数据库中提取随记数据

 

在MySQL里可以用rand()、ORACLE里可以用dbms_random.value、MSSQL里可以用rand或newID(不是随机函数,但也可以用它达到目的).

例如:

MYSQL里随机提取USERS表里的20条记录

select * from USERS  order by rand() limit 20

 

ORACLE里则可以写成

1.select * from USERS  where rownum<=20  order by dbms_random.value 

dbms_random.value(1,100) 这个表示产生随机数的范围从1到100，一般是小数点...

2.先用一个子查询找出所有符合条件的，再随机排序，在外层取top n

select * from (select object_name from all_objects order by dbms_random.random )where rownum<10;

3.用SELECT...SAMPLE(百分比) 

SAMPLE是随机从表中取数据，这发生在WHERE过滤之前，也就是说你的组合条件有可能在SAMPLE中不存在，那么一条数据也取不到。可以考虑这个方法：

建一个临时表存放所有满足WHERE条件的数据，用动态SQL 做INSERT...SELECT, 根据SQL%ROWCOUNT来决定是否取SAMPLE以及SAMPLE的百分比。然后再用ROWNUM精确控制返回行数，比如：

select * from (SELECT * FROM TMP SAMPLE (0.1)) where rownum<=10;

以上是从临时表TMP随机取 0.1% 的数据，再返回前10行。

这方法好处是省略了order by dbms_random.random的开销, 但是前面的INSERT可能代价很大。这是无法避免的，你必须知道所有满足条件的数据才能从中随机选择。

如果INSERT的结果很小，那么就在临时表上用order by dbms_random.random的方法，因为SAMPLE不能保证返回确定百分比的数据。

 

4.新建了一个测试表Test，里面只有一个递增的字段“ID”，1万条数据。测试脚本中需把insert语句中的select子句作相应的替换

方法一，使用随机数：

 

1	select * from (

2	select * from test order by dbms_random.value

3	) where rownum <= 50

这是最原始的方法，测试脚本执行了49分钟还没结束，手动停了。测试结果能涵盖1万条数据，命中次数最高是343次，最低是209次

优点：随机性好

缺点：性能差

方法二，使用sample函数：

 

1	select * from test sample(10) where rownum<=50;

测试脚本11秒就执行完，但测试结果只涵盖了805条数据，并且分布非常不均匀，命中次数最高是10133次，最低只有1次

优点：性能最好

缺点：随机性最差

方法三，结合sample和随机数：

 

1	select * from (

2	select * from test sample(10) order by dbms_random.value

3	) where rownum <= 50

先用sample抽取部分数据，再用随机数排序。测试脚本运行10分钟，测试结果涵盖1万条数据，命中次数最高589次，最低423次

优点：性能比方法一好，随机性比方法二好

缺点：因为用了sample函数，当数据量比较少时，不能保证每次都能返回50条样本数据。抽样的表不能用dblink

测试脚本

 

01

declare

02	l_num number := 1;

03

begin

04	execute immediate 'truncate table test_result';

05	while l_num <= 100000 loop

06	insert into test_result

07

(result)

08

(select *

09	from (select * from test order by dbms_random.value)

10	where rownum <= 50);

11	if mod(l_num, 1000) = 0 then

12

commit;

13

end if;

14	l_num := l_num + 1;

15

end loop;

16

commit;

17

end;

 

 

MSSQL里则可以写成

select top 20 * from USERS  order by newid()