測試資料表的建立在文章:http://www.cnblogs.com/wt645631686/p/6868192.html
先看一下我的SQL方案
SELECT * FROM `emp` WHERE `empno` >=(SELECT FLOOR(RAND() * ((SELECT MAX(empno) FROM `emp`) -
(SELECT MIN(empno) FROM `emp`)) + (SELECT MIN(empno) FROM `emp`))) LIMIT 100
在終端中測試結果是0.01sec.
在Mysql工具中測試結果是0.008-0.01sec。
看一下我在網上找到方案:
第一種方案:
SELECT *
FROM `emp` AS t1 JOIN (SELECT ROUND(RAND() * ((SELECT MAX(empno) FROM `emp`)-(SELECT MIN(empno) FROM `emp`))+
(SELECT MIN(empno) FROM `emp`)) AS empno) AS t2
WHERE t1.empno >= t2.empno
ORDER BY t1.empno LIMIT 100;
在終端中測試結果是0.00sec.
在Mysql工具中測試結果是0.001-0.003sec。
第二種方案:
SELECT * FROM `emp`
WHERE empno >= (SELECT floor(RAND() * (SELECT MAX(empno) FROM `emp`)))
ORDER BY empno LIMIT 100;
在終端中測試結果是0.01-0.02sec.
在Mysql工具中測試結果是0.014-0.016sec。
第三種方案:
SELECT * FROM `emp`
WHERE empno >= (SELECT floor( RAND() * ((SELECT MAX(empno) FROM `emp`)-(SELECT MIN(empno) FROM `emp`)) +
(SELECT MIN(empno) FROM `emp`)))
ORDER BY empno LIMIT 100;
在終端中多次測試,由0.2sec最高,到最終結果是0.10-0.14sec,這是因為Mysql的查詢快取起到了作用。
在Mysql工具中測試結果是0.125-0.289sec。
最終第一種方案勝出,得出結論:採用JOIN的語法比直接在WHERE中使用函式效率還要高很多。
具體原因大家自己用EXPLAIN或者DESC,PROFILING工具分析一下。