PostgreSQL高效随机行选择方法
在PostgreSQL中选择随机行,最佳方法取决于表的大小、可用索引以及所需的随机性级别。
对于拥有5亿行且包含数值ID列(例如,id)的超大型表:
-
最快方法:
- 使用CTE和
random()
函数在ID空间内生成随机ID。 - 使用id列将生成的ID与表连接。
- 过滤掉重复项并去除多余的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
-
改进方法:
- 使用递归CTE (
random_pick
) 消除ID空间中的任何间隙。 - 合并递归结果以消除重复项。
- 应用外部
LIMIT
以满足限制条件。
- 使用递归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
-
通用函数:
- 将上述查询包装到一个函数中,以便可以对任何具有唯一整数列的表重用它们。
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 $func$;
对于不需要精确随机性或重复调用的场景:
-
物化视图:
- 创建一个物化视图来存储近似随机选择的行。
- 定期刷新物化视图。
-
TABLESAMPLE SYSTEM (n)
:- 在PostgreSQL 9.5中引入,
TABLESAMPLE SYSTEM (n)
提供了一种快速且非精确的随机抽样方法。 -
n
参数表示要抽样的表百分比。
- 在PostgreSQL 9.5中引入,
SELECT * FROM big TABLESAMPLE SYSTEM ((1000 * 100) / 5100000.0);
其他注意事项:
- 为获得最佳性能,请在ID列上使用索引。
- PostgreSQL中的
random()
函数不是密码学安全的。 - 建议的方法为大多数实际用例提供了高度的随机性。
以上是如何在 PostgreSQL 中高效地选择随机行?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,主要用于快速、可靠地存储和检索数据。其工作原理包括客户端请求、查询解析、执行查询和返回结果。使用示例包括创建表、插入和查询数据,以及高级功能如JOIN操作。常见错误涉及SQL语法、数据类型和权限问题,优化建议包括使用索引、优化查询和分表分区。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统,适用于数据存储、管理、查询和安全。1.它支持多种操作系统,广泛应用于Web应用等领域。2.通过客户端-服务器架构和不同存储引擎,MySQL高效处理数据。3.基本用法包括创建数据库和表,插入、查询和更新数据。4.高级用法涉及复杂查询和存储过程。5.常见错误可通过EXPLAIN语句调试。6.性能优化包括合理使用索引和优化查询语句。

选择MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社区支持。1.MySQL提供高效的数据存储和检索功能,支持多种数据类型和高级查询操作。2.采用客户端-服务器架构和多种存储引擎,支持事务和查询优化。3.易于使用,支持多种操作系统和编程语言。4.拥有强大的社区支持,提供丰富的资源和解决方案。

InnoDB的锁机制包括共享锁、排他锁、意向锁、记录锁、间隙锁和下一个键锁。1.共享锁允许事务读取数据而不阻止其他事务读取。2.排他锁阻止其他事务读取和修改数据。3.意向锁优化锁效率。4.记录锁锁定索引记录。5.间隙锁锁定索引记录间隙。6.下一个键锁是记录锁和间隙锁的组合,确保数据一致性。

MySQL查询性能不佳的原因主要包括没有使用索引、查询优化器选择错误的执行计划、表设计不合理、数据量过大和锁竞争。 1.没有索引导致查询缓慢,添加索引后可显着提升性能。 2.使用EXPLAIN命令可以分析查询计划,找出优化器错误。 3.重构表结构和优化JOIN条件可改善表设计问题。 4.数据量大时,采用分区和分表策略。 5.高并发环境下,优化事务和锁策略可减少锁竞争。

在数据库优化中,应根据查询需求选择索引策略:1.当查询涉及多个列且条件顺序固定时,使用复合索引;2.当查询涉及多个列但条件顺序不固定时,使用多个单列索引。复合索引适用于优化多列查询,单列索引则适合单列查询。

要优化MySQL慢查询,需使用slowquerylog和performance_schema:1.启用slowquerylog并设置阈值,记录慢查询;2.利用performance_schema分析查询执行细节,找出性能瓶颈并优化。

MySQL和SQL是开发者必备技能。1.MySQL是开源的关系型数据库管理系统,SQL是用于管理和操作数据库的标准语言。2.MySQL通过高效的数据存储和检索功能支持多种存储引擎,SQL通过简单语句完成复杂数据操作。3.使用示例包括基本查询和高级查询,如按条件过滤和排序。4.常见错误包括语法错误和性能问题,可通过检查SQL语句和使用EXPLAIN命令优化。5.性能优化技巧包括使用索引、避免全表扫描、优化JOIN操作和提升代码可读性。


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