MySQL下的RAND()優化案例剖析。本站提示廣大學習愛好者：（MySQL下的RAND()優化案例剖析）文章只能為提供參考，不一定能成為您想要的結果。以下是MySQL下的RAND()優化案例剖析正文
盡人皆知，在MySQL中，假如直接 ORDER BY RAND() 的話，效力異常差，由於會屢次履行。現實上，假如等值查詢也是用 RAND() 的話也如斯，我們先來看看上面這幾個SQL的分歧履行籌劃和履行耗時。
起首，看下建表DDL，這是一個沒有顯式自增主鍵的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
往這個內外灌入一些測試數據，至多10萬以上， id 字段也是亂序的。
[yejr@imysql]> select count(*) from t_innodb_random\G *************************** 1. row *************************** count(*): 393216
1、常量等值檢索：
[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)
可以看到履行籌劃很不錯，是常量等值查詢，速度異常快。
2、應用RAND()函數乘以常量，求得隨機數後檢索：
[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)
可以看到履行籌劃很蹩腳，固然是只掃描索引，然則做了全索引掃描，效力異常差。由於WHERE前提中包括了RAND()，使得MySQL把它當作變量來處置，沒法用常量等值的方法查詢，效力很低。
我們把常量改成取t_innodb_random表的最年夜id值，再乘以RAND()求得隨機數後檢索看看甚麼情形：
[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，履行籌劃仍然是全索引掃描，履行耗時也根本相當。
3、改革成通俗子查詢形式 ，這裡有兩次子查詢
[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，履行籌劃也欠好，履行耗時較慢。
4、改革成JOIN聯系關系查詢，不外最年夜值照樣用常量表現
[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)
這時候候履行籌劃就異常完善了，和最開端的常量等值查詢是一樣的了，履行耗時也異常之快。
這類辦法固然很好，然則有能夠查詢不到記載，改革規模查找，但成果LIMIT 1便可以了：
[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，固然履行籌劃也是全索引掃描，然則由於有了LIMIT 1，只須要找到一筆記錄，便可終止掃描，所以效力照樣很快的。
小結：
從數據庫中隨機取一筆記錄時，可以把RAND()生成隨機數放在JOIN子查詢中以進步效力。
5、再來看看用ORDRR BY RAND()方法一次獲得多個隨機值的方法：
[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)
全索引掃描，生成排序暫時表，太差太慢了。
6、把隨機數放在子查詢裡看看：
[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，提速了很多，這個看起來還不賴：）
7、模仿下面的辦法，改成JOIN和隨機數子查詢聯系關系
[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，全索引檢索，發明相符記載的前提後，直接獲得1000行，這個辦法是最快的。
綜上，想從MySQL數據庫中隨機取一條或許N筆記錄時，最好把RAND()生成隨機數放在JOIN子查詢中以進步效力。
下面說了那末多的空話，最初簡略說下，就是把上面這個SQL：
SELECT id FROM table ORDER BY RAND() LIMIT n;
改革成上面這個：
SELECT id FROM table t1 JOIN (SELECT RAND() * (SELECT MAX(id) FROM table) AS nid) t2 ON t1.id > t2.nid LIMIT n;
假如想要到達完整隨機，還可以改成上面這類寫法：
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;
便可以享用在SQL中直接獲得隨機數了，不消再在法式中結構一串隨機數去檢索了。
