select round(rand(checksum(newid()))*(10)+20,2)

这里的随机数在20和30之间。 四舍五入最多会给出两位小数点后的数字。

如果你想要负数，你可以这样做

select round(rand(checksum(newid()))*(10)-60,2)

那么最小值将是-60，最大值将是-50。

当在单个批处理中多次调用rand()时，将返回相同的数字。

我建议使用convert(varbinary,newid())作为种子参数:

SELECT table_name, 1.0 + floor(14 * RAND(convert(varbinary, newid()))) magic_number 
FROM information_schema.tables

Newid()保证每次调用都会返回不同的值，即使是在同一个批处理中，因此将它作为种子将提示rand()每次给出不同的值。

编辑以获得从1到14的随机整数。

看看SQL Server -设置基于随机数有一个非常详细的解释。

综上所述，下面的代码生成了一个0到13之间的随机数，包括均匀分布:

ABS(CHECKSUM(NewId())) % 14

要更改范围，只需更改表达式末尾的数字。如果你需要一个同时包含正数和负数的范围，要格外小心。如果你做错了，可能会重复计算数字0。

A small warning for the math nuts in the room: there is a very slight bias in this code. CHECKSUM() results in numbers that are uniform across the entire range of the sql Int datatype, or at least as near so as my (the editor) testing can show. However, there will be some bias when CHECKSUM() produces a number at the very top end of that range. Any time you get a number between the maximum possible integer and the last exact multiple of the size of your desired range (14 in this case) before that maximum integer, those results are favored over the remaining portion of your range that cannot be produced from that last multiple of 14.

例如，假设Int类型的整个范围只有19。19是最大的整数。当CHECKSUM()的结果为14-19时，这些结果对应于结果0-5。这些数字比6-13更受欢迎，因为CHECKSUM()生成它们的可能性是前者的两倍。更容易直观地演示这一点。下面是我们的虚整数范围的全部可能结果集:

Checksum Integer: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
Range Result:     0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13  0  1  2  3  4  5

你可以在这里看到，产生某些数字的机会比产生其他数字的机会更多:偏见。幸运的是，Int类型的实际范围要大得多……在大多数情况下，这种偏差几乎是无法检测到的。但是，如果您发现自己正在为严肃的安全代码执行此操作，则需要注意这一点。

很简单:

DECLARE @rv FLOAT;
SELECT @rv = rand();

这将把一个0-99之间的随机数放入表中:

CREATE TABLE R
(
    Number int
)

DECLARE @rv FLOAT;
SELECT @rv = rand();

INSERT INTO dbo.R
(Number)
    values((@rv * 100));

SELECT * FROM R

试试这个:

SELECT RAND(convert(varbinary, newid()))*(b-a)+a magic_number 

a是较小的数，b是较大的数

使用newid ()

select newid()

或者可能是这个

select binary_checksum(newid())