本文是我最近了解到的sql某些方法()组合实现一些功能的总结以后还会更新：

  1. rand与rand（n）实现提取随机行及order by原理的探讨。
  2. Bit_and,bit_or,bit_count等位操作方法实现统计功能。

 

  1. rand与rand（n）提取

使用order by rand(n)配合limit n可以提起相应的n个随机样本。

如：select  *  from student grade=’2’ order by rand() limit 5

随机提取5条2年级学生数据。

 

起初对 order by 一个 随机值的方式有一些疑惑。要想理解这条语句组合首先需要对order by 的实现原理有一定的了解（早就想知道order by在使用索引等一系列问题上有这么多的特殊之处的原因了） 于是我找到了这里

https://blog.csdn.net/shine0181/article/details/17807345

对于这句话我有一定的怀疑。

注意：MySQL在查询时最多只能使用一个索引。因此，如果WHERE条件已经占用了索引，那么在排序中就不使用索引了。

查询资料后发现了一个合并索引的概念，这里由于并不是本文的重点就先不说了。（不过这里有一个想法如果是这样，那么我使用join的方式来执行，需要有索引但由于where导致的不能使用索引的order by的sql语句，是否能够有效的提高sql效率呢？留待以后来验证）

 

由上的文章了解到order by 有 indexsort 与filesort两种方式实现。

Indexsort方式即通过索引实现的排序。而索引都是有序的了（建立时给出特别option的除外）。无需再进行排序。

 

Tips： SQL 语句执行顺序： SELECT FROM --1 WHERE --2 GROUP BY --3 HAVING --4 ORDER BY --5）

 

Filesort即通过排序算法实现：

具体方式有

读取所有需要排序的数据

每行数据

算法1（original）：存储排序key和行指针

算法2（modified）：存储排序key和select中的字段

每次排序sort_buffer_size能容纳的行数，排序结果写入IO_CACHE对象（不妨称为IO1），本次排序结果的位置信息写入另一个IO_CACHE对象（不妨称为IO2）；

iO_CACHE超过64k时写入临时文件

当order by有limit n时，只需要把前n条排序结果写入IO_CACHE；

排序KEY长度<=20且排序KEY数量在一千和十万之间时使用radixsort，否则使用quicksort

Merge buffer

读取排序结果（算法2直接从临时文件读取结果；算法1从临时文件读取行指针，再从表中读取数据）

摘自

https://blog.csdn.net/softn/article/details/51988943

也即最外部使用了外部排序，没次外部排序使用桶排序或者快速排序。取决于数据量的大小，Sort_buffer_size也会影响排序的性能。

 

有上面的内容可以了解到order by rand（）实际上把是将n条记录或者n条select记录的查询查询字段加上一个rand值进行排序。返回排序结果进行输出截取。

 

百度order by rand（）会跳出一篇被大量转载的：sql优化-order by rand的文章中提到改组合会使sql的效率急剧下降！。

https://blog.csdn.net/mico_cmm/article/details/53446902

对此我也做了一下测试

explain select * from t_financial_bak  order by cashAndBank limit 5

用时1.085s

 

explain select * from t_financial_bak  order by rand() limit 5

用时14.5s

 

两个都没用到索引，都使用了filesort。但使用order by rand（）的语句使用了temporary而且用时高达14.5s。至于那篇文章中提到的会多次在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数，因为这样会导致数据列被多次扫描,也说rand()放在ORDER BY 子句中会被执行多次，自然效率及很低。

我起初看得有点蒙不过由于这个例子我明白了：

  1. select * from t_financial_bak where id>=(SELECT FLOOR( MAX(id) * RAND()) FROM t_financial_bak )  limit 5

用时2.728s

         2. select * from t_financial_bak as t1 join (select rand()* (SELECT MAX(id) FROM t_financial_bak)AS id)as t2 limit 5

用时0.014s

 

都是作者提出的对order by rand（）的改进方式，两者一个采用子查询的方式，一个采用join的方式。子查询的方式用时比join方式多的多。

 

对上面order by rand（）效率的问题我们应该有了结论。

Order by rand（）的效率问题不是order by与rand（）之间有什么特别的不契合的地方而是，由于每一条数据都要调用rand语句，造成了大量的rand函数调用时间，甚至需要给sql开辟临时表空间才能满足调用rand函数对空间的需求。从而导致了sql效率的低下。

而用上文中的子查询以及join方式来代替也是一个权益之计，因为rand()* MAX(id)是有一定大小的，而较小的数字不一定能够比这个数字更大，仅仅是在大于rand()*MAX(id)的数据中截取5个对小的（对于已经有序的数据来说）。5条数据明显是相邻的。而order by rand（）的结果每条数据都有很好的随机性。

 

我的解决办法：

如果可以：可以在每条数据行中加入一个随机数，使用join一个随机数的方式来去随机。不过需要牺牲一定的数据空间，当然如果可以还是在程序中实现更加方便。

 

 

Bit_and,bit_or,bit_count统计功能的实现

https://blog.csdn.net/koli6678/article/details/79841153

为操作我们在学习c语言基础的时候就接触过，但是位操作意义不明显，不直观（虽然规则很简单）

文中对“1<<day” 的解释让我很迷惑。

此处针对1<<day进行解释：这里的计数采取的是位图法，每天有访问就用1表示，02天表示100，23表示1000..(23个0）。

最后经过bit_or按位或后变成10000..(20个0)100,然后用bit_count统计2进制1的个数为2，非常巧妙。

说的不明不白。其实很简单就是如同c中的位操作一样，表示把1左移day位，这样实现了不同值占用不同的位。

文中使用了三种方式来实现去重统计。

多重查询方法

select year, month, count(0)

    from (select year, month, day,count(0) from t1 group by year, month, day) as tmp

group by year, month;

位操作方法

select year,month,bit_count(bit_or(1<<day)) as days from t1 group by year,month; 

以及distinct方法

select year,month,count(distinct day) from t1 group by year,month; 

下面我们来比较一下三者的效率

select qygm,hydm ,count(qygm) from (select qygm,hydm from t_financial_bak group by hydm,qygm ) as tmp group by hydm

（内部sql起到去除hydm与qygm都重复的内容）

其中qygm与hydm都是有索引的，用时2.035s

 

可以看到内部与外部的sql语句都没有能用上索引，而且都使用了temporary与filesort

效率低下。

select qygm,hydm,bit_count(bit_or(1<<qygm)) from t_financial_bak group by hydm

用时2.293s

 

 

Explain的结果是使用了名为hydm_sy的这个索引，而且也没有使用到temporary与filesort

但是依然使用了相当不短的时间

 

select qygm,hydm,count(distinct(qygm)) from t_financial_bak group by hydm

 

 

用时2.024s跟前两者的用时在同一个数量级。

而且也使用到了索引hydm_sy,说明distinct在索引的使用上并没有说明特殊，没有被distinct的列依然可以使用索引。

 

那么我们看一下三者的时间都花在哪里？

+----------------------+----------+

| Status               | Duration |

+----------------------+----------+

| starting             | 8.6E-5   |

| checking permissions | 7E-6     |

| Opening tables       | 0.000135 |

| init                 | 1.6E-5   |

| System lock          | 9E-6     |

| optimizing           | 3E-6     |

| optimizing           | 4E-6     |

| statistics           | 1.5E-5   |

| preparing            | 1.6E-5   |

| Creating tmp table   | 6.2E-5   |

| Sorting result       | 6E-6     |

| statistics           | 7E-6     |

| preparing            | 7E-6     |

| Creating tmp table   | 5.9E-5   |

| Sorting result       | 4E-6     |

| executing            | 1.1E-5   |

| Sending data         | 1.1E-5   |

| executing            | 2E-6     |

| Sending data         | 2.086242 |

| Creating sort index  | 0.005237 |

| removing tmp table   | 1.8E-5   |

| Creating sort index  | 0.002354 |

| Creating sort index  | 0.002965 |

| end                  | 4E-6     |

| removing tmp table   | 8E-6     |

| end                  | 3E-6     |

| query end            | 9E-6     |

| closing tables       | 2E-6     |

| removing tmp table   | 1E-5     |

| closing tables       | 1.3E-5   |

| freeing items        | 5.2E-5   |

| cleaning up          | 1.3E-5   |

+----------------------+----------+

 

结果显示三者的时间都花在了sanding data上，与是我修改数据返回加了limit。

结果distinct与bit_count用时都缩短到了0.002s

而内外查询的sql用时依然是2s。

而用时较短的两者都所花的时间也大多用在了sanding data上。

 

当我把有索引的hydm换成一个没有索引的列时，三者再度回到了2s这个数量级。说明内外查询的方式与其他两种方式的差距确实是hydm索引造成的。

 

结论bit_count(),bit_or()的组合与常用的distinct相比并没有切实的大幅提升sql的效率。

 

心得：以上的这两个在日常sql中出现评率不高的例子，order by rand()的效率过低，不是应用级的sql。而bit_count,bit_or也没有大幅提升sql的效率。不过在这个过程中可以让你理解order by，distinct，以及对sql效率的查看理解更深。