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phpstudy mysql优化_MySQL_MySQL优化之对RAND()的优化方法,众所周知,在MySQL中,如果直 - phpStudy...

發(fā)布時(shí)間:2024/4/14 数据库 36 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 phpstudy mysql优化_MySQL_MySQL优化之对RAND()的优化方法,众所周知,在MySQL中,如果直 - phpStudy... 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

MySQL優(yōu)化之對RAND()的優(yōu)化方法

眾所周知,在MySQL中,如果直接 ORDER BY RAND() 的話,效率非常差,因?yàn)闀啻螆?zhí)行。事實(shí)上,如果等值查詢也是用 RAND() 的話也如此,我們先來看看下面這幾個(gè)SQL的不同執(zhí)行計(jì)劃和執(zhí)行耗時(shí)。

首先,看下建表DDL,這是一個(gè)沒有顯式自增主鍵的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

往這個(gè)表里灌入一些測試數(shù)據(jù),至少10萬以上, id 字段也是亂序的。

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

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

count(*): 393216

1、常量等值檢索:

[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)

可以看到執(zhí)行計(jì)劃很不錯(cuò),是常量等值查詢,速度非常快。

2、使用RAND()函數(shù)乘以常量,求得隨機(jī)數(shù)后檢索:

[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)

可以看到執(zhí)行計(jì)劃很糟糕,雖然是只掃描索引,但是做了全索引掃描,效率非常差。因?yàn)閃HERE條件中包含了RAND(),使得MySQL把它當(dāng)做變量來處理,無法用常量等值的方式查詢,效率很低。

我們把常量改成取t_innodb_random表的最大id值,再乘以RAND()求得隨機(jī)數(shù)后檢索看看什么情況:

[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,執(zhí)行計(jì)劃依然是全索引掃描,執(zhí)行耗時(shí)也基本相當(dāng)。

3、改造成普通子查詢模式 ,這里有兩次子查詢

[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,執(zhí)行計(jì)劃也不好,執(zhí)行耗時(shí)較慢。

4、改造成JOIN關(guān)聯(lián)查詢,不過最大值還是用常量表示

[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:

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)

這時(shí)候執(zhí)行計(jì)劃就非常完美了,和最開始的常量等值查詢是一樣的了,執(zhí)行耗時(shí)也非常之快。

這種方法雖然很好,但是有可能查詢不到記錄,改造范圍查找,但結(jié)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,雖然執(zhí)行計(jì)劃也是全索引掃描,但是因?yàn)橛辛薒IMIT 1,只需要找到一條記錄,即可終止掃描,所以效率還是很快的。

小結(jié):

從數(shù)據(jù)庫中隨機(jī)取一條記錄時(shí),可以把RAND()生成隨機(jī)數(shù)放在JOIN子查詢中以提高效率。

5、再來看看用ORDRR BY RAND()方式一次取得多個(gè)隨機(jī)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)

全索引掃描,生成排序臨時(shí)表,太差太慢了。

6、把隨機(jī)數(shù)放在子查詢里看看:

[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,這個(gè)看起來還不賴:)

7、仿照上面的方法,改成JOIN和隨機(jī)數(shù)子查詢關(guān)聯(lián)

[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:

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,全索引檢索,發(fā)現(xiàn)符合記錄的條件后,直接取得1000行,這個(gè)方法是最快的。

綜上,想從MySQL數(shù)據(jù)庫中隨機(jī)取一條或者N條記錄時(shí),最好把RAND()生成隨機(jī)數(shù)放在JOIN子查詢中以提高效率。

上面說了那么多的廢話,最后簡單說下,就是把下面這個(gè)SQL:

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

改造成下面這個(gè):

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中直接取得隨機(jī)數(shù)了,不用再在程序中構(gòu)造一串隨機(jī)數(shù)去檢索了。相關(guān)閱讀:

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的phpstudy mysql优化_MySQL_MySQL优化之对RAND()的优化方法,众所周知,在MySQL中,如果直 - phpStudy...的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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