这里的大多数解决方案都旨在避免排序，但它们仍然需要对表进行顺序扫描。

还有一种方法可以通过切换到索引扫描来避免顺序扫描。如果你知道你随机行的下标值，你几乎可以立即得到结果。问题是——如何猜测一个索引值。

以下方案适用于PostgreSQL 8.4版本:

explain analyze select * from cms_refs where rec_id in 
  (select (random()*(select last_value from cms_refs_rec_id_seq))::bigint 
   from generate_series(1,10))
  limit 1;

我上面的解决方案你猜10个不同的随机指标值从范围0 ..[id的最后一个值]。

数字10是任意的-你可以使用100或1000，因为它(令人惊讶的是)对响应时间没有太大的影响。

还有一个问题-如果你有稀疏的id，你可能会错过。解决方案是有一个备份计划:)在这种情况下，一个纯旧order by random()查询。当合并id看起来像这样:

explain analyze select * from cms_refs where rec_id in 
    (select (random()*(select last_value from cms_refs_rec_id_seq))::bigint 
     from generate_series(1,10))
    union all (select * from cms_refs order by random() limit 1)
    limit 1;

不是union ALL条款。在这种情况下，如果第一部分返回任何数据，那么第二部分将永远不会执行!

您也可以尝试使用new id()函数。

只需编写一个查询并使用order by new id()函数。它是随机的。

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。

在SQL Server中，您可以将TABLESAMPLE与NEWID()结合使用，以获得相当好的随机性，并且仍然具有速度。如果您真的只想要1行或少量的行，这尤其有用。

SELECT TOP 1 * FROM [table] 
TABLESAMPLE (500 ROWS) 
ORDER BY NEWID()

火鸟:

Select FIRST 1 column from table ORDER BY RAND()

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。