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这篇CFSDN的博客文章MySql分组后随机获取每组一条数据的操作由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
思路:先随机排序然后再分组就好了.
1、创建表:
1
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6
|
CREATE
TABLE
`xdx_test` (
`id`
int
(11)
NOT
NULL
,
`
name
`
varchar
(255)
DEFAULT
NULL
,
`class`
varchar
(255)
DEFAULT
NULL
,
PRIMARY
KEY
(`id`)
) ENGINE=InnoDB
DEFAULT
CHARSET=utf8mb4;
|
2、插入数据 。
1
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7
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9
|
INSERT
INTO
xdx_test
VALUES
(1,
'张三-1'
,
'1'
);
INSERT
INTO
xdx_test
VALUES
(2,
'李四-1'
,
'1'
);
INSERT
INTO
xdx_test
VALUES
(3,
'王五-1'
,
'1'
);
INSERT
INTO
xdx_test
VALUES
(4,
'张三-2'
,
'2'
);
INSERT
INTO
xdx_test
VALUES
(5,
'李四-2'
,
'2'
);
INSERT
INTO
xdx_test
VALUES
(6,
'王五-2'
,
'2'
);
INSERT
INTO
xdx_test
VALUES
(7,
'张三-3'
,
'3'
);
INSERT
INTO
xdx_test
VALUES
(8,
'李四-3'
,
'3'
);
INSERT
INTO
xdx_test
VALUES
(9,
'王五-3'
,
'3'
);
|
3、查询语句 。
1
2
3
|
SELECT
*
FROM
(
SELECT
*
FROM
xdx_test
ORDER
BY
RAND()) a
GROUP
BY
a.class
|
4、查询结果 。
3 王五-1 1 。
5 李四-2 2 。
9 王五-3 3 。
3 王五-1 1 。
4 张三-2 2 。
7 张三-3 3 。
2 李四-1 1 。
5 李四-2 2 。
8 李四-3 3 。
补充知识:mysql实现随机获取几条数据的方法(效率和离散型比较) 。
sql语句有几种写法、效率、以及离散型 比较 。
1:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 想要获取的数据条数; 。
2:SELECT *FROM `table` WHERE id >= (SELECT FLOOR( MAX(id) * RAND()) FROM `table` ) ORDER BY id LIMIT 想要获取的数据条数,
3: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 想要获取的数据条数,
4:SELECT * FROM `table`WHERE id >= (SELECT floor(RAND() * (SELECT MAX(id) FROM `table`))) ORDER BY id LIMIT 想要获取的数据条数,
5: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 想要获取的数据条数,
6: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 想要获取的数据条数,
1的查询时间>>2的查询时间>>5的查询时间>6的查询时间>4的查询时间>3的查询时间,也就是3的效率最高.
以上6种只是单纯的从效率上做了比较; 。
上面的6种随机数抽取可分为2类:
第一个的离散型比较高,但是效率低;其他5个都效率比较高,但是存在离散性不高的问题; 。
怎么解决效率和离散型都满足条件啦?
我们有一个思路就是: 写一个存储过程; 。
select * FROM test t1 JOIN (SELECT ROUND(RAND() * ((SELECT MAX(id) FROM test)-(SELECT MIN(id) FROM test)) + (SELECT MIN(id) FROM test)) AS id) t2 where t1.id >= t2.id limit 1 。
每次取出一条,然后循环写入一张临时表中;最后返回 select 临时表就OK; 。
这样既满足了效率又解决了离散型的问题;可以兼并二者的优点; 。
下面是具体存储过程的伪代码 。
1
2
3
4
|
DROP
PROCEDURE
IF EXISTS `evaluate_Check_procedure`;
DELIMITER ;;
CREATE
DEFINER=`root`@`%`
PROCEDURE
`evaluate_Check_procedure`(
IN
startTime datetime,
IN
endTime datetime,
IN
checkNum
INT
,
IN
evaInterface
VARCHAR
(36))
BEGIN
|
-- 新建一张临时表 ,存放随机取出的数据 。
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29
|
create
temporary
table
if
not
exists xdr_authen_tmp (
`ID`
bigint
(20)
NOT
NULL
AUTO_INCREMENT COMMENT
'序号'
,
`LENGTH`
int
(5)
DEFAULT
NULL
COMMENT
'字节数'
,
`INTERFACE`
int
(3)
NOT
NULL
COMMENT
'接口'
,
`XDR_ID`
varchar
(32)
NOT
NULL
COMMENT
'XDR ID'
,
`MSISDN`
varchar
(32)
DEFAULT
NULL
COMMENT
'用户号码'
,
`PROCEDURE_START_TIME` datetime
NOT
NULL
DEFAULT
'0000-00-00 00:00:00'
COMMENT
'开始时间'
,
`PROCEDURE_END_TIME` datetime
DEFAULT
NULL
COMMENT
'结束时间'
,
`SOURCE_NE_IP`
varchar
(39)
DEFAULT
NULL
COMMENT
'源网元IP'
,
`SOURCE_NE_PORT`
int
(5)
DEFAULT
NULL
COMMENT
'源网元端口'
,
`DESTINATION_NE_IP`
varchar
(39)
DEFAULT
NULL
COMMENT
'目的网元IP'
,
`DESTINATION_NE_PORT`
int
(5)
DEFAULT
NULL
COMMENT
'目的网元端口'
,
`INSERT_DATE` datetime
DEFAULT
NULL
COMMENT
'插入时间'
,
`EXTEND1`
varchar
(50)
DEFAULT
NULL
COMMENT
'扩展1'
,
`EXTEND2`
varchar
(50)
DEFAULT
NULL
COMMENT
'扩展2'
,
`EXTEND3`
varchar
(50)
DEFAULT
NULL
COMMENT
'扩展3'
,
`EXTEND4`
varchar
(50)
DEFAULT
NULL
COMMENT
'扩展4'
,
`EXTEND5`
varchar
(50)
DEFAULT
NULL
COMMENT
'扩展5'
,
PRIMARY
KEY
(`ID`,`PROCEDURE_START_TIME`),
KEY
`index_procedure_start_time` (`PROCEDURE_START_TIME`),
KEY
`index_source_dest_ip` (`SOURCE_NE_IP`,`DESTINATION_NE_IP`),
KEY
`index_xdr_id` (`XDR_ID`)
) ENGINE = InnoDB
DEFAULT
CHARSET=utf8;
BEGIN
DECLARE
j
INT
;
DECLARE
i
INT
;
DECLARE
CONTINUE
HANDLER
FOR
NOT
FOUND
SET
i = 1;
|
-- 这里的checkNum是需要随机获取的数据数,比如随机获取10条,那这里就是10,通过while循环来逐个获取单个随机记录; 。
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|
SET
j = 0;
WHILE j < checkNum DO
set
@sqlexi = concat(
' SELECT t1.ID,t1.LENGTH,t1.LOCAL_PROVINCE,t1.LOCAL_CITY,t1.OWNER_PROVINCE,t1.OWNER_CITY,t1.ROAMING_TYPE,t1.INTERFACE,t1.XDR_ID,t1.RAT,t1.IMSI,t1.IMEI,t1.MSISDN,t1.PROCEDURE_START_TIME,t1.PROCEDURE_END_TIME,t1.TRANSACTION_TYPE,t1.TRANSACTION_STATUS,t1.SOURCE_NE_IP,t1.SOURCE_NE_PORT,t1.DESTINATION_NE_IP,t1.DESTINATION_NE_PORT,t1.RESULT_CODE,t1.EXPERIMENTAL_RESULT_CODE,t1.ORIGIN_REALM,t1.DESTINATION_REALM,t1.ORIGIN_HOST,t1.DESTINATION_HOST,t1.INSERT_DATE'
,
' into @ID,@LENGTH,@LOCAL_PROVINCE,@LOCAL_CITY,@OWNER_PROVINCE,@OWNER_CITY,@ROAMING_TYPE,@INTERFACE,@XDR_ID,@RAT,@IMSI,@IMEI,@MSISDN,@PROCEDURE_START_TIME,@PROCEDURE_END_TIME,@TRANSACTION_TYPE,@TRANSACTION_STATUS,@SOURCE_NE_IP,@SOURCE_NE_PORT,@DESTINATION_NE_IP,@DESTINATION_NE_PORT,@RESULT_CODE,@EXPERIMENTAL_RESULT_CODE,@ORIGIN_REALM,@DESTINATION_REALM,@ORIGIN_HOST,@DESTINATION_HOST,@INSERT_DATE '
,
' FROM xdr_authen t1 JOIN (SELECT ROUND(RAND() * ((SELECT MAX(id) FROM xdr_authen)-(SELECT MIN(id) FROM xdr_authen)) + (SELECT MIN(id) FROM xdr_authen)) AS id) t2'
,
' WHERE t1.PROCEDURE_START_TIME >= "'
,startTime,
'"'
,
' AND t1.PROCEDURE_START_TIME < "'
,endTime,
'"'
,
' AND t1.INTERFACE IN ('
,evaInterface,
')'
,
' and t1.id >= t2.id limit 1'
);
PREPARE
sqlexi
FROM
@sqlexi;
EXECUTE
sqlexi;
DEALLOCATE
PREPARE
sqlexi;
|
-- 这里获取的记录有可能会重复,如果是重复数据,我们则不往临时表中插入此条数据,再进行下一次随机数据的获取。依次类推,直到随机数据取够为止; 。
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|
select
count
(1)
into
@num
from
xdr_authen_tmp
where
id = @ID;
if @num > 0
or
i=1
then
SET
j = j;
ELSE
insert
into
xdr_authen_tmp(ID,LENGTH,LOCAL_PROVINCE,LOCAL_CITY,OWNER_PROVINCE,OWNER_CITY,ROAMING_TYPE,INTERFACE,XDR_ID,RAT,IMSI,IMEI,MSISDN,PROCEDURE_START_TIME,PROCEDURE_END_TIME,TRANSACTION_TYPE,TRANSACTION_STATUS,SOURCE_NE_IP,SOURCE_NE_PORT,DESTINATION_NE_IP,DESTINATION_NE_PORT,RESULT_CODE,EXPERIMENTAL_RESULT_CODE,ORIGIN_REALM,DESTINATION_REALM,ORIGIN_HOST,DESTINATION_HOST,INSERT_DATE)
VALUES
(@ID,@LENGTH,@LOCAL_PROVINCE,@LOCAL_CITY,@OWNER_PROVINCE,@OWNER_CITY,@ROAMING_TYPE,@INTERFACE,@XDR_ID,@RAT,@IMSI,@IMEI,@MSISDN,@PROCEDURE_START_TIME,@PROCEDURE_END_TIME,@TRANSACTION_TYPE,@TRANSACTION_STATUS,@SOURCE_NE_IP,@SOURCE_NE_PORT,@DESTINATION_NE_IP,@DESTINATION_NE_PORT,@RESULT_CODE,@EXPERIMENTAL_RESULT_CODE,@ORIGIN_REALM,@DESTINATION_REALM,@ORIGIN_HOST,@DESTINATION_HOST,@INSERT_DATE);
SET
j = j + 1;
end
if;
SET
i=0;
END
WHILE;
|
-- 最后我们将所有的随机数查询出来,以结果集的形式返回给后台 。
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|
select
ID,LENGTH,LOCAL_PROVINCE,LOCAL_CITY,OWNER_PROVINCE,OWNER_CITY,ROAMING_TYPE,INTERFACE,XDR_ID,RAT,IMSI,IMEI,MSISDN,PROCEDURE_START_TIME,PROCEDURE_END_TIME,TRANSACTION_TYPE,TRANSACTION_STATUS,SOURCE_NE_IP,SOURCE_NE_PORT,DESTINATION_NE_IP,DESTINATION_NE_PORT,RESULT_CODE,EXPERIMENTAL_RESULT_CODE,ORIGIN_REALM,DESTINATION_REALM,ORIGIN_HOST,DESTINATION_HOST,INSERT_DATE
from
xdr_authen_tmp;
END
;
truncate
TABLE
xdr_authen_tmp;
END
;;
DELIMITER ;
|
以上这篇MySql分组后随机获取每组一条数据的操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我.
原文链接:https://blog.csdn.net/Tomwildboar/article/details/107191107 。
最后此篇关于MySql分组后随机获取每组一条数据的操作的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于MySql分组后随机获取每组一条数据的操作的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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