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MySQL优化之对RAND()的优化方法

发布于 2016-03-26 22:43:39 | 116 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网友投递

这里有新鲜出炉的Mysql教程，程序狗速度看过来！

Mysql关系型数据库管理系统

MySQL是一个开放源码的小型关联式数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司。MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。

这篇文章主要介绍了MySQL优化之对RAND()的优化方法,本文详细分析了Mysql中对RAND()的几种优化方法,并最终得出一个结论,需要的朋友可以参考下

众所周知，在MySQL中，如果直接 ORDER BY RAND() 的话，效率非常差，因为会多次执行。事实上，如果等值查询也是用 RAND() 的话也如此，我们先来看看下面这几个SQL的不同执行计划和执行耗时。

首先，看下建表DDL，这是一个没有显式自增主键的InnoDB表：



[yejr@imysql]> show create table t_innodb_random\G

*************************** 1. row ***************************

Table: t_innodb_random

Create Table: CREATE TABLE `t_innodb_random` (

`id` int(10) unsigned NOT NULL,

`user` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '',

KEY `idx_id` (`id`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1

往这个表里灌入一些测试数据，至少10万以上， id 字段也是乱序的。


[yejr@imysql]> select count(*) from t_innodb_random\G

*************************** 1. row ***************************

count(*): 393216

1、常量等值检索：



[yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random where id = 13412\G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: t_innodb_random

type: ref

possible_keys: idx_id

key: idx_id

key_len: 4

ref: const

rows: 1

Extra: Using index

[yejr@imysql]> select id from t_innodb_random where id = 13412;
1 row in set (0.00 sec)

可以看到执行计划很不错，是常量等值查询，速度非常快。

2、使用RAND()函数乘以常量，求得随机数后检索：



[yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random where id = round(rand()*13241324)\G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: t_innodb_random

type: index

possible_keys: NULL

key: idx_id

key_len: 4

ref: NULL

rows: 393345

Extra: Using where; Using index

[yejr@imysql]> select id from t_innodb_random where id = round(rand()*13241324)\G
Empty set (0.26 sec)

可以看到执行计划很糟糕，虽然是只扫描索引，但是做了全索引扫描，效率非常差。因为WHERE条件中包含了RAND()，使得MySQL把它当做变量来处理，无法用常量等值的方式查询，效率很低。

我们把常量改成取t_innodb_random表的最大id值，再乘以RAND()求得随机数后检索看看什么情况：



[yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random where id = round(rand()*(select max(id) from t_innodb_random))\G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: PRIMARY

table: t_innodb_random

type: index

possible_keys: NULL

key: idx_id

key_len: 4

ref: NULL

rows: 393345

Extra: Using where; Using index

*************************** 2. row ***************************

id: 2

select_type: SUBQUERY

table: NULL

type: NULL

possible_keys: NULL

key: NULL

key_len: NULL

ref: NULL

rows: NULL

Extra: Select tables optimized away

[yejr@imysql]> select id from t_innodb_random where id = round(rand()*(select max(id) from t_innodb_random))\G
Empty set (0.27 sec)

可以看到，执行计划依然是全索引扫描，执行耗时也基本相当。

3、改造成普通子查询模式 ，这里有两次子查询



[yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random where id = (select round(rand()*(select max(id) from t_innodb_random)) as nid)\G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: PRIMARY

table: t_innodb_random

type: index

possible_keys: NULL

key: idx_id

key_len: 4

ref: NULL

rows: 393345

Extra: Using where; Using index

*************************** 2. row ***************************

id: 3

select_type: SUBQUERY

table: NULL

type: NULL

possible_keys: NULL

key: NULL

key_len: NULL

ref: NULL

rows: NULL

Extra: Select tables optimized away

[yejr@imysql]> select id from t_innodb_random where id = (select round(rand()*(select max(id) from t_innodb_random)) as nid)\G
Empty set (0.27 sec)


可以看到，执行计划也不好，执行耗时较慢。

4、改造成JOIN关联查询，不过最大值还是用常量表示



[yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random t1 join (select round(rand()*13241324) as id2) as t2 where t1.id = t2.id2\G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: PRIMARY

table: <derived2>

type: system

possible_keys: NULL

key: NULL

key_len: NULL

ref: NULL

rows: 1

Extra:

*************************** 2. row ***************************

id: 1

select_type: PRIMARY

table: t1

type: ref

possible_keys: idx_id

key: idx_id

key_len: 4

ref: const

rows: 1

Extra: Using where; Using index

*************************** 3. row ***************************

id: 2

select_type: DERIVED

table: NULL

type: NULL

possible_keys: NULL

key: NULL

key_len: NULL

ref: NULL

rows: NULL

Extra: No tables used

[yejr@imysql]> select id from t_innodb_random t1 join (select round(rand()*13241324) as id2) as t2 where t1.id = t2.id2\G
Empty set (0.00 sec)


这时候执行计划就非常完美了，和最开始的常量等值查询是一样的了，执行耗时也非常之快。

这种方法虽然很好，但是有可能查询不到记录，改造范围查找，但结果LIMIT 1就可以了：



[yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random where id > (select round(rand()*(select max(id) from t_innodb_random)) as nid) limit 1\G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: PRIMARY

table: t_innodb_random

type: index

possible_keys: NULL

key: idx_id

key_len: 4

ref: NULL

rows: 393345

Extra: Using where; Using index

*************************** 2. row ***************************

id: 3

select_type: SUBQUERY

table: NULL

type: NULL

possible_keys: NULL

key: NULL

key_len: NULL

ref: NULL

rows: NULL

Extra: Select tables optimized away

[yejr@imysql]> select id from t_innodb_random where id > (select round(rand()*(select max(id) from t_innodb_random)) as nid) limit 1\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1301
1 row in set (0.00 sec)

可以看到，虽然执行计划也是全索引扫描，但是因为有了LIMIT 1，只需要找到一条记录，即可终止扫描，所以效率还是很快的。

小结：

从数据库中随机取一条记录时，可以把RAND()生成随机数放在JOIN子查询中以提高效率。

5、再来看看用ORDRR BY RAND()方式一次取得多个随机值的方式：



[yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random order by rand() limit 1000\G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: t_innodb_random

type: index

possible_keys: NULL

key: idx_id

key_len: 4

ref: NULL

rows: 393345

Extra: Using index; Using temporary; Using filesort

[yejr@imysql]> select id from t_innodb_random order by rand() limit 1000;
1000 rows in set (0.41 sec)
全索引扫描，生成排序临时表，太差太慢了。

6、把随机数放在子查询里看看：



[yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random where id > (select rand() * (select max(id) from t_innodb_random) as nid) limit 1000\G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: PRIMARY

table: t_innodb_random

type: index

possible_keys: NULL

key: idx_id

key_len: 4

ref: NULL

rows: 393345

Extra: Using where; Using index

*************************** 2. row ***************************

id: 3

select_type: SUBQUERY

table: NULL

type: NULL

possible_keys: NULL

key: NULL

key_len: NULL

ref: NULL

rows: NULL

Extra: Select tables optimized away

[yejr@imysql]> select id from t_innodb_random where id > (select rand() * (select max(id) from t_innodb_random) as nid) limit 1000\G
1000 rows in set (0.04 sec)
嗯，提速了不少，这个看起来还不赖：）

7、仿照上面的方法，改成JOIN和随机数子查询关联



[yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random t1 join (select rand() * (select max(id) from t_innodb_random) as nid) t2 on t1.id > t2.nid limit 1000\G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: PRIMARY

table: <derived2>

type: system

possible_keys: NULL

key: NULL

key_len: NULL

ref: NULL

rows: 1

Extra:

*************************** 2. row ***************************

id: 1

select_type: PRIMARY

table: t1

type: range

possible_keys: idx_id

key: idx_id

key_len: 4

ref: NULL

rows: 196672

Extra: Using where; Using index

*************************** 3. row ***************************

id: 2

select_type: DERIVED

table: NULL

type: NULL

possible_keys: NULL

key: NULL

key_len: NULL

ref: NULL

rows: NULL

Extra: No tables used

*************************** 4. row ***************************

id: 3

select_type: SUBQUERY

table: NULL

type: NULL

possible_keys: NULL

key: NULL

key_len: NULL

ref: NULL

rows: NULL

Extra: Select tables optimized away

[yejr@imysql]> select id from t_innodb_random t1 join (select rand() * (select max(id) from t_innodb_random) as nid) t2 on t1.id > t2.nid limit 1000\G
1000 rows in set (0.00 sec)
可以看到，全索引检索，发现符合记录的条件后，直接取得1000行，这个方法是最快的。

综上，想从MySQL数据库中随机取一条或者N条记录时，最好把RAND()生成随机数放在JOIN子查询中以提高效率。
上面说了那么多的废话，最后简单说下，就是把下面这个SQL：



SELECT id FROM table ORDER BY RAND() LIMIT n;

改造成下面这个：


SELECT id FROM table t1 JOIN (SELECT RAND() * (SELECT MAX(id) FROM table) AS nid) t2 ON t1.id > t2.nid LIMIT n;

就可以享受在SQL中直接取得随机数了，不用再在程序中构造一串随机数去检索了。



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