MySQL下的RAND()优化案例分析

这篇文章主要介绍了MySQL下的RAND()优化案例,包括对JOIN查询和子查询的优化,需要的朋友可以参考下

众所周知，在MySQL中，如果直接 ORDER BY RAND() 的话，效率非常差，因为会多次执行。事实上，如果等值查询也是用 RAND() 的话也如此，我们先来看看下面这几个SQL的不同执行计划和执行耗时。

首先，看下建表DDL，这是一个没有显式自增主键的InnoDB表：

1. [yejr@imysql]> show create table t_innodb_random/G 
2. *************************** 1. row *************************** 
3. Table: t_innodb_random 
4. Create Table: CREATE TABLE `t_innodb_random` ( 
5. `id` int(10) unsigned NOT NULL, 
6. `user` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '', 
7. KEY `idx_id` (`id`) 
8. ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1 

往这个表里灌入一些测试数据，至少10万以上， id 字段也是乱序的。

1. [yejr@imysql]> select count(*) from t_innodb_random/G 
2. *************************** 1. row *************************** 
3. count(*): 393216 

1、常量等值检索：

1. [yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random where id = 13412/G 
2. *************************** 1. row *************************** 
3. id: 1 
4. select_type: SIMPLE 
5. table: t_innodb_random 
6. type: ref 
7. possible_keys: idx_id 
8. key: idx_id 
9. key_len: 4 
10. ref: const 
11. rows: 1 
12. Extra: Using index 

1. [yejr@imysql]> select id from t_innodb_random where id = 13412; 
2. 1 row in set (0.00 sec) 

可以看到执行计划很不错，是常量等值查询，速度非常快。

2、使用RAND()函数乘以常量，求得随机数后检索：

1. [yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random where id = round(rand()*13241324)/G 
2. *************************** 1. row *************************** 
3. id: 1 
4. select_type: SIMPLE 
5. table: t_innodb_random 
6. type: index 
7. possible_keys: NULL 
8. key: idx_id 
9. key_len: 4 
10. ref: NULL 
11. rows: 393345 
12. Extra: Using where; Using index 

1. [yejr@imysql]> select id from t_innodb_random where id = round(rand()*13241324)/G 
2. Empty set (0.26 sec) 

可以看到执行计划很糟糕，虽然是只扫描索引，但是做了全索引扫描，效率非常差。因为WHERE条件中包含了RAND()，使得MySQL把它当做变量来处理，无法用常量等值的方式查询，效率很低。

我们把常量改成取t_innodb_random表的最大id值，再乘以RAND()求得随机数后检索看看什么情况：

1. [yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random where id = round(rand()*(select max(id) from t_innodb_random))/G 
2. *************************** 1. row *************************** 
3. id: 1 
4. select_type: PRIMARY 
5. table: t_innodb_random 
6. type: index 
7. possible_keys: NULL 
8. key: idx_id 
9. key_len: 4 
10. ref: NULL 
11. rows: 393345 
12. Extra: Using where; Using index 
13. *************************** 2. row *************************** 
14. id: 2 
15. select_type: SUBQUERY 
16. table: NULL 
17. type: NULL 
18. possible_keys: NULL 
19. key: NULL 
20. key_len: NULL 
21. ref: NULL 
22. rows: NULL 
23. Extra: Select tables optimized away 

1. [yejr@imysql]> select id from t_innodb_random where id = round(rand()*(select max(id) from t_innodb_random))/G 
2. Empty set (0.27 sec) 

可以看到，执行计划依然是全索引扫描，执行耗时也基本相当。

3、改造成普通子查询模式 ，这里有两次子查询

1. [yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random where id = (select round(rand()*(select max(id) from t_innodb_random)) as nid)/G 
2. *************************** 1. row *************************** 
3. id: 1 
4. select_type: PRIMARY 
5. table: t_innodb_random 
6. type: index 
7. possible_keys: NULL 
8. key: idx_id 
9. key_len: 4 
10. ref: NULL 
11. rows: 393345 
12. Extra: Using where; Using index 
13. *************************** 2. row *************************** 
14. id: 3 
15. select_type: SUBQUERY 
16. table: NULL 
17. type: NULL 
18. possible_keys: NULL 
19. key: NULL 
20. key_len: NULL 
21. ref: NULL 
22. rows: NULL 
23. Extra: Select tables optimized away 

1. [yejr@imysql]> select id from t_innodb_random where id = (select round(rand()*(select max(id) from t_innodb_random)) as nid)/G 
2. Empty set (0.27 sec) 

可以看到，执行计划也不好，执行耗时较慢。

4、改造成JOIN关联查询，不过最大值还是用常量表示

1. [yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random t1 join (select round(rand()*13241324) as id2) as t2 where t1.id = t2.id2/G 
2. *************************** 1. row *************************** 
3. id: 1 
4. select_type: PRIMARY 
5. table: <derived2> 
6. type: system 
7. possible_keys: NULL 
8. key: NULL 
9. key_len: NULL 
10. ref: NULL 
11. rows: 1 
12. Extra: 
13. *************************** 2. row *************************** 
14. id: 1 
15. select_type: PRIMARY 
16. table: t1 
17. type: ref 
18. possible_keys: idx_id 
19. key: idx_id 
20. key_len: 4 
21. ref: const 
22. rows: 1 
23. Extra: Using where; Using index 
24. *************************** 3. row *************************** 
25. id: 2 
26. select_type: DERIVED 
27. table: NULL 
28. type: NULL 
29. possible_keys: NULL 
30. key: NULL 
31. key_len: NULL 
32. ref: NULL 
33. rows: NULL 
34. Extra: No tables used 

1. [yejr@imysql]> select id from t_innodb_random t1 join (select round(rand()*13241324) as id2) as t2 where t1.id = t2.id2/G 
2. Empty set (0.00 sec) 

这时候执行计划就非常完美了，和最开始的常量等值查询是一样的了，执行耗时也非常之快。

这种方法虽然很好，但是有可能查询不到记录，改造范围查找，但结果LIMIT 1就可以了：

1. [yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random where id > (select round(rand()*(select max(id) from t_innodb_random)) as nid) limit 1/G 
2. *************************** 1. row *************************** 
3. id: 1 
4. select_type: PRIMARY 
5. table: t_innodb_random 
6. type: index 
7. possible_keys: NULL 
8. key: idx_id 
9. key_len: 4 
10. ref: NULL 
11. rows: 393345 
12. Extra: Using where; Using index 
13. *************************** 2. row *************************** 
14. id: 3 
15. select_type: SUBQUERY 
16. table: NULL 
17. type: NULL 
18. possible_keys: NULL 
19. key: NULL 
20. key_len: NULL 
21. ref: NULL 
22. rows: NULL 
23. Extra: Select tables optimized away 

1. [yejr@imysql]> select id from t_innodb_random where id > (select round(rand()*(select max(id) from t_innodb_random)) as nid) limit 1/G 
2. *************************** 1. row *************************** 
3. id: 1301 
4. 1 row in set (0.00 sec) 

可以看到，虽然执行计划也是全索引扫描，但是因为有了LIMIT 1，只需要找到一条记录，即可终止扫描，所以效率还是很快的。

小结：

从数据库中随机取一条记录时，可以把RAND()生成随机数放在JOIN子查询中以提高效率。

5、再来看看用ORDRR BY RAND()方式一次取得多个随机值的方式：

1. [yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random order by rand() limit 1000/G 
2. *************************** 1. row *************************** 
3. id: 1 
4. select_type: SIMPLE 
5. table: t_innodb_random 
6. type: index 
7. possible_keys: NULL 
8. key: idx_id 
9. key_len: 4 
10. ref: NULL 
11. rows: 393345 
12. Extra: Using index; Using temporary; Using filesort 

1. [yejr@imysql]> select id from t_innodb_random order by rand() limit 1000; 
2. 1000 rows in set (0.41 sec) 

全索引扫描，生成排序临时表，太差太慢了。

6、把随机数放在子查询里看看：

1. [yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random where id > (select rand() * (select max(id) from t_innodb_random) as nid) limit 1000/G 
2. *************************** 1. row *************************** 
3. id: 1 
4. select_type: PRIMARY 
5. table: t_innodb_random 
6. type: index 
7. possible_keys: NULL 
8. key: idx_id 
9. key_len: 4 
10. ref: NULL 
11. rows: 393345 
12. Extra: Using where; Using index 
13. *************************** 2. row *************************** 
14. id: 3 
15. select_type: SUBQUERY 
16. table: NULL 
17. type: NULL 
18. possible_keys: NULL 
19. key: NULL 
20. key_len: NULL 
21. ref: NULL 
22. rows: NULL 
23. Extra: Select tables optimized away 

1. [yejr@imysql]> select id from t_innodb_random where id > (select rand() * (select max(id) from t_innodb_random) as nid) limit 1000/G 
2. 1000 rows in set (0.04 sec) 

嗯，提速了不少，这个看起来还不赖：)

7、仿照上面的方法，改成JOIN和随机数子查询关联

1. [yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random t1 join (select rand() * (select max(id) from t_innodb_random) as nid) t2 on t1.id > t2.nid limit 1000/G 
2. *************************** 1. row *************************** 
3. id: 1 
4. select_type: PRIMARY 
5. table: <derived2> 
6. type: system 
7. possible_keys: NULL 
8. key: NULL 
9. key_len: NULL 
10. ref: NULL 
11. rows: 1 
12. Extra: 
13. *************************** 2. row *************************** 
14. id: 1 
15. select_type: PRIMARY 
16. table: t1 
17. type: range 
18. possible_keys: idx_id 
19. key: idx_id 
20. key_len: 4 
21. ref: NULL 
22. rows: 196672 
23. Extra: Using where; Using index 
24. *************************** 3. row *************************** 
25. id: 2 
26. select_type: DERIVED 
27. table: NULL 
28. type: NULL 
29. possible_keys: NULL 
30. key: NULL 
31. key_len: NULL 
32. ref: NULL 
33. rows: NULL 
34. Extra: No tables used 
35. *************************** 4. row *************************** 
36. id: 3 
37. select_type: SUBQUERY 
38. table: NULL 
39. type: NULL 
40. possible_keys: NULL 
41. key: NULL 
42. key_len: NULL 
43. ref: NULL 
44. rows: NULL 
45. Extra: Select tables optimized away 

1. [yejr@imysql]> select id from t_innodb_random t1 join (select rand() * (select max(id) from t_innodb_random) as nid) t2 on t1.id > t2.nid limit 1000/G 
2. 1000 rows in set (0.00 sec) 

可以看到，全索引检索，发现符合记录的条件后，直接取得1000行，这个方法是最快的。

综上，想从MySQL数据库中随机取一条或者N条记录时，最好把RAND()生成随机数放在JOIN子查询中以提高效率。

上面说了那么多的废话，最后简单说下，就是把下面这个SQL：

1. SELECT id FROM table ORDER BY RAND() LIMIT n; 

改造成下面这个：

1. SELECT id FROM table t1 JOIN (SELECT RAND() * (SELECT MAX(id) FROM table) AS nid) t2 ON t1.id > t2.nid LIMIT n; 

如果想要达到完全随机，还可以改成下面这种写法：

1. SELECT id FROM table t1 JOIN (SELECT round(RAND() * (SELECT MAX(id) FROM table)) AS nid FROM table LIMIT n) t2 ON t1.id = t2.nid; 

就可以享受在SQL中直接取得随机数了，不用再在程序中构造一串随机数去检索了。