるために慎重にテストして計画する必要があります。 2つのデータベースを同時に実行すると、リソースが制限されている状況でパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。

MySQLデータベースでは、ユーザーとデータベースの関係は、アクセス許可と表によって定義されます。ユーザーには、データベースにアクセスするためのユーザー名とパスワードがあります。許可は助成金コマンドを通じて付与され、テーブルはCreate Tableコマンドによって作成されます。ユーザーとデータベースの関係を確立するには、データベースを作成し、ユーザーを作成してから許可を付与する必要があります。

MySQLは、Bツリー、ハッシュ、フルテキスト、および空間の4つのインデックスタイプをサポートしています。 1.B-Treeインデックスは、等しい値検索、範囲クエリ、ソートに適しています。 2。ハッシュインデックスは、等しい値検索に適していますが、範囲のクエリとソートをサポートしていません。 3.フルテキストインデックスは、フルテキスト検索に使用され、大量のテキストデータの処理に適しています。 4.空間インデックスは、地理空間データクエリに使用され、GISアプリケーションに適しています。
