MySQL优化案例系列 — RAND()优化

 　　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：

[yejr@imysql]> show create table t_innodb_random\G 
*************************** 1. row *************************** 
Table: t_innodb_random 
Create Table: CREATE TABLE `t_innodb_random` ( 
`id` int(10) unsigned NOT NULL, 
`user` varchar(64) NOT NULL DEFAULT '', 
KEY `idx_id` (`id`) 
) 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。

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

　　1、常量等值检索：

[yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random where id = 13412\G 
*************************** 1. row *************************** 
id: 1 
select_type: SIMPLE 
table: t_innodb_random 
type: ref 
possible_keys: idx_id 
key: idx_id 
key_len: 4 
ref: const 
rows: 1 
Extra: Using index 
 
[yejr@imysql]> select id from t_innodb_random where id = 13412; 
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：

[yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random where id = round(rand()*13241324)\G 
*************************** 1. row *************************** 
id: 1 
select_type: SIMPLE 
table: t_innodb_random 
type: index 
possible_keys: NULL 
key: idx_id 
key_len: 4 
ref: NULL 
rows: 393345 
Extra: Using where; Using index 
 
[yejr@imysql]> select id from t_innodb_random where id = round(rand()*13241324)\G 
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***id值，再乘以RAND()求得随机数后检索看看什么情况：

[yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random where id = round(rand()*(select max(id) from t_innodb_random))\G 
*************************** 1. row *************************** 
id: 1 
select_type: PRIMARY 
table: t_innodb_random 
type: index 
possible_keys: NULL 
key: idx_id 
key_len: 4 
ref: NULL 
rows: 393345 
Extra: Using where; Using index 
*************************** 2. row *************************** 
id: 2 
select_type: SUBQUERY 
table: NULL 
type: NULL 
possible_keys: NULL 
key: NULL 
key_len: NULL 
ref: NULL 
rows: NULL 
Extra: Select tables optimized away 
 
[yejr@imysql]> select id from t_innodb_random where id = round(rand()*(select max(id) from t_innodb_random))\G 
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

[yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random where id = (select round(rand()*(select max(id) from t_innodb_random)) as nid)\G 
*************************** 1. row *************************** 
id: 1 
select_type: PRIMARY 
table: t_innodb_random 
type: index 
possible_keys: NULL 
key: idx_id 
key_len: 4 
ref: NULL 
rows: 393345 
Extra: Using where; Using index 
*************************** 2. row *************************** 
id: 3 
select_type: SUBQUERY 
table: NULL 
type: NULL 
possible_keys: NULL 
key: NULL 
key_len: NULL 
ref: NULL 
rows: NULL 
Extra: Select tables optimized away 
 
[yejr@imysql]> select id from t_innodb_random where id = (select round(rand()*(select max(id) from t_innodb_random)) as nid)\G 
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***值还是用常量表示

[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 
*************************** 1. row *************************** 
id: 1 
select_type: PRIMARY 
table: <derived2> 
type: system 
possible_keys: NULL 
key: NULL 
key_len: NULL 
ref: NULL 
rows: 1 
Extra: 
*************************** 2. row *************************** 
id: 1 
select_type: PRIMARY 
table: t1 
type: ref 
possible_keys: idx_id 
key: idx_id 
key_len: 4 
ref: const 
rows: 1 
Extra: Using where; Using index 
*************************** 3. row *************************** 
id: 2 
select_type: DERIVED 
table: NULL 
type: NULL 
possible_keys: NULL 
key: NULL 
key_len: NULL 
ref: NULL 
rows: NULL 
Extra: No tables used 
 
[yejr@imysql]> select id from t_innodb_random t1 join (select round(rand()*13241324) as id2) as t2 where t1.id = t2.id2\G 
Empty set (0.00 sec) 

　　这时候执行计划就非常***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：

[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 
*************************** 1. row *************************** 
id: 1 
select_type: PRIMARY 
table: t_innodb_random 
type: index 
possible_keys: NULL 
key: idx_id 
key_len: 4 
ref: NULL 
rows: 393345 
Extra: Using where; Using index 
*************************** 2. row *************************** 
id: 3 
select_type: SUBQUERY 
table: NULL 
type: NULL 
possible_keys: NULL 
key: NULL 
key_len: NULL 
ref: NULL 
rows: NULL 
Extra: Select tables optimized away 
 
[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 
*************************** 1. row *************************** 
id: 1301 
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：

[yejr@imysql]> explain select id from t_innodb_random order by rand() limit 1000\G 
*************************** 1. row *************************** 
id: 1 
select_type: SIMPLE 
table: t_innodb_random 
type: index 
possible_keys: NULL 
key: idx_id 
key_len: 4 
ref: NULL 
rows: 393345 
Extra: Using index; Using temporary; Using filesort 
 
[yejr@imysql]> select id from t_innodb_random order by rand() limit 1000; 
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：

[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 
*************************** 1. row *************************** 
id: 1 
select_type: PRIMARY 
table: t_innodb_random 
type: index 
possible_keys: NULL 
key: idx_id 
key_len: 4 
ref: NULL 
rows: 393345 
Extra: Using where; Using index 
*************************** 2. row *************************** 
id: 3 
select_type: SUBQUERY 
table: NULL 
type: NULL 
possible_keys: NULL 
key: NULL 
key_len: NULL 
ref: NULL 
rows: NULL 
Extra: Select tables optimized away 
 
[yejr@imysql]> select id from t_innodb_random where id > (select rand() * (select max(id) from t_innodb_random) as nid) limit 1000\G 
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

[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 
*************************** 1. row *************************** 
id: 1 
select_type: PRIMARY 
table: <derived2> 
type: system 
possible_keys: NULL 
key: NULL 
key_len: NULL 
ref: NULL 
rows: 1 
Extra: 
*************************** 2. row *************************** 
id: 1 
select_type: PRIMARY 
table: t1 
type: range 
possible_keys: idx_id 
key: idx_id 
key_len: 4 
ref: NULL 
rows: 196672 
Extra: Using where; Using index 
*************************** 3. row *************************** 
id: 2 
select_type: DERIVED 
table: NULL 
type: NULL 
possible_keys: NULL 
key: NULL 
key_len: NULL 
ref: NULL 
rows: NULL 
Extra: No tables used 
*************************** 4. row *************************** 
id: 3 
select_type: SUBQUERY 
table: NULL 
type: NULL 
possible_keys: NULL 
key: NULL 
key_len: NULL 
ref: NULL 
rows: NULL 
Extra: Select tables optimized away 
 
[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 
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，***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，***简单说下，就是把下面这个SQL：

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

　　改造成下面这个：

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：

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。