像Jeremies这样的解决方案:

SELECT * FROM table ORDER BY RAND() LIMIT 1

工作，但是它们需要对所有表进行顺序扫描(因为需要计算与每一行相关联的随机值——这样才能确定最小的值)，即使对于中等大小的表，这也是相当慢的。我的建议是使用某种索引数字列(许多表都将这些列作为主键)，然后编写如下内容:

SELECT * FROM table WHERE num_value >= RAND() * 
    ( SELECT MAX (num_value ) FROM table ) 
ORDER BY num_value LIMIT 1

如果num_value被索引，那么无论表大小如何，它都在对数时间内工作。注意:这里假设num_value在0..MAX(num_value)范围内均匀分布。如果您的数据集严重偏离这个假设，您将得到倾斜的结果(一些行会比其他行出现得更频繁)。

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。

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。

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。

ORDER BY NEWID()

耗时7.4毫秒

WHERE num_value >= RAND() * (SELECT MAX(num_value) FROM table)

只需要0.0065毫秒!

我肯定会选择后一种方法。

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。