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如何在MySQL中高效地進(jìn)行簡(jiǎn)單隨機(jī)采樣?

Jan 05, 2025 pm 04:03 PM

How to Efficiently Perform Simple Random Sampling in MySQL?

MySQL 中的高效簡(jiǎn)單隨機(jī)采樣

許多應(yīng)用程序需要能夠從大型數(shù)據(jù)庫(kù)表中提取簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本。然而,對(duì)于具有數(shù)百萬(wàn)行的表,使用看似直觀的方法 SELECT * FROM table ORDER BY RAND() LIMIT 10000 可能會(huì)非常慢。

更快的解決方案

更有效的方法是使用 rand() 函數(shù)為每一行分配一個(gè)隨機(jī)數(shù),然后基于此過(guò)濾表number:

SELECT * FROM table WHERE rand() <= 0.3

工作原理

此方法為每行生成一個(gè) 0 到 1 之間的隨機(jī)數(shù)。如果該數(shù)字小于或等于 0.3 (30%),則選擇該行作為樣本。

優(yōu)點(diǎn)

  • O(n) 復(fù)雜度,無(wú)需排序
  • 利用 MySQL 內(nèi)置的 rand() 函數(shù)實(shí)現(xiàn)高效數(shù)字生成

改進(jìn)版本

為了提高效率,請(qǐng)考慮將行采樣到所需樣本大小的 2-5 倍,并使用隨機(jī)數(shù)對(duì)它們進(jìn)行排序索引,然后將結(jié)果修剪到所需的大?。?/p>

SELECT COUNT(*) FROM table; -- Use this to determine rand_low and rand_high

SELECT *
FROM table
WHERE frozen_rand BETWEEN %(rand_low)s AND %(rand_high)s
ORDER BY RAND() LIMIT 1000

此方法使用索引掃描來(lái)減小結(jié)果的大小排序前的數(shù)據(jù),使其適合大型表。

以上是如何在MySQL中高效地進(jìn)行簡(jiǎn)單隨機(jī)采樣?的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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使用mySQL中的mysqldump執(zhí)行邏輯備份 使用mySQL中的mysqldump執(zhí)行邏輯備份 Jul 06, 2025 am 02:55 AM

mysqldump是用于執(zhí)行MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)邏輯備份的常用工具,它生成包含CREATE和INSERT語(yǔ)句的SQL文件以重建數(shù)據(jù)庫(kù)。1.它不備份原始文件,而是將數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)和內(nèi)容轉(zhuǎn)換為可移植的SQL命令;2.適用于小型數(shù)據(jù)庫(kù)或選擇性恢復(fù),不適合TB級(jí)數(shù)據(jù)快速恢復(fù);3.常用選項(xiàng)包括--single-transaction、--databases、--all-databases、--routines等;4.恢復(fù)時(shí)使用mysql命令導(dǎo)入,并可關(guān)閉外鍵檢查以提升速度;5.建議定期測(cè)試備份、使用壓縮、自動(dòng)化調(diào)

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開啟MySQL慢查詢?nèi)罩静⒎治隹啥ㄎ恍阅軉?wèn)題。 1.編輯配置文件或動(dòng)態(tài)設(shè)置slow_query_log和long_query_time;2.日志包含Query_time、Lock_time、Rows_examined等關(guān)鍵字段,輔助判斷效率瓶頸;3.使用mysqldumpslow或pt-query-digest工具高效分析日志;4.優(yōu)化建議包括添加索引、避免SELECT*、拆分復(fù)雜查詢等。例如為user_id加索引能顯著減少掃描行數(shù),提升查詢效率。

在MySQL列和查詢中處理零值 在MySQL列和查詢中處理零值 Jul 05, 2025 am 02:46 AM

處理MySQL中的NULL值需注意:1.設(shè)計(jì)表時(shí)關(guān)鍵字段設(shè)為NOTNULL,可選字段允許NULL;2.查詢判斷必須用ISNULL或ISNOTNULL,不能用=或!=;3.可用IFNULL或COALESCE函數(shù)替換顯示默認(rèn)值;4.插入或更新時(shí)直接使用NULL值需謹(jǐn)慎,注意數(shù)據(jù)源和ORM框架處理方式。NULL表示未知值,不等于任何值,包括自身,因此查詢、統(tǒng)計(jì)、連接表時(shí)要特別小心,避免漏數(shù)據(jù)或邏輯錯(cuò)誤。合理使用函數(shù)和約束可以有效減少因NULL帶來(lái)的干擾。

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字符集和排序規(guī)則問(wèn)題常見(jiàn)于跨平臺(tái)遷移或多人開發(fā)時(shí),導(dǎo)致亂碼或查詢不一致。核心解決方法有三:一要檢查并統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫(kù)、表、字段的字符集為utf8mb4,通過(guò)SHOWCREATEDATABASE/TABLE查看,用ALTER語(yǔ)句修改;二要在客戶端連接時(shí)指定utf8mb4字符集,在連接參數(shù)或執(zhí)行SETNAMES中設(shè)置;三要合理選擇排序規(guī)則,推薦使用utf8mb4_unicode_ci以確保比較和排序準(zhǔn)確性,并在建庫(kù)建表時(shí)指定或通過(guò)ALTER修改。

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GROUPBY用于按字段分組數(shù)據(jù)并執(zhí)行聚合操作,HAVING用于過(guò)濾分組后的結(jié)果。例如,使用GROUPBYcustomer_id可計(jì)算每個(gè)客戶的總消費(fèi)金額;配合HAVING可篩選出總消費(fèi)超過(guò)1000的客戶。SELECT后的非聚合字段必須出現(xiàn)在GROUPBY中,HAVING可使用別名或原始表達(dá)式進(jìn)行條件篩選。常見(jiàn)技巧包括統(tǒng)計(jì)每組數(shù)量、多字段分組、結(jié)合多個(gè)條件過(guò)濾。

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