where o.o_orderkey=m.o_orderkey and m.row_id>=(selectfloor(RAND()*((selectMAX(row_id)from orders_key_map)-(selectMIN(row_id)from orders_key_map))+(selectMIN(row_id)from orders_key_map)))order by row_id limit10; 其执行计划如下: 可以看到其执行时间为3ms左右,性能相比较原SQL提升...
o_orderkey m.row_id >= ( select floor( RAND() * ((select MAX(row_id) from orders_key_map)-(select MIN(row_id) from orders_key_map)) + (select MIN(row_id) from orders_key_map))) order by row_id limit 10; 其执行计划如下: 可以看到其执行时间为3ms左右,性能相比较原SQL提升了20...
举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。 但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,仍然可以通过ORDER...
ORDERBYt1.idASC LIMIT 30; 优化方案二: 1SELECT2t1.id,3t1.loan_id,4t1.NAME5FROM6tablename t17WHERE8t1.id>=(9SELECT10floor(11RAND()*(12SELECT13MAX(id)14FROM15`tablename`16)17)18)19ANDt1.timeBETWEEN1522512000AND152510399920ANDt1.STATUSIN(1,2,4)21ANDt1.typeIN(1,2)22ANDt1.belong_c...
SELECT * FROM content ORDER BY RAND() LIMIT 1 。 【飘易注:3万条记录查询花费 0.3745 秒(下同);从mysql slow query log看出“ORDER BY RAND() ”全表扫描了2次!】后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次...
ORDER BY t1.id LIMIT 1; 最后在中对这两个语句进行分别查询10次, 前者花费时间0.147433 秒 后者花费时间0.015130 秒 看来采用JOIN的语法比直接在WHERE中使用函数效率还要高很多。 感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望小编分享的“MySQL中如何优化Order By Rand()效率”这篇文章对大家有帮助,同时也希望大家多多支持...
order by rand()的改进 我们前面说过,实际上对于这种简单的order by rand() 的情况,也可以等同于按照非索引字段来处理。在sort_array 中存入随机值即可。 按照这个思路的patch在这里,效果上 执行时间减少为1.89s,性能提升21%, 这个例子单行1k,单行越大提升效果越好。
ORDER BY t1.id LIMIT 1; 最后在中对这两个语句进行分别查询10次, 前者花费时间0.147433 秒 后者花费时间0.015130 秒 看来采用JOIN的语法比直接在WHERE中使用函数效率还要高很多。 感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望小编分享的“MySQL中如何优化Order By Rand()效率”这篇文章对大家有帮助,同时也希望大家多多支持...
http://click.aliyun.com/m/9153/ 正文: 最近由于需要研究了一下MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是: SELECT * FROM content ORDER BY RAND() ...
mysqlorderbyrand（）优化⽅法 mysql order by rand() 优化⽅法适⽤于领取奖品等项⽬ mysql> select * from user order by rand() limit 1;+---+---+---+---+---+---+ | id | phone | password | salt | country_code | ip | +---+---+---+---+---...