MySQL效能最佳化，mysql最佳化

MySQL效能最佳化，mysql最佳化

如何從MySQL一個資料表中提取一條隨機的效率，同時要保證效率最高。

方法一

這是最原始最直觀的文法，如下：

SELECT * FROM foo ORDER BY RAND() LIMIT 1

當資料表中資料量較小時，此方法可行。但當資料量到達一定程度，比如100萬資料或以上，就有很大的效能問題。如果你通過EXPLAIN來分析這個 語句，會發現雖然MySQL通過建立一張暫存資料表來排序，但由於ORDER BY和LIMIT本身的特性，在排序未完成之前，我們還是無法通過LIMIT來擷取需要的記錄。亦即，你的記錄有多少條，就必須首先對這些資料進行排序。

方法二

看來對於大資料量的隨機資料幫浦，效能的癥結出在ORDER BY上，那麼如何避免？方法二提供了一個方案。

首先，擷取資料表的所有記錄數：

SELECT count(*) AS num_rows FROM foo

然後，通過對應的背景程式記錄下此記錄總數（假定為num_rows）。

然後執行：

SELECT * FROM foo LIMIT [0到num_rows之間的一個隨機數],1

上面這個隨機數的獲得可以通過背景程式來完成。此方法的前提是表的ID是連續的或者自增長的。

這個方法已經成功避免了ORDER BY的產生。

方法三

有沒有可能不用ORDER BY，用一個SQL語句實現方法二？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;

此方法實現了我們的目的，同時，在資料量大的情況下，也避免了ORDER BY所造成的所有記錄的排序過程，因為通過JOIN裡面的SELECT語句實際上只執行了一次，而不是N次（N等於方法二中的num_rows）。而且， 我們可以在篩選語句上加上“大於”符號，還可以避免因為ID好不連續所產生的記錄為空白的現象。

在mysql中查詢5條不重複的資料，使用以下：

SELECT * FROM `table` ORDER BY RAND() LIMIT 5

就可以了。但是真正測試一下才發現這樣效率非常低。一個15萬餘條的庫，查詢5條資料，居然要8秒以上

搜尋Google，網上基本上都是查詢max(id) * rand()來隨機擷取資料。

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;

但是這樣會產生連續的5條記錄。解決辦法只能是每次查詢一條，查詢5次。即便如此也值得，因為15萬條的表，查詢只需要0.01秒不到。

上面的語句採用的是JOIN，mysql的論壇上有人使用

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

我測試了一下，需要0.5秒，速度也不錯，但是跟上面的語句還是有很大差距。總覺有什麼地方不正常。

於是我把語句改寫了一下。

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

這下，效率又提高了，查詢時間只有0.01秒

最後，再把語句完善一下，加上MIN(id)的判斷。我在最開始測試的時候，就是因為沒有加上MIN(id)的判斷，結果有一半的時間總是查詢到表中的前面幾行。
完整查詢語句是：

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;

最後對這兩個語句進行分別查詢10次，
前者花費時間 0.147433 秒
後者花費時間 0.015130 秒
看來採用JOIN的文法比直接在WHERE中使用函數效率還要高很多