怎样从MySQL一个数据表中提取一条随机的效率，同一时候要保证效率最高。
方法一
这是最原始最直观的语法。例如以下：
SELECT * FROM foo ORDER BY RAND() LIMIT 1
当数据表中数据量较小时，此方法可行。但当数据量到达一定程度，比方100万数据或以上。就有非常大的性能问题。
假设你通过EXPLAIN来分析这个 语句，会发现尽管MySQL通过建立一张暂时表来排序，但因为ORDER BY和LIMIT本身的特性。在排序未完毕之前，我们还是无法通过LIMIT来获取须要的记录。亦即。你的记录有多少条，就必须首先对这些数据进行排序。
方法二
看来对于大数据量的随机数据抽取，性能的症结出在ORDER BY上，那么怎样避免？方法二提供了一个方案。
首先，获取数据表的全部记录数：
SELECT count(*) AS num_rows FROM foo
然后，通过相应的后台程序记录下此记录总数（假定为num_rows）。
然后运行：
SELECT * FROM foo LIMIT [0到num_rows之间的一个随机数],1
上面这个随机数的获得能够通过后台程序来完毕。此方法的前提是表的ID是连续的或者自增长的。
这种方法已经成功避免了ORDER BY的产生。
方法三
有没有可能不用ORDER BY。用一个SQL语句实现方法二？能够，那就是用JOIN。
SELECT * FROM Bar B JOIN (SELECT CEIL(MAX(ID)*RAND()) AS ID FROM Bar) AS m ON B.ID >= m.ID LIMIT 1;
此方法实现了我们的目的，同一时候，在数据量大的情况下，也避免了ORDER BY所造成的全部记录的排序过程。由于通过JOIN里面的SELECT语句实际上仅仅运行了一次，而不是N次（N等于方法二中的num_rows）。并且， 我们能够在筛选语句上加上“大于”符号。还能够避免由于ID好不连续所产生的记录为空的现象。
在mysql中查询5条不反复的数据，使用下面：
SELECT * FROM `table` ORDER BY RAND() LIMIT 5
就能够了。可是真正測试一下才发现这样效率很低。一个15万余条的库，查询5条数据，竟然要8秒以上
搜索Google，网上基本上都是查询max(id) * rand()来随机获取数据。
SELECT *
FROM `table` AS t1 JOIN (SELECT ROUND(RAND() * (SELECT MAX(id) FROM `table`)) AS id) AS t2
WHERE t1.id >= t2.id
ORDER BY t1.id ASC LIMIT 5;
可是这样会产生连续的5条记录。解决的方法仅仅能是每次查询一条，查询5次。
即便如此也值得，由于15万条的表，查询仅仅须要0.01秒不到。
上面的语句採用的是JOIN。mysql的论坛上有人使用
SELECT *
FROM `table`
WHERE id >= (SELECT FLOOR( MAX(id) * RAND()) FROM `table` )
ORDER BY id LIMIT 1;
我測试了一下，须要0.5秒，速度也不错。可是跟上面的语句还是有非常大差距。总觉有什么地方不正常。
于是我把语句改写了一下。
SELECT * FROM `table`
WHERE id >= (SELECT floor(RAND() * (SELECT MAX(id) FROM `table`)))
ORDER BY id LIMIT 1;
这下，效率又提高了，查询时间仅仅有0.01秒
最后。再把语句完好一下。加上MIN(id)的推断。我在最開始測试的时候，就是由于没有加上MIN(id)的推断。结果有一半的时间总是查询到表中的前面几行。
完整查询语句是：
SELECT * FROM `table`
WHERE id >= (SELECT floor( RAND() * ((SELECT MAX(id) FROM `table`)-(SELECT MIN(id) FROM `table`)) + (SELECT MIN(id) FROM `table`)))
ORDER BY id LIMIT 1;
SELECT *
FROM `table` AS t1 JOIN (SELECT ROUND(RAND() * ((SELECT MAX(id) FROM `table`)-(SELECT MIN(id) FROM `table`))+(SELECT MIN(id) FROM `table`)) AS id) AS t2
WHERE t1.id >= t2.id
ORDER BY t1.id LIMIT 1;
最后对这两个语句进行分别查询10次。
前者花费时间 0.147433 秒
后者花费时间 0.015130 秒
看来採用JOIN的语法比直接在WHERE中使用函数效率还要高非常多