对于SQL Server 2005及以上版本，在num_value没有连续值的情况下扩展@GreyPanther的答案。这也适用于数据集分布不均匀以及num_value不是数字而是唯一标识符的情况。

WITH CTE_Table (SelRow, num_value) 
AS 
(
    SELECT ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY ID) AS SelRow, num_value FROM table
) 

SELECT * FROM table Where num_value = ( 
    SELECT TOP 1 num_value FROM CTE_Table  WHERE SelRow >= RAND() * (SELECT MAX(SelRow) FROM CTE_Table)
)

似乎列出的许多想法仍然使用排序

但是，如果使用临时表，则可以分配一个随机索引(就像许多解决方案所建议的那样)，然后获取第一个大于0到1之间任意数字的索引。

例如(对于DB2):

WITH TEMP AS (
SELECT COMLUMN, RAND() AS IDX FROM TABLE)
SELECT COLUMN FROM TABLE WHERE IDX > .5
FETCH FIRST 1 ROW ONLY

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MSSQL(在11.0.5569上测试)中使用

SELECT TOP 100 * FROM employee ORDER BY CRYPT_GEN_RANDOM(10)

明显快于

SELECT TOP 100 * FROM employee ORDER BY NEWID()

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!

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)。