MySQL 如何快速从 60 万行数据中随机选择 10 行？|极客笔记

MySQL 如何快速从 60 万行数据中随机选择 10 行？

在实际项目开发中，我们经常需要从数据库中随机选择一定数量的数据。对于数据量比较小的情况下，可以直接使用 ORDER BY RAND() 的方式进行选择，但是当数据量非常大的时候，这种方法就会变得非常耗时。本文将介绍一些优化策略，可以帮助我们快速从大量的数据中随机选择指定数量的数据。

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方案一：通过 LIMIT 和 OFFSET 选择

这时我们需要使用 MySQL 中的 LIMIT 和 RAND 函数结合使用，首先使用 COUNT() 函数获取表中记录的总数，然后使用 RAND() 函数生成一个随机浮点数，用该随机数乘以 COUNT() 就可以取得表中的一个随机行号，最后在 WHERE 子句中使用该行号筛选出一个随机行，可以使用 UNION ALL 来组合多个随机行，从而取得指定数量的随即行。

例如，下面是查找 10 条随机数据的 SQL 语句示例：

SELECT * FROM table_name
WHERE id >= (SELECT FLOOR(MAX(id) * RAND()) FROM table_name) 
ORDER BY id LIMIT 10;

方案二：通过采样方式进行选择

如果我们的数据量过大，采用 OFFSET 的方式会产生比较大的效率问题，那么我们可以考虑采用采样技术。所谓采样，就是先从总体数据中抽出一部分数据进行处理，得到近似的结果。在 MySQL 中，我们可以使用 TABLESAMPLE 子句来实现对数据采样。

例如，下面的例子使用 TABLESAMPLE 子句来获取 table_name 表的 10% 随机行：

SELECT * FROM table_name TABLESAMPLE(10 PERCENT);

方案三：通过程序随机选择

如果以上两种方法还是不能满足需求，那么我们可以考虑采用程序随机选择的方式。通过程序，在读取数据时随机选择需要的行数，这样可以保证数据的随机性。

例如，在 Python 中，我们可以使用以下代码来实现从 table_name 表中随机选择 10 条数据：

import random
import pymysql

conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='database_name', cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
cur = conn.cursor()

results =[]

sql = "SELECT * FROM table_name;"
cur.execute(sql)
rows = cur.fetchall()

#从rows中随机抽取10行
if len(rows) >= 10:
    results=random.sample(rows,10)
else:
    results=rows

cur.close()
conn.close()

print(results)