MySQL中rand函数随机取数据介绍
在mysql或mssql中都带了随机取数据的函数,在mysql中我们会有rand()函数,很多朋友都会直接使用,如果几百条数据肯定没事,如果几万或百万时你会发现,直接使用是错误的。下面我来介绍随机取数据一些优化方法。
代码如下 | 复制代码 |
SELECT * FROM table_name ORDER BY rand() LIMIT 5; |
rand在手册里是这么说的:
RAND()
RAND(N)
返回在范围0到1.0内的随机浮点值。如果一个整数参数N被指定,它被用作种子值。
代码如下 | 复制代码 |
mysql> select RAND(); -> 0.5925 mysql> select RAND(20); -> 0.1811 mysql> select RAND(20); -> 0.1811 mysql> select RAND(); -> 0.2079 mysql> select RAND(); -> 0.7888 |
你不能在一个ORDER BY子句用RAND()值使用列,因为ORDER BY将重复计算列多次。然而在MySQL3.23中,你可以做: SELECT * FROM table_name ORDER BY RAND(),这是有利于得到一个来自SELECT * FROM table1,table2 WHERE a=b AND c 网上基本上都是查询max(id) * rand()来随机获取数据。 但是这样会产生连续的5条记录。解决办法只能是每次查询一条,查询5次。即便如此也值得,因为15万条的表,查询只需要0.01秒不到。 我测试了一下,需要0.5秒,速度也不错,但是跟上面的语句还是有很大差距 完整查询语句是: SELECT * 最后在php中对这两个语句进行分别查询10次,
代码如下
复制代码
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;
上面的语句采用的是JOIN,mysql的论坛上有人使用
代码如下
复制代码
SELECT *
FROM `table`
WHERE id >= (SELECT FLOOR( MAX(id) * RAND()) FROM `table` )
ORDER BY id LIMIT 1;
后来请教了baidu,得到如下代码
代码如下
复制代码
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;
代码如下
复制代码
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;
前者花费时间 0.147433 秒
后者花费时间 0.015130 秒
执行效率需要0.02 sec.可惜的是,只有mysql 4.1.*以上才支持这样的子查询.
注意事项 查看官方手册,也说rand()放在ORDER BY 子句中会被执行多次,自然效率及很低。

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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

MySQL은 B-Tree, Hash, Full-Text 및 Spatial의 4 가지 인덱스 유형을 지원합니다. 1.B- 트리 색인은 동일한 값 검색, 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 2. 해시 인덱스는 동일한 값 검색에 적합하지만 범위 쿼리 및 정렬을 지원하지 않습니다. 3. 전체 텍스트 색인은 전체 텍스트 검색에 사용되며 다량의 텍스트 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 데이터 쿼리에 사용되며 GIS 응용 프로그램에 적합합니다.
