如何從數(shù)據(jù)庫隨機取出數(shù)據(jù)？事實上，從數(shù)據(jù)庫中隨機獲取數(shù)據(jù)非常簡單。只需使用rand（）函數(shù)select*from table Name order by rand（）limit 0,5以下是一個小示例

如何從數(shù)據(jù)庫隨機取出數(shù)據(jù)？

事實上，從數(shù)據(jù)庫中隨機獲取數(shù)據(jù)非常簡單。只需使用rand（）函數(shù)select*from table Name order by rand（）limit 0,5以下是一個小示例：從article表中隨機獲取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，重采樣概率低

假設取0到1億之間的隨機數(shù)：

，不做重復數(shù)據(jù)消除操作的重復率可以通過數(shù)學建模來分析。如果可以接受的話，可以直接用PHP內置的隨機函數(shù)來生成；

，可以適當使用redis作為緩存，在機器上做重新處理；

，即使redis速度快，體積大，也要考慮內存的大小，除了計算時間和空間的復雜度外，我們可以適當使用“偽隨機”策略，如碎片化處理。假設我們取1000萬個隨機數(shù)，首先從0到1000萬個分區(qū)取100萬個隨機數(shù)，然后使用redis進行部分緩存去重處理。處理完成后，清除redis緩存并移動到下一個碎片處理，依此類推，直到檢索完成。

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

mysql怎樣隨機抽取數(shù)據(jù)庫中的10條內容？

雖然它們都使用SQL，但不同的數(shù)據(jù)庫有不同的寫入方法來完成此操作。以50個項目為例。

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

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