PostgreSQL高效隨機行選擇方法
在PostgreSQL中選擇隨機行,最佳方法取決於表格的大小、可用索引以及所需的隨機性等級。
對於擁有5億行且包含數值ID欄位(例如,id)的超大型表:
-
最快方法:
- 使用CTE和
random()
函數在ID空間內產生隨機ID。 - 使用id列將產生的ID與表格連接。
- 過濾掉重複項並移除多餘的ID。
- 使用CTE和
WITH params AS ( SELECT 1 AS min_id, -- 最小id , 5100000 AS id_span -- 四舍五入。(max_id - min_id + buffer) ) SELECT * FROM ( SELECT p.min_id + trunc(random() * p.id_span)::integer AS id FROM params p , generate_series(1, 1100) g -- 1000 + buffer GROUP BY 1 -- 去除重复项 ) r JOIN big USING (id) LIMIT 1000; -- 去除多余项
-
改良方法:
- 使用遞歸CTE (
random_pick
) 消除ID空間中的任何間隙。 - 合併遞迴結果以消除重複項。
- 應用外部
LIMIT
以滿足限制條件。
- 使用遞歸CTE (
WITH RECURSIVE random_pick AS ( SELECT * FROM ( SELECT 1 + trunc(random() * 5100000)::int AS id FROM generate_series(1, 1030) -- 1000 + 百分之几 - 根据需要调整 LIMIT 1030 -- 查询规划器提示 ) r JOIN big b USING (id) -- 消除缺失 UNION -- 消除重复项 SELECT b.* FROM ( SELECT 1 + trunc(random() * 5100000)::int AS id FROM random_pick r -- 加上百分之三 - 根据需要调整 LIMIT 999 -- 小于1000,查询规划器提示 ) r JOIN big b USING (id) -- 消除缺失 ) TABLE random_pick LIMIT 1000; -- 实际限制
-
通用函數:
- 將上述查詢包裝到一個函數中,以便可以對任何具有唯一整數列的表重複使用它們。
CREATE OR REPLACE FUNCTION f_random_sample(_tbl_type anyelement , _id text = 'id' , _limit int = 1000 , _gaps real = 1.03) RETURNS SETOF anyelement LANGUAGE plpgsql VOLATILE ROWS 1000 AS $func$ DECLARE _tbl text := pg_typeof(_tbl_type)::text; _estimate int := (...); BEGIN RETURN QUERY EXECUTE format( $$ WITH RECURSIVE random_pick AS ( SELECT ... FROM ... ... ) TABLE random_pick LIMIT ; $$ , _tbl, _id ) USING (...); END $func$;
對於不需要精確隨機性或重複呼叫的場景:
-
物化視圖:
- 建立一個物化視圖來儲存近似隨機選擇的行。
- 定期刷新物化視圖。
-
TABLESAMPLE SYSTEM (n)
:- 在PostgreSQL 9.5中引入,
TABLESAMPLE SYSTEM (n)
提供了一種快速且非精確的隨機抽樣方法。 -
n
參數表示要抽樣的表格百分比。
- 在PostgreSQL 9.5中引入,
SELECT * FROM big TABLESAMPLE SYSTEM ((1000 * 100) / 5100000.0);
其他注意事項:
- 為獲得最佳效能,請在ID欄位上使用索引。
- PostgreSQL中的
random()
函數不是密碼學安全的。 - 建議的方法為大多數實際用例提供了高度的隨機性。
以上是如何在 PostgreSQL 中有效率地選擇隨機行?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

MySQL使用的是GPL許可證。 1)GPL許可證允許自由使用、修改和分發MySQL,但修改後的分發需遵循GPL。 2)商業許可證可避免公開修改,適合需要保密的商業應用。

選擇InnoDB而不是MyISAM的情況包括:1)需要事務支持,2)高並發環境,3)需要高數據一致性;反之,選擇MyISAM的情況包括:1)主要是讀操作,2)不需要事務支持。 InnoDB適合需要高數據一致性和事務處理的應用,如電商平台,而MyISAM適合讀密集型且無需事務的應用,如博客系統。

在MySQL中,外鍵的作用是建立表與表之間的關係,確保數據的一致性和完整性。外鍵通過引用完整性檢查和級聯操作維護數據的有效性,使用時需注意性能優化和避免常見錯誤。

MySQL中有四種主要的索引類型:B-Tree索引、哈希索引、全文索引和空間索引。 1.B-Tree索引適用於範圍查詢、排序和分組,適合在employees表的name列上創建。 2.哈希索引適用於等值查詢,適合在MEMORY存儲引擎的hash_table表的id列上創建。 3.全文索引用於文本搜索,適合在articles表的content列上創建。 4.空間索引用於地理空間查詢,適合在locations表的geom列上創建。

toCreateAnIndexinMysql,usethecReateIndexStatement.1)forasingLecolumn,使用“ createIndexIdx_lastNameEnemployees(lastName); 2)foracompositeIndex,使用“ createIndexIndexIndexIndexIndexDx_nameOmplayees(lastName,firstName,firstName);” 3)forauniqe instex,creationexexexexex,

MySQL和SQLite的主要區別在於設計理念和使用場景:1.MySQL適用於大型應用和企業級解決方案,支持高性能和高並發;2.SQLite適合移動應用和桌面軟件,輕量級且易於嵌入。

MySQL中的索引是數據庫表中一列或多列的有序結構,用於加速數據檢索。 1)索引通過減少掃描數據量提升查詢速度。 2)B-Tree索引利用平衡樹結構,適合範圍查詢和排序。 3)創建索引使用CREATEINDEX語句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。 4)複合索引可優化多列查詢,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。 5)使用EXPLAIN分析查詢計劃,避

在MySQL中使用事務可以確保數據一致性。 1)通過STARTTRANSACTION開始事務,執行SQL操作後用COMMIT提交或ROLLBACK回滾。 2)使用SAVEPOINT可以設置保存點,允許部分回滾。 3)性能優化建議包括縮短事務時間、避免大規模查詢和合理使用隔離級別。


熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

mPDF
mPDF是一個PHP庫,可以從UTF-8編碼的HTML產生PDF檔案。原作者Ian Back編寫mPDF以從他的網站上「即時」輸出PDF文件,並處理不同的語言。與原始腳本如HTML2FPDF相比,它的速度較慢,並且在使用Unicode字體時產生的檔案較大,但支援CSS樣式等,並進行了大量增強。支援幾乎所有語言,包括RTL(阿拉伯語和希伯來語)和CJK(中日韓)。支援嵌套的區塊級元素(如P、DIV),

VSCode Windows 64位元 下載
微軟推出的免費、功能強大的一款IDE編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

ZendStudio 13.5.1 Mac
強大的PHP整合開發環境