如何從數(shù)據(jù)庫(kù)隨機(jī)取出數(shù)據(jù)？事實(shí)上，從數(shù)據(jù)庫(kù)中隨機(jī)獲取數(shù)據(jù)非常簡(jiǎn)單。只需使用rand（）函數(shù)select*from table Name order by rand（）limit 0,5以下是一個(gè)小示例

如何從數(shù)據(jù)庫(kù)隨機(jī)取出數(shù)據(jù)？

事實(shí)上，從數(shù)據(jù)庫(kù)中隨機(jī)獲取數(shù)據(jù)非常簡(jiǎn)單。只需使用rand（）函數(shù)select*from table Name order by rand（）limit 0,5以下是一個(gè)小示例：從article表中隨機(jī)獲取5條數(shù)據(jù)。$dblink=mysql'connect（“l(fā)ocalhost”、“root”、“123456”）mysql'query（“set names utf8”）mysql'select'db（“aixuexi”）$sql=“select*from waxx'article order by rand（）limit 0,5”$rs=mysql'query（$sql）while（$row=mysql'fetch'Array（$rs））{$rows[]=$row}if（$rows）{foreach（$rows as$V）{？>

選擇*其中T1。ID>=T2。ID按T1排序。ID limit 1取10次，查詢效率高，耗時(shí)，重采樣概率低

假設(shè)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。

mysql怎樣隨機(jī)抽取數(shù)據(jù)庫(kù)中的10條內(nèi)容？

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（）