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一、随机查询一条数据
方法一:SELECT * FROM `table` ORDER BY RAND() limit 1
评价:不建议使用,效率非常低,官方文档中进行说明:Order By和RAND()连用,会多次扫描表,导致速度变慢。
方法二:SELECT * FROM `table`
WHERE id >= (SELECT floor(RAND() * (SELECT MAX(id) FROM `table`)))
ORDER BY id LIMIT 1;
解释:SELECT MAX(id) FROM `table` 这句话查询出最大的id值
SELECT floor(RAND() * (SELECT MAX(id) FROM `table`)) 这句获取一个小于MAX(id)的随机数
WHERE id >= (SELECT floor(RAND() * (SELECT MAX(id) FROM `table`))) 这句话筛选出所有的大于生成随机数的id的行
然后最后就把大于这个随机id的行查询出来,然后按照id排序,选择第一个,就相当与获取了所有行中随机的一行。
评价:有问题,如果id不是从0开始的话,比如从10000开始自增,那么 SELECT floor(RAND() * (SELECT MAX(id) FROM `table`)) 得到的将是会哟很大概率得到小于10000的值,经过where限定的查询结果将会是所有的查询结果的几率变大,最后limit 1获取的是第一行数据的几率变高。
方法三:SELECT * FROM `table`
WHERE id >= (SELECT floor( RAND() * ((SELECT MAX(id) FROM `table`)-(SELECT MIN(id) FROM `table`)) + (SELECTMIN(id) FROM `table`))) ORDER BY id LIMIT 1;
方法四: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 1;
评价:解决了方法二中MAX(id)的问题,RAND() * ((SELECT MAX(id) FROM `table`)-(SELECT MIN(id) FROM `table`)) + (SELECTMIN(id) FROM `table`)可以获取MAX(id)和MIN(id)中的随机数。
方法四要比方法三稍快一点,http://www.bitsCN.com/article/42229.htm 这篇文章指出,15w条数据前者花费时间 0.147433 秒,后者花费时间 0.015130 秒。
以上解决方案都默认有一个不重复的数字字段,其实现在很多表的设计都是以一个自增段作为主键,当然还有一些是以uuid作为主键的,而没有数字键,这样的话,可以用mysql的函数将uuid的字符串转换成数字。而且还有一个问题,如果id字段的数字分布不均匀的话(比如按照1,4,5,6,7,8,45这样分布),也会造成随机查询的不合理,但是这里就不讨论那么复杂的问题了。
二、随机查询多条数据
方法一:把随机查询一条数据的limit 1修改成limit 5
评价:这样获取的数据会是连续的。
方法二:
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
from `table` limit 50) AS t2 on t1.id=t2.id
ORDER BY t1.id LIMIT 1;
解释:
SELECT ROUND(RAND() * ((SELECT MAX(id) FROM `table`)-(SELECT MIN(id) FROM `table`))+(SELECT MIN(id) FROM `table`)) AS id
from `table` limit 50)这样会获取50个随机数字,然后on t1.id=t2.id会挑选出不大于50行的随机数据,然后取5条就好了。
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MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQL学習パスには、基本的な知識、コアの概念、使用例、最適化手法が含まれます。 1)テーブル、行、列、SQLクエリなどの基本概念を理解します。 2)MySQLの定義、作業原則、および利点を学びます。 3)インデックスやストアドプロシージャなどの基本的なCRUD操作と高度な使用法をマスターします。 4)インデックスの合理的な使用や最適化クエリなど、一般的なエラーのデバッグとパフォーマンス最適化の提案に精通しています。これらの手順を通じて、MySQLの使用と最適化を完全に把握できます。

MySQLの実際のアプリケーションには、基本的なデータベース設計と複雑なクエリの最適化が含まれます。 1)基本的な使用法:ユーザー情報の挿入、クエリ、更新、削除など、ユーザーデータの保存と管理に使用されます。 2)高度な使用法:eコマースプラットフォームの注文や在庫管理など、複雑なビジネスロジックを処理します。 3)パフォーマンスの最適化:インデックス、パーティションテーブル、クエリキャッシュを使用して合理的にパフォーマンスを向上させます。

MySQLのSQLコマンドは、DDL、DML、DQL、DCLなどのカテゴリに分割でき、データベースとテーブルの作成、変更、削除、データの挿入、更新、削除、複雑なクエリ操作の実行に使用できます。 1.基本的な使用には、作成可能な作成テーブル、INSERTINTO INSERTデータ、クエリデータの選択が含まれます。 2。高度な使用法には、テーブル結合、サブQueries、およびデータ集約のためのグループに参加します。 3.構文エラー、データ型の不一致、許可の問題などの一般的なエラーは、構文チェック、データ型変換、許可管理を介してデバッグできます。 4.パフォーマンス最適化の提案には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、およびデータの一貫性を確保するためのトランザクションの使用が含まれます。

INNODBは、ロックメカニズムとMVCCを通じて、非論的、一貫性、および分離を通じて原子性を達成し、レッドログを介した持続性を達成します。 1)原子性:Undologを使用して元のデータを記録して、トランザクションをロールバックできることを確認します。 2)一貫性:行レベルのロックとMVCCを介してデータの一貫性を確保します。 3)分離:複数の分離レベルをサポートし、デフォルトでrepeatable -readが使用されます。 4)持続性:Redologを使用して修正を記録し、データが長時間保存されるようにします。

データベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されているオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2)クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3)基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4)SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5)パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます

MySQLは、中小企業に適しています。 1)中小企業は、顧客情報の保存など、基本的なデータ管理にMySQLを使用できます。 2)大企業はMySQLを使用して、大規模なデータと複雑なビジネスロジックを処理して、クエリのパフォーマンスとトランザクション処理を最適化できます。

INNODBは、次のキーロックメカニズムを通じてファントムの読み取りを効果的に防止します。 1)Next-KeyLockingは、Row LockとGap Lockを組み合わせてレコードとギャップをロックして、新しいレコードが挿入されないようにします。 2)実際のアプリケーションでは、クエリを最適化して分離レベルを調整することにより、ロック競争を削減し、並行性パフォーマンスを改善できます。


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