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。

请参阅这篇文章:从数据库表中随机选择一行的SQL。它介绍了在MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, IBM DB2和Oracle中执行此操作的方法(以下内容是从该链接复制的):

用MySQL随机选择一行:

SELECT column FROM table
ORDER BY RAND()
LIMIT 1

使用PostgreSQL随机选择一行:

SELECT column FROM table
ORDER BY RANDOM()
LIMIT 1

使用Microsoft SQL Server随机选择一行:

SELECT TOP 1 column FROM table
ORDER BY NEWID()

使用IBM DB2选择一个随机行

SELECT column, RAND() as IDX 
FROM table 
ORDER BY IDX FETCH FIRST 1 ROWS ONLY

使用Oracle随机选择一条记录:

SELECT column FROM
( SELECT column FROM table
ORDER BY dbms_random.value )
WHERE rownum = 1

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。

对于SQL Server 2005和2008，如果我们想要一个随机的个别行样本(来自Books Online):

SELECT * FROM Sales.SalesOrderDetail
WHERE 0.01 >= CAST(CHECKSUM(NEWID(), SalesOrderID) & 0x7fffffff AS float)
/ CAST (0x7fffffff AS int)

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。

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