眾所周知，在MySQL中，如果直接 ORDER BY RAND() 的話，效率非常差，因為會多次執(zhí)行。事實上，如果等值查詢也是用 RAND() 的話也如此，我們先來看看下面這幾個SQL的不同執(zhí)行計劃和執(zhí)行耗時。
首先，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_randomCreate 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
往這個表里灌入一些測試數(shù)據(jù)，至少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: 1select_type: SIMPLEtable: t_innodb_randomtype: refpossible_keys: idx_idkey: idx_idkey_len: 4ref: constrows: 1Extra: Using index
[yejr@imysql]> select id from t_innodb_random where id = 13412;1 row in set (0.00 sec)
可以看到執(zhí)行計劃很不錯，是常量等值查詢，速度非常快。
2、使用RAND()函數(shù)乘以常量，求得隨機數(shù)后檢索：
[yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random where id = round(rand()*13241324)/G*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: t_innodb_randomtype: indexpossible_keys: NULLkey: idx_idkey_len: 4ref: NULLrows: 393345Extra: Using where; Using index
[yejr@imysql]> select id from t_innodb_random where id = round(rand()*13241324)/GEmpty set (0.26 sec)
可以看到執(zhí)行計劃很糟糕，雖然是只掃描索引，但是做了全索引掃描，效率非常差。因為WHERE條件中包含了RAND()，使得MySQL把它當做變量來處理，無法用常量等值的方式查詢，效率很低。
我們把常量改成取t_innodb_random表的最大id值，再乘以RAND()求得隨機數(shù)后檢索看看什么情況：
[yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random where id = round(rand()*(select max(id) from t_innodb_random))/G*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: PRIMARYtable: t_innodb_randomtype: indexpossible_keys: NULLkey: idx_idkey_len: 4ref: NULLrows: 393345Extra: Using where; Using index*************************** 2. row ***************************id: 2select_type: SUBQUERYtable: NULLtype: NULLpossible_keys: NULLkey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: NULLExtra: Select tables optimized away
[yejr@imysql]> select id from t_innodb_random where id = round(rand()*(select max(id) from t_innodb_random))/GEmpty set (0.27 sec)
可以看到，執(zhí)行計劃依然是全索引掃描，執(zhí)行耗時也基本相當。
3、改造成普通子查詢模式 ，這里有兩次子查詢
[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: 1select_type: PRIMARYtable: t_innodb_randomtype: indexpossible_keys: NULLkey: idx_idkey_len: 4ref: NULLrows: 393345Extra: Using where; Using index*************************** 2. row ***************************id: 3select_type: SUBQUERYtable: NULLtype: NULLpossible_keys: NULLkey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: NULLExtra: 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)/GEmpty set (0.27 sec)
可以看到，執(zhí)行計劃也不好，執(zhí)行耗時較慢。
4、改造成JOIN關(guān)聯(lián)查詢，不過最大值還是用常量表示
[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: 1select_type: PRIMARYtable: <derived2>type: systempossible_keys: NULLkey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: 1Extra:*************************** 2. row ***************************id: 1select_type: PRIMARYtable: t1type: refpossible_keys: idx_idkey: idx_idkey_len: 4ref: constrows: 1Extra: Using where; Using index*************************** 3. row ***************************id: 2select_type: DERIVEDtable: NULLtype: NULLpossible_keys: NULLkey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: NULLExtra: 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/GEmpty set (0.00 sec)
這時候執(zhí)行計劃就非常完美了，和最開始的常量等值查詢是一樣的了，執(zhí)行耗時也非常之快。
這種方法雖然很好，但是有可能查詢不到記錄，改造范圍查找，但結(jié)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: 1select_type: PRIMARYtable: t_innodb_randomtype: indexpossible_keys: NULLkey: idx_idkey_len: 4ref: NULLrows: 393345Extra: Using where; Using index*************************** 2. row ***************************id: 3select_type: SUBQUERYtable: NULLtype: NULLpossible_keys: NULLkey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: NULLExtra: 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: 13011 row in set (0.00 sec)
可以看到，雖然執(zhí)行計劃也是全索引掃描，但是因為有了LIMIT 1，只需要找到一條記錄，即可終止掃描，所以效率還是很快的。
小結(jié)：
從數(shù)據(jù)庫中隨機取一條記錄時，可以把RAND()生成隨機數(shù)放在JOIN子查詢中以提高效率。
5、再來看看用ORDRR BY RAND()方式一次取得多個隨機值的方式：
[yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random order by rand() limit 1000/G*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: t_innodb_randomtype: indexpossible_keys: NULLkey: idx_idkey_len: 4ref: NULLrows: 393345Extra: 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，生成排序臨時表，太差太慢了。
6、把隨機數(shù)放在子查詢里看看：
[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: 1select_type: PRIMARYtable: t_innodb_randomtype: indexpossible_keys: NULLkey: idx_idkey_len: 4ref: NULLrows: 393345Extra: Using where; Using index*************************** 2. row ***************************id: 3select_type: SUBQUERYtable: NULLtype: NULLpossible_keys: NULLkey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: NULLExtra: 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/G1000 rows in set (0.04 sec)
嗯，提速了不少，這個看起來還不賴：）
7、仿照上面的方法，改成JOIN和隨機數(shù)子查詢關(guān)聯(lián)
[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: 1select_type: PRIMARYtable: <derived2>type: systempossible_keys: NULLkey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: 1Extra:*************************** 2. row ***************************id: 1select_type: PRIMARYtable: t1type: rangepossible_keys: idx_idkey: idx_idkey_len: 4ref: NULLrows: 196672Extra: Using where; Using index*************************** 3. row ***************************id: 2select_type: DERIVEDtable: NULLtype: NULLpossible_keys: NULLkey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: NULLExtra: No tables used*************************** 4. row ***************************id: 3select_type: SUBQUERYtable: NULLtype: NULLpossible_keys: NULLkey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: NULLExtra: 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/G1000 rows in set (0.00 sec)
可以看到，全索引檢索，發(fā)現(xiàn)符合記錄的條件后，直接取得1000行，這個方法是最快的。
綜上，想從MySQL數(shù)據(jù)庫中隨機取一條或者N條記錄時，最好把RAND()生成隨機數(shù)放在JOIN子查詢中以提高效率。
上面說了那么多的廢話，最后簡單說下，就是把下面這個SQL：
SELECT id FROM table ORDER BY RAND() LIMIT n;
改造成下面這個：
SELECT id FROM table t1 JOIN (SELECT RAND() * (SELECT MAX(id) FROM table) AS nid) t2 ON t1.id > t2.nid LIMIT n;
如果想要達到完全隨機，還可以改成下面這種寫法：
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;
就可以享受在SQL中直接取得隨機數(shù)了，不用再在程序中構(gòu)造一串隨機數(shù)去檢索了。
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