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。

我不知道这有多有效，但我以前用过:

SELECT TOP 1 * FROM MyTable ORDER BY newid()

因为guid是非常随机的，所以顺序意味着您得到的是随机行。

SQL Server

Newid ()/order by可以工作，但对于大型结果集来说代价非常高，因为它必须为每一行生成一个id，然后对它们进行排序。

从性能的角度来看，TABLESAMPLE()很好，但是您将得到结果的聚集(将返回页面上的所有行)。

为了获得更好的真实随机样本，最好的方法是随机过滤掉行。我在SQL Server Books Online文章使用TABLESAMPLE限制结果集中找到了以下代码示例:

If you really want a random sample of individual rows, modify your query to filter out rows randomly, instead of using TABLESAMPLE. For example, the following query uses the NEWID function to return approximately one percent of the rows of the Sales.SalesOrderDetail table: SELECT * FROM Sales.SalesOrderDetail WHERE 0.01 >= CAST(CHECKSUM(NEWID(),SalesOrderID) & 0x7fffffff AS float) / CAST (0x7fffffff AS int) The SalesOrderID column is included in the CHECKSUM expression so that NEWID() evaluates once per row to achieve sampling on a per-row basis. The expression CAST(CHECKSUM(NEWID(), SalesOrderID) & 0x7fffffff AS float / CAST (0x7fffffff AS int) evaluates to a random float value between 0 and 1.

当对一个有1,000,000行的表运行时，下面是我的结果:

SET STATISTICS TIME ON
SET STATISTICS IO ON

/* newid()
   rows returned: 10000
   logical reads: 3359
   CPU time: 3312 ms
   elapsed time = 3359 ms
*/
SELECT TOP 1 PERCENT Number
FROM Numbers
ORDER BY newid()

/* TABLESAMPLE
   rows returned: 9269 (varies)
   logical reads: 32
   CPU time: 0 ms
   elapsed time: 5 ms
*/
SELECT Number
FROM Numbers
TABLESAMPLE (1 PERCENT)

/* Filter
   rows returned: 9994 (varies)
   logical reads: 3359
   CPU time: 641 ms
   elapsed time: 627 ms
*/    
SELECT Number
FROM Numbers
WHERE 0.01 >= CAST(CHECKSUM(NEWID(), Number) & 0x7fffffff AS float) 
              / CAST (0x7fffffff AS int)

SET STATISTICS IO OFF
SET STATISTICS TIME OFF

如果您可以使用TABLESAMPLE，它将为您提供最佳性能。否则使用newwid ()/filter方法。如果结果集很大，Newid ()/order by应该是最后的选择。

如果可能的话，使用存储语句来避免RND()上的索引和创建记录编号字段的效率低下。

PREPARE RandomRecord FROM "SELECT * FROM table LIMIT ?,1";
SET @n=FLOOR(RAND()*(SELECT COUNT(*) FROM table));
EXECUTE RandomRecord USING @n;

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。

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。