正如@BillKarwin对@cnu回答的评论所指出的那样…

当与LIMIT结合使用时，我发现随机排序的JOIN比直接对实际行进行排序执行得更好(至少在PostgreSQL 9.1中)。 SELECT * FROM tbl_post AS t 加入…… JOIN (SELECT id, CAST(-2147483648 * RANDOM() AS integer) AS rand 从tbl_post WHERE create_time >= 1349928000 ) r ON r.id = t.d id WHERE create_time >= 1349928000 AND… ORDER BY r.r rand 限制100

只要确保“r”为与它连接的复杂查询中的每个可能的键值生成一个“rand”值，但仍然尽可能限制“r”的行数。

CAST as Integer对于PostgreSQL 9.2特别有用，它对整型和单精度浮点类型有特定的排序优化。

我不得不同意CD-MaN:使用“ORDER BY RAND()”将很好地用于小表或当你只做几次SELECT时。

我还使用“num_value >= RAND() *…”技术，如果我真的想获得随机结果，我在表中有一个特殊的“随机”列，我大约每天更新一次。单个UPDATE运行将花费一些时间(特别是因为必须在该列上建立索引)，但它比每次运行select时为每一行创建随机数快得多。

最好的方法是在新列中放入一个随机值，并使用如下代码(伪代码+ SQL):

randomNo = random()
execSql("SELECT TOP 1 * FROM MyTable WHERE MyTable.Randomness > $randomNo")

这是MediaWiki代码采用的解决方案。当然，对于较小的值会有一些偏差，但他们发现，在没有获取行的情况下，将随机值包装为0就足够了。

Newid()解决方案可能需要全表扫描，以便为每一行分配一个新的guid，这将大大降低性能。

rand()解决方案可能根本不起作用(即与MSSQL)，因为函数将只计算一次，并且每一行将被分配相同的“随机”数字。

我还没看出来答案有什么不同。我有一个额外的约束条件，给定一个初始种子，每次都要选择相同的行集。

对于MS SQL:

最小的例子:

select top 10 percent *
from table_name
order by rand(checksum(*))

规范化执行时间:1.00

NewId()例子:

select top 10 percent *
from table_name
order by newid()

规范化执行时间:1.02

NewId()比rand(checksum(*))慢不了多少，所以您可能不希望对大型记录集使用它。

初始种子选择:

declare @seed int
set @seed = Year(getdate()) * month(getdate()) /* any other initial seed here */

select top 10 percent *
from table_name
order by rand(checksum(*) % seed) /* any other math function here */

如果给定一个种子，你需要选择相同的集合，这似乎是可行的。

一个简单而有效的方法从http://akinas.com/pages/en/blog/mysql_random_row/

SET @i = (SELECT FLOOR(RAND() * COUNT(*)) FROM table); PREPARE get_stmt FROM 'SELECT * FROM table LIMIT ?, 1'; EXECUTE get_stmt USING @i;

要小心，因为TableSample实际上并不返回随机的行样本。它引导您的查询查看组成行的8KB页面的随机样本。然后，对这些页面中包含的数据执行查询。由于数据在这些页面上的分组方式(插入顺序等)，这可能导致数据实际上不是随机样本。

参见:http://www.mssqltips.com/tip.asp?tip=1308

该表的MSDN页面包含了如何生成实际随机数据样本的示例。

http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms189108.aspx