가중치를 고려한 임의 행 선택
SQL은 테이블에서 행을 무작위로 선택하는 방법을 제공합니다. 그러나 선택 확률에 영향을 미치기 위해 각 행의 가중치를 고려하는 것은 간단하지 않습니다.
이를 달성하는 한 가지 방법은 가중 저장소 샘플링으로, 이는 대체를 통해 세트에서 요소를 선택하는 우아하고 효과적인 기술입니다. 확률은 가중치에 비례합니다.
이를 SQL로 구현하는 작업은 다음과 같습니다.
이 쿼리는 다음을 수행합니다.
SELECT id, -LOG(RAND()) / weight AS priority FROM your_table ORDER BY priority LIMIT 1;
이 쿼리에서는 LOG(RAND()) 0과 1 사이에 균일하게 분포된 난수를 생성합니다. 이 숫자에 음의 로그를 취하면 해당 값이 효과적으로 반전되어 더 작은 난수 값에 대해 더 큰 숫자가 생성됩니다. 이 반전된 값을 행의 가중치로 나누어 가중치가 높은 행에 대해 더 작은 우선순위를 얻습니다.
결과적으로 가중치가 높은 행의 우선순위 점수가 낮아지고 상위에 올 가능성이 높아집니다. 결과를 정렬하여 선정될 확률을 높입니다. 이 접근 방식은 각 행의 선택 확률이 해당 가중치에 비례하도록 보장합니다.
위 내용은 가중 확률을 사용하여 SQL 테이블에서 행을 무작위로 선택하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!