Oracle开发专题之:随机查询

来源:互联网 发布:钢制散热器的技术数据 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 03:50

http://www.blogjava.net/pengpenglin/archive/2009/03/19/206796.html

【1】方法一:通过dbms_random.random

select * from (select * from largetable order by dbms_random.random) where rownum <= 20000;


【2】方法二:通过dbms_random.value

select * from (select * from largetable order by dbms_random.value) where rownum <= 20000;


【3】方法三:通过采样表扫描

select * from (select * from largetable sample(10)) where rownum <= 20000;


下面我们通过实践来比较这3种方法的效率,首先我们创建一个包含有10W条记录的表用于实验:

create table LARGETABLE
(
  ID       
NUMBER not null primary key,
  BIRTHDAY DATE 
not null
)


接下来我们插入10W条数据

create or replace procedure random_insert as
  i         
number;
  startDate date :
= sysdate;

begin

  
for i in 1 .. 100000 loop
    
insert into largetable values (i, startDate + 1);
  
end loop commit;

end;


在SQL*PLUS下设置显示SQL语句执行时间:set timing on,让后分别运行上述三条语句:

第一个的执行时间为 00: 00: 16: 04
第二个的执行时间为 00: 00: 54: 04
第三个的执行时间为 00: 00: 08: 07

从这里我们可以看出在进行数据随机抽取时,采用sample的方法效率是最高的。为了保证每次随机查询的数据尽量不重复,我们可以把sample中的百分比提高一些(例如从10%提高到20%)。

关于Oracle Sample的介绍和用法,请参考eygle他老人家的一篇文章介绍:如何从结果集中获得随机结果