MySQL优化之对RAND()的优化方法
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，我们先来看看狼蚁网站SEO优化这几个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表的最大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，不过最大值还是用常量表示
[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：
[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，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，就是把狼蚁网站SEO优化这个SQL：
SELECT id FROM table ORDER BY RAND() LIMIT n;
改造成狼蚁网站SEO优化这个：
SELECT id FROM table t1 JOIN (SELECT RAND() * (SELECT MAX(id) FROM table) AS nid) t2 ON t1.id > t2.nid LIMIT n;
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。