如何高效地从大型数据库表中随机选择 10 行?
优化大型数据库中的随机行选择
从海量数据集中高效地提取随机样本对于数据分析和测试至关重要。 本文重点介绍从 600,000 行表中检索 10 条随机行的最佳方法,优先考虑速度和性能。
高性能方法:
建议的解决方案采用复杂的技术来有效地选择随机行,即使数据集很大且 ID 序列中存在潜在间隙。 核心查询是:
SELECT name FROM random AS r1 JOIN (SELECT CEIL(RAND() * (SELECT MAX(id) FROM random)) AS id) AS r2 WHERE r1.id >= r2.id ORDER BY r1.id ASC LIMIT 10;
理解方法:
这个查询巧妙地使用了连接操作。子查询在表的 ID 范围内生成一个随机 ID。 然后,主查询将此随机 ID 与表连接,选择 ID 大于或等于随机 ID 的行。 ORDER BY
和 LIMIT 10
子句确保检索 10 个连续行,提供随机样本。
主要考虑因素:
- ID 分布: 该方法假设 ID 的分布相对均匀。 对于具有显着 ID 间隙的表,需要更高级的技术(如链接资源中详细介绍)。
-
索引:
id
列上正确的索引对于获得最佳性能至关重要。这极大地加快了查询速度,尤其是对于大型表。
这种方法提供了一个强大而高效的解决方案,用于选择随机行,即使是从非常大的数据库表中也是如此。 请记住使查询适应您的特定表和列名称。
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