MySQL下的RAND()优化案例分析_MySQL
众所周知，在MySQL中，如果直接 ORDER BY RAND() 的话，效率非常差，因为会多次执行。事实上，如果等值查询也是用 RAND() 的话也如此，我们先来看看下面这几个SQL的不同执行计划和执行耗时。
首先，看下建表DDL，这是一个没有显式自增主键的InnoDB表：
[yejr@imysql]> show create table t_innodb_random\G *************************** 1. row *************************** Table: t_innodb_random Create Table: CREATE TABLE `t_innodb_random` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL, `user` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '', KEY `idx_id` (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1
往这个表里灌入一些测试数据，至少10万以上， id 字段也是乱序的。
[yejr@imysql]> select count(*) from t_innodb_random\G *************************** 1. row *************************** count(*): 393216
1、常量等值检索：
[yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random where id = 13412\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t_innodb_random type: ref possible_keys: idx_id key: idx_id key_len: 4 ref: const rows: 1 Extra: Using index
[yejr@imysql]> select id from t_innodb_random where id = 13412; 1 row in set (0.00 sec)
可以看到执行计划很不错，是常量等值查询，速度非常快。
2、使用RAND()函数乘以常量，求得随机数后检索：
[yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random where id = round(rand()*13241324)\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t_innodb_random type: index possible_keys: NULL key: idx_id key_len: 4 ref: NULL rows: 393345 Extra: Using where; Using index
[yejr@imysql]> select id from t_innodb_random where id = round(rand()*13241324)\G Empty set (0.26 sec)
可以看到执行计划很糟糕，虽然是只扫描索引，但是做了全索引扫描，效率非常差。因为WHERE条件中包含了RAND()，使得MySQL把它当做变量来处理，无法用常量等值的方式查询，效率很低。
我们把常量改成取t_innodb_random表的最大id值，再乘以RAND()求得随机数后检索看看什么情况：
[yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random where id = round(rand()*(select max(id) from t_innodb_random))\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: PRIMARY table: t_innodb_random type: index possible_keys: NULL key: idx_id key_len: 4 ref: NULL rows: 393345 Extra: Using where; Using index *************************** 2. row *************************** id: 2 select_type: SUBQUERY table: NULL type: NULL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: NULL Extra: Select tables optimized away
[yejr@imysql]> select id from t_innodb_random where id = round(rand()*(select max(id) from t_innodb_random))\G Empty set (0.27 sec)
可以看到，执行计划依然是全索引扫描，执行耗时也基本相当。
3、改造成普通子查询模式 ，这里有两次子查询
[yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random where id = (select round(rand()*(select max(id) from t_innodb_random)) as nid)\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: PRIMARY table: t_innodb_random type: index possible_keys: NULL key: idx_id key_len: 4 ref: NULL rows: 393345 Extra: Using where; Using index *************************** 2. row *************************** id: 3 select_type: SUBQUERY table: NULL type: NULL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: NULL Extra: Select tables optimized away
[yejr@imysql]> select id from t_innodb_random where id = (select round(rand()*(select max(id) from t_innodb_random)) as nid)\G Empty set (0.27 sec)
可以看到，执行计划也不好，执行耗时较慢。
4、改造成JOIN关联查询，不过最大值还是用常量表示
[yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random t1 join (select round(rand()*13241324) as id2) as t2 where t1.id = t2.id2\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: PRIMARY table: <derived2> type: system possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 1 Extra: *************************** 2. row *************************** id: 1 select_type: PRIMARY table: t1 type: ref possible_keys: idx_id key: idx_id key_len: 4 ref: const rows: 1 Extra: Using where; Using index *************************** 3. row *************************** id: 2 select_type: DERIVED table: NULL type: NULL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: NULL Extra: No tables used
[yejr@imysql]> select id from t_innodb_random t1 join (select round(rand()*13241324) as id2) as t2 where t1.id = t2.id2\G Empty set (0.00 sec)
这时候执行计划就非常完美了，和最开始的常量等值查询是一样的了，执行耗时也非常之快。
这种方法虽然很好，但是有可能查询不到记录，改造范围查找，但结果LIMIT 1就可以了：
[yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random where id > (select round(rand()*(select max(id) from t_innodb_random)) as nid) limit 1\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: PRIMARY table: t_innodb_random type: index possible_keys: NULL key: idx_id key_len: 4 ref: NULL rows: 393345 Extra: Using where; Using index *************************** 2. row *************************** id: 3 select_type: SUBQUERY table: NULL type: NULL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: NULL Extra: Select tables optimized away
[yejr@imysql]> select id from t_innodb_random where id > (select round(rand()*(select max(id) from t_innodb_random)) as nid) limit 1\G *************************** 1. row *************************** id: 1301 1 row in set (0.00 sec)
可以看到，虽然执行计划也是全索引扫描，但是因为有了LIMIT 1，只需要找到一条记录，即可终止扫描，所以效率还是很快的。
小结：
从数据库中随机取一条记录时，可以把RAND()生成随机数放在JOIN子查询中以提高效率。
5、再来看看用ORDRR BY RAND()方式一次取得多个随机值的方式：
[yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random order by rand() limit 1000\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t_innodb_random type: index possible_keys: NULL key: idx_id key_len: 4 ref: NULL rows: 393345 Extra: Using index; Using temporary; Using filesort
[yejr@imysql]> select id from t_innodb_random order by rand() limit 1000; 1000 rows in set (0.41 sec)
全索引扫描，生成排序临时表，太差太慢了。
6、把随机数放在子查询里看看：
[yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random where id > (select rand() * (select max(id) from t_innodb_random) as nid) limit 1000\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: PRIMARY table: t_innodb_random type: index possible_keys: NULL key: idx_id key_len: 4 ref: NULL rows: 393345 Extra: Using where; Using index *************************** 2. row *************************** id: 3 select_type: SUBQUERY table: NULL type: NULL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: NULL Extra: Select tables optimized away
[yejr@imysql]> select id from t_innodb_random where id > (select rand() * (select max(id) from t_innodb_random) as nid) limit 1000\G 1000 rows in set (0.04 sec)
嗯，提速了不少，这个看起来还不赖：）
7、仿照上面的方法，改成JOIN和随机数子查询关联
[yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random t1 join (select rand() * (select max(id) from t_innodb_random) as nid) t2 on t1.id > t2.nid limit 1000\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: PRIMARY table: <derived2> type: system possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 1 Extra: *************************** 2. row *************************** id: 1 select_type: PRIMARY table: t1 type: range possible_keys: idx_id key: idx_id key_len: 4 ref: NULL rows: 196672 Extra: Using where; Using index *************************** 3. row *************************** id: 2 select_type: DERIVED table: NULL type: NULL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: NULL Extra: No tables used *************************** 4. row *************************** id: 3 select_type: SUBQUERY table: NULL type: NULL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: NULL Extra: Select tables optimized away
[yejr@imysql]> select id from t_innodb_random t1 join (select rand() * (select max(id) from t_innodb_random) as nid) t2 on t1.id > t2.nid limit 1000\G 1000 rows in set (0.00 sec)
可以看到，全索引检索，发现符合记录的条件后，直接取得1000行，这个方法是最快的。
综上，想从MySQL数据库中随机取一条或者N条记录时，最好把RAND()生成随机数放在JOIN子查询中以提高效率。
上面说了那么多的废话，最后简单说下，就是把下面这个SQL：
SELECT id FROM table ORDER BY RAND() LIMIT n;
改造成下面这个：
SELECT id FROM table t1 JOIN (SELECT RAND() * (SELECT MAX(id) FROM table) AS nid) t2 ON t1.id > t2.nid LIMIT n;
如果想要达到完全随机，还可以改成下面这种写法：
SELECT id FROM table t1 JOIN (SELECT round(RAND() * (SELECT MAX(id) FROM table)) AS nid FROM table LIMIT n) t2 ON t1.id = t2.nid;
就可以享受在SQL中直接取得随机数了，不用再在程序中构造一串随机数去检索了。
熱AI工具
Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序，用於創建逼真的裸體照片
AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。
Undress AI Tool
免費脫衣圖片
Clothoff.io
AI脫衣器
Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具，輕鬆在任何影片中換臉！
熱門文章
熱工具
記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器
SublimeText3漢化版
中文版，非常好用
禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境
Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具
SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)
MySQL的角色：Web應用程序中的數據庫
Apr 17, 2025 am 12:23 AM
MySQL在Web應用中的主要作用是存儲和管理數據。 1.MySQL高效處理用戶信息、產品目錄和交易記錄等數據。 2.通過SQL查詢，開發者能從數據庫提取信息生成動態內容。 3.MySQL基於客戶端-服務器模型工作，確保查詢速度可接受。
docker怎麼啟動mysql
Apr 15, 2025 pm 12:09 PM
在 Docker 中啟動 MySQL 的過程包含以下步驟：拉取 MySQL 鏡像創建並啟動容器，設置根用戶密碼並映射端口驗證連接創建數據庫和用戶授予對數據庫的所有權限
laravel入門實例
Apr 18, 2025 pm 12:45 PM
Laravel 是一款 PHP 框架，用於輕鬆構建 Web 應用程序。它提供一系列強大的功能，包括：安裝： 使用 Composer 全局安裝 Laravel CLI，並在項目目錄中創建應用程序。路由： 在 routes/web.php 中定義 URL 和處理函數之間的關係。視圖： 在 resources/views 中創建視圖以呈現應用程序的界面。數據庫集成： 提供與 MySQL 等數據庫的開箱即用集成，並使用遷移來創建和修改表。模型和控制器： 模型表示數據庫實體，控制器處理 HTTP 請求。
解決數據庫連接問題：使用minii/db庫的實際案例
Apr 18, 2025 am 07:09 AM
在開發一個小型應用時，我遇到了一個棘手的問題：需要快速集成一個輕量級的數據庫操作庫。嘗試了多個庫後，我發現它們要么功能過多，要么兼容性不佳。最終，我找到了minii/db，這是一個基於Yii2的簡化版本，完美地解決了我的問題。
centos7如何安裝mysql
Apr 14, 2025 pm 08:30 PM
優雅安裝 MySQL 的關鍵在於添加 MySQL 官方倉庫。具體步驟如下：下載 MySQL 官方 GPG 密鑰，防止釣魚攻擊。添加 MySQL 倉庫文件：rpm -Uvh https://dev.mysql.com/get/mysql80-community-release-el7-3.noarch.rpm更新 yum 倉庫緩存：yum update安裝 MySQL：yum install mysql-server啟動 MySQL 服務：systemctl start mysqld設置開機自啟動
centos安裝mysql
Apr 14, 2025 pm 08:09 PM
在 CentOS 上安裝 MySQL 涉及以下步驟：添加合適的 MySQL yum 源。執行 yum install mysql-server 命令以安裝 MySQL 服務器。使用 mysql_secure_installation 命令進行安全設置，例如設置 root 用戶密碼。根據需要自定義 MySQL 配置文件。調整 MySQL 參數和優化數據庫以提升性能。
laravel框架安裝方法
Apr 18, 2025 pm 12:54 PM
文章摘要：本文提供了詳細分步說明，指導讀者如何輕鬆安裝 Laravel 框架。 Laravel 是一個功能強大的 PHP 框架，它 упростил 和加快了 web 應用程序的開發過程。本教程涵蓋了從系統要求到配置數據庫和設置路由等各個方面的安裝過程。通過遵循這些步驟，讀者可以快速高效地為他們的 Laravel 項目打下堅實的基礎。
MySQL和PhpMyAdmin：核心功能和功能
Apr 22, 2025 am 12:12 AM
MySQL和phpMyAdmin是強大的數據庫管理工具。 1）MySQL用於創建數據庫和表、執行DML和SQL查詢。 2）phpMyAdmin提供直觀界面進行數據庫管理、表結構管理、數據操作和用戶權限管理。
