在MySQL中，你可以这样做:

SELECT `PRIMARY_KEY`, rand() FROM table ORDER BY rand() LIMIT 5000;

select top 10 percent * from [yourtable] order by newid()

针对关于大型表的“纯粹垃圾”评论:您可以这样做以提高性能。

select  * from [yourtable] where [yourPk] in 
(select top 10 percent [yourPk] from [yourtable] order by newid())

这样做的成本将是值的关键扫描加上连接成本，对于一个选择百分比较小的大表来说，这应该是合理的。

这个链接在Orderby(NEWID())和其他方法之间进行了有趣的比较，这些方法用于具有1,700万行和1,300万行的表。

通常，当讨论组中询问如何选择随机行时，会提出NEWID查询;它很简单，适用于小表。

SELECT TOP 10 PERCENT *
  FROM Table1
  ORDER BY NEWID()

但是，当您将newd查询用于大型表时，它有一个很大的缺点。ORDER BY子句会将表中的所有行复制到tempdb数据库中，并对它们进行排序。这会导致两个问题:

排序操作通常有很高的成本。 排序会使用大量磁盘I/O，并且会运行很长时间。 在最坏的情况下，tempdb可能会耗尽空间。在 在最好的情况下，tempdb会占用大量的磁盘空间 如果没有手动收缩命令，将永远不会回收。

您需要的是一种不使用tempdb且不会随着表变大而变慢的随机选择行的方法。这里有一个关于如何做到这一点的新想法:

SELECT * FROM Table1
  WHERE (ABS(CAST(
  (BINARY_CHECKSUM(*) *
  RAND()) as int)) % 100) < 10

这个查询背后的基本思想是，我们希望为表中的每一行生成一个0到99之间的随机数，然后选择那些随机数小于指定百分比值的所有行。在这个例子中，我们希望随机选择大约10%的行;因此，我们选择随机数小于10的所有行。

请在MSDN上阅读全文。

只需按一个随机数对表进行排序，并使用TOP获得前5000行。

SELECT TOP 5000 * FROM [Table] ORDER BY newid();

更新

刚刚尝试过，一个newid()调用就足够了——不需要所有的类型转换和所有的数学运算。

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。

根据您的需要，TABLESAMPLE将为您提供几乎相同的随机和更好的性能。 这在MS SQL server 2005及更高版本上可用。

TABLESAMPLE将从随机页而不是随机行返回数据，因此它甚至不会检索它不会返回的数据。

我在一个非常大的桌子上测试

select top 1 percent * from [tablename] order by newid()

花了20多分钟。

select * from [tablename] tablesample(1 percent)

花了2分钟。

在TABLESAMPLE中，较小的样本也会提高性能，而使用newd()则不会。

请记住，这并不像newid()方法那样随机，但会给您一个不错的抽样。

请参见MSDN页面。