前天因為工作需要我把從一個5W記錄的數據庫中隨機抽取幾條記錄了，這里我是直接使用mysql rand by函數來直接，幾千條記錄沒關系，但如果到了幾萬條感覺要幾秒，這個就很慢了，下面小編與大家一起來看看mysql 取隨機數據慢優化過程。
MySQL很多時候需要獲取隨機數據，舉個例子，要從tablename表中隨機提取一條記錄，大家一般的寫法就是：
復制代碼代碼如下:
SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1
但是，后來我查了一下MYSQL的官方手冊，里面針對RAND()的提示大概意思就是，在ORDER BY從句里面不能使用RAND()函數，因為這樣會導致數據列被多次掃描。但是在MYSQL 3.23版本中，仍然可以通過ORDER BY RAND()來實現隨機。
測試一下才發現這樣效率非常低。一個15萬余條的庫，查詢5條數據，居然要8秒以上。查看官方手冊，也說rand()放在ORDER BY 子句中會被執行多次，自然效率及很低。
You cannot use a column with RAND() values in an ORDER BY clause, because ORDER BY would evaluate the column multiple times.
搜索Google，網上基本上都是查詢max(id) * rand()來隨機獲取數據。
復制代碼代碼如下:
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;
但是這樣會產生連續的5條記錄。解決辦法只能是每次查詢一條，查詢5次。即便如此也值得，因為15萬條的表，查詢只需要0.01秒不到。
下面的語句采用的是JOIN，mysql的論壇上有人使用：
復制代碼代碼如下:
SELECT *
FROM 'table'
WHERE id >= (SELECT FLOOR( MAX(id) * RAND()) FROM 'table' )
ORDER BY id LIMIT 1;
我測試了一下，需要0.5秒，速度也不錯，但是跟上面的語句還是有很大差距。總覺有什么地方不正常。
于是把語句改寫了一下。
復制代碼代碼如下:
SELECT * FROM 'table'
WHERE id >= (SELECT floor(RAND() * (SELECT MAX(id) FROM 'table')))
ORDER BY id LIMIT 1;
這下，效率又提高了，查詢時間只有0.01秒。
最后，再把語句完善一下，加上MIN(id)的判斷。我在最開始測試的時候，就是因為沒有加上MIN(id)的判斷，結果有一半的時間總是查詢到表中的前面幾行。
完整查詢語句是：
復制代碼代碼如下:
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;
SELECT * FROM 'table' AS t1 JOIN (
SELECT ROUND(
# 最小值 + (1 至 最小與最大值差)
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;
最后在php中對這兩個語句進行分別查詢10次，前者花費時間 0.147433 秒，后者花費時間 0.015130 秒。看來采用JOIN的語法比直接在WHERE中使用函數效率還要高很多。
復制代碼代碼如下:
SELECT *
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 10;
這個就是我自己選用了，從以前5秒到現面0.0003秒時間都不用就查出10條記錄了。
