mysql随机获取十条 mysql随机查询若干条数据的方法?
mysql随机查询若干条数据的方法?
1.随机读取连续多条记录。经过实践,可以随机读取多条连续的数据记录,里头取值的一般都是主键ID来进行最大值、最小值的读取:
SELECT * FROM example_table AS t1 JOIN (SELECT ROUND(RAND() * ((SELECT MAX(id) FROM example_table)-(SELECT MIN(id) FROM example_table)) (SELECT MIN(id) FROM example_table)) AS id) AS t2 WHERE t1.id >= t2.id ORDER BY t1.id LIMIT 5
2.随机多条数据。以下两种都是随机读取数据,查询数据速度、随机范围都基本相差不大
SELECT * FROM example_table WHERE id >= ((SELECT MAX(id) FROM example_table)-(SELECT MIN(id) FROM example_table)) * RAND() (SELECT MIN(id) FROM example_table) LIMIT 5
SELECT * FROM example_table WHERE id>=(SELECT floor(RAND() * ((SELECT MAX(id) FROM example_table)-(SELECT MIN(id) FROM example_table)) (SELECT MIN(id) FROM example_table))) ORDER BY id LIMIT 5
如何从数据库随机取出数据?
从mysql数据库表中随机获取数据 其实,从数据库随机获取数据,很简单,只须用到一个rand()函数 select * from table_name order by rand() limit 0,5下面是一个小实例:从文章表中随机获取5条数据。$dblink=mysql_connect("localhost","root","123456")mysql_query("set names utf8")mysql_select_db("aixuexi") $sql="select * from waxx_article order by rand() limit 0,5" $rs=mysql_query($sql) while($row=mysql_fetch_array($rs)){ $rows[]=$row } if($rows){ foreach($rows as $v){?>
MySQL实现随机获取几条数据的方法?
1:你要随机更新的话。要先查几条随机数据。然后根据查询的数据一个特定字段去更新。但是又不能在查询的时候同时更新。会报错。要先将查询出来的存储到临时表。再进行修改。
下面是我的s_grader 表结构和我的SQL语句。就实现了随机查询两条。然后进行修改。要随机修改几条就把Limit后面的2改成几。亲测可行。
UPDATE s_grader SET Sgrad="999" WHERE Sname in ( SELECT F.Sname FROM (SELECT * FROM s_grader ORDER BY RAND() LIMIT 2) F)
如何利用SQL随机查询出指定数量的数据?
虽说都是使用 SQL, 但是不同的数据库完成这个操作的写法是不同的, 以50条为例.
MySQL
Select * from [表名] where [条件] order by rand() limit 50
SQL Server
Select top 50 * from [表名] group by [Id] order by NEWID()
mysql表数据量太大,达到了1亿多条数据,除了分库分表之外,还有没有其他的解决方式?
mysql在常规配置下,一般只能承受2000万的数据量(同时读写,且表中有大文本字段,单台服务器)。现在超过1亿,并不断增加的情况下,建议如下处理:
1 分表。可以按时间,或按一定的规则拆分,做到查询某一条数据库,尽量在一个子表中即可。这是最有效的方法
2 读写分离。尤其是写入,放在新表中,定期进行同步。如果其中记录不断有update,最好将写的数据放在 redis中,定期同步
3 表的大文本字段分离出来,成为独立的新表。大文本字段,可以使用NOSQL数据库
4 优化架构,或优化SQL查询,避免联表查询,尽量不要用count(*), in,递归等消耗性能的语句
5 用内存缓存,或在前端读的时候,增加缓存数据库。重复读取时,直接从缓存中读取。
上面是低成本的管理方法,基本几台服务器即可搞定,但是管理起来麻烦一些。
当然,如果整体数据量特别大的话,也不在乎投入费用的话,用集群吧,用TIDB吧
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