MySQL性能优化

jopen 9年前

如何从MySQL一个数据表中提取一条随机的效率,同时要保证效率最高。

方法一

这是最原始最直观的语法,如下:

SELECT * FROM foo ORDER BY RAND() LIMIT 1

当数据表中数据量较小时,此方法可行。但当数据量到达一定程度,比如100万数据或以上,就有很大的性能问题。如果你通过EXPLAIN来分析这个 语句,会发现虽然MySQL通过建立一张临时表来排序,但由于ORDER BY和LIMIT本身的特性,在排序未完成之前,我们还是无法通过LIMIT来获取需要的记录。亦即,你的记录有多少条,就必须首先对这些数据进行排序。

方法二

看来对于大数据量的随机数据抽取,性能的症结出在ORDER BY上,那么如何避免?方法二提供了一个方案。

首先,获取数据表的所有记录数:

SELECT count(*) AS num_rows FROM foo

然后,通过对应的后台程序记录下此记录总数(假定为num_rows)。

然后执行:

SELECT * FROM foo LIMIT [0到num_rows之间的一个随机数],1

上面这个随机数的获得可以通过后台程序来完成。此方法的前提是表的ID是连续的或者自增长的。

这个方法已经成功避免了ORDER BY的产生。

方法三

有没有可能不用ORDER BY,用一个SQL语句实现方法二?可以,那就是用JOIN。

SELECT * FROM Bar B JOIN (SELECT CEIL(MAX(ID)*RAND()) AS ID FROM Bar) AS m ON B.ID >= m.ID LIMIT 1;

此方法实现了我们的目的,同时,在数据量大的情况下,也避免了ORDER BY所造成的所有记录的排序过程,因为通过JOIN里面的SELECT语句实际上只执行了一次,而不是N次(N等于方法二中的num_rows)。而且, 我们可以在筛选语句上加上“大于”符号,还可以避免因为ID好不连续所产生的记录为空的现象。

在mysql中查询5条不重复的数据,使用以下:

SELECT FROM table ORDER BY RAND() LIMIT 5

就可以了。但是真正测试一下才发现这样效率非常低。一个15万余条的库,查询5条数据,居然要8秒以上

搜索Google,网上基本上都是查询max(id)
rand()来随机获取数据。

SELECT
FROM table AS t1 JOIN (SELECT ROUND(RAND()
(SELECT MAX(id) FROM table)) AS id) AS t2
WHERE t1.id >= t2.id
ORDER BY t1.id ASC LIMIT 5;

但是这样会产生连续的5条记录。解决办法只能是每次查询一条,查询5次。即便如此也值得,因为15万条的表,查询只需要0.01秒不到。

上面的语句采用的是JOIN,mysql的论坛上有人使用

SELECT
FROM table
WHERE id >= (SELECT FLOOR( MAX(id)
RAND()) FROM table )
ORDER BY id LIMIT 1;

我测试了一下,需要0.5秒,速度也不错,但是跟上面的语句还是有很大差距。总觉有什么地方不正常。

于是我把语句改写了一下。

SELECT FROM table
WHERE id >= (SELECT floor(RAND()
(SELECT MAX(id) FROM table))) 
ORDER BY id LIMIT 1;

这下,效率又提高了,查询时间只有0.01秒

最后,再把语句完善一下,加上MIN(id)的判断。我在最开始测试的时候,就是因为没有加上MIN(id)的判断,结果有一半的时间总是查询到表中的前面几行。
完整查询语句是:

SELECT FROM table
WHERE id >= (SELECT floor( RAND()
((SELECT MAX(id) FROM table)-(SELECT MIN(id) FROM table)) + (SELECT MIN(id) FROM table))) 
ORDER BY id LIMIT 1;

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;

最后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