PHP mysql redis一次性生成大量隨機(jī)數(shù)，怎么保證重復(fù)率低、快速存儲(chǔ)？讓我們假設(shè)你想取0到1億之間的隨機(jī)數(shù)：，不做重復(fù)數(shù)據(jù)消除操作的重復(fù)率可以通過(guò)數(shù)學(xué)建模來(lái)分析。如果可以接受的話，可以直接用

PHP mysql redis一次性生成大量隨機(jī)數(shù)，怎么保證重復(fù)率低、快速存儲(chǔ)？

讓我們

假設(shè)你想取0到1億之間的隨機(jī)數(shù)：

，不做重復(fù)數(shù)據(jù)消除操作的重復(fù)率可以通過(guò)數(shù)學(xué)建模來(lái)分析。如果可以接受的話，可以直接用PHP內(nèi)置的隨機(jī)函數(shù)來(lái)生成；

，可以適當(dāng)使用redis作為緩存，在機(jī)器上做重新處理；

，即使redis速度快，體積大，也要考慮內(nèi)存的大小，除了計(jì)算時(shí)間和空間的復(fù)雜度外，我們可以適當(dāng)使用“偽隨機(jī)”策略，如碎片化處理。假設(shè)我們?nèi)?000萬(wàn)個(gè)隨機(jī)數(shù)，首先從0到1000萬(wàn)個(gè)分區(qū)取100萬(wàn)個(gè)隨機(jī)數(shù)，然后使用redis進(jìn)行部分緩存去重處理。處理完成后，清除redis緩存并移動(dòng)到下一個(gè)碎片處理，依此類推，直到檢索完成。

例如，您可以將三千或五千個(gè)隨機(jī)數(shù)分成一個(gè)批，然后重新查找它們并將它們插入mysql。

如何利用SQL隨機(jī)查詢出指定數(shù)量的數(shù)據(jù)？

雖然它們都使用SQL，但不同的數(shù)據(jù)庫(kù)有不同的寫入方法來(lái)完成此操作。以50個(gè)項(xiàng)目為例。

select*from[table name]where[condition]order by Rand（）limit 50

select top 50*from[table name]group by[ID]order by newid（）