ORDER BY RAND() je zlo

Nemám po ruce MySQL, už dlouho jsem ji ani nepoužil, takže nevím, jestli můj nápad není stejně mizerný jako ten ORDER BY RAND, ale zkusil bych
SELECT * FROM tabulka LIMIT (SELECT (COUNT(*) FROM tabulka)*RAND()),1 - prostě nic netřiď, náhodn vyber jeden řádek a vrať ho. Pro použití, kde mezera v tabulce může znamenat problém (protože pravděpodobnost prostě identická být MUSÍ).

To nejde.

LIMIT takes one or two numeric arguments, which must both be nonnegative integer constants

Teoreticky by to co navrhuje Justas [1] šlo pomocí prepared statements:

SET @randrow:=FLO­OR((SELECT COUNT(*) FROM tbl)*RAND());
PREPARE STMT FROM 'SELECT * FROM tbl LIMIT ?, 1';
EXECUTE STMT USING @randrow;

Ale optimálnost prepared statements zmapovanou nemám, takže netuším jak moc je to lepší nebo horší než to co jsem navrhnul v článku. Nicméně jsem to tam pro úplnost přidal.

Neni to trosku drbani levou rukou za pravym uchem psat to cele v SQL? Prece ten dotaz volam z nejakeho scriptu, tedy bych si nahodne ID vygeneroval v kodu a pak uz si jen selectem vyzadal prislusny radek.

Pravdepodobnost vyberu chybajuceho riadku mozete rapidne znizit takto:

SELECT @r:=RAND();
SELECT @i:=
(SELECT MIN(id) FROM tbl WHERE id>=
(SELECT (@r*(SELECT MAX(id) FROM tbl))));
SELECT * FROM tbl WHERE id>=@i LIMIT 1;

Re [5]: to neni nutne, chybejici radek se nikdy nevybere diky MIN() a MAX() v predchozich dotazech.

> V praktickém životě je to ale obvykle fuk.

Ja mam skoro problem predstavit si pripad, kdy to skutecne je fuk. Pokud se ma vybrat nekolik nahodnych produktu na zobrazeni v nejake postranni nabidce eshopu, tak pro naslednou analyzu navstevnosti bude docela zasadni problem, ze se to chova podle nejake zahadne pravdepodobnostni distribuce.

[7] Ďakujem, že som sa nemusel pýtať načo to komu bude... :)

[7] no ten eshop neviem ci ma "nahodne" produkty. Zazil som parkrat, ze najpredavanej­sie/nahodne/ne­viemake produkty boli proste v tabulke, kde si to rucne zadavali (ziadne auto podla objednavok), cca 20-30 a z nich sa cyklicky zobrazovali produkty.

[7] Myslel jsem to jinak. V mém praktickém životě je třeba do tabulky jen přidávat řádky, maže se tak málo, a řádků je tak moc, že je úplně jedno jestli se jako náhodný některý řádek vybere s 4x větší pravděpodobností než jiné řádky. Když je v tabulce 10 milionů záznamů, je rozdíl mezi pravděpodobností 1/10000000 a 4/10000000 zanedbatelný (pro mě a pro mé potřeby). Uznávám, že praktické potřeby jiných lidí ovšem můžou být jiné.

pisu to z hlavy ale co treba tahle hracka D: :D :D

SELECT FLOOR(min(id) + (RAND() * max(id)-(min(id)))) from [table] (vrati to nahodny id z tabulky, aspon myslim, pokud ale budu pocitat s neprerusenou radou)

A.

jinak vsecho co tu vidim ma problemy s neprerusenou radou takze fakt nepouziju ani jedno...[6] min a max ti preci neurci diry....

[12] Pokud mi něco neuniká, tak dotaz vždycky vybere existující ID (bude <= max(id)). Problém bude samozřejmě s tou distribucí pravděpodobnosti. Osobně bych to řešil další tabulkou, která bude mít vlastní ID a jako cizí klíč ID té hlavní tabulky. Za normálních okolností nemůže být velký problém tu tabulku přehrnout a distribuci tím srovnat. V dotazu bude navíc jeden join, no.

SELECT FLOOR( RAND( ) * COUNT( * ) ) AS `offset` FROM `planety`
Vybrani nahodne domovske planety z 1M planet ve hre sg1-game.net

Nechapem, nad cim sa pozastavujete.. spravi sa to na dva dotazy:
1.) Prvy dotaz pre nahodnu skalarnu hodnotu offsetu:
SELECT FLOOR((SELECT COUNT(*) FROM `mytable`) * RAND());
2.) Druhy dotaz s pouzitim LIMIT nema ziadny problem s "dierami".. za XX dosadime hodnotu z prveho dotazu:
SELECT * FROM `mytable` LIMIT XX, 1;

[15] Udělat to tak možná půjde, ale pochybuju, že to je nejrychlejší řešení.

Malá pripomienka: COUNT(*) je pre veľké InnoDB tabuľky hodne drahá operácia (de-facto full tablescan)

zcela náhodně vygenerovat pořadí položky v LIMIT a to opakovat tak dlouho, než se povede strefit do tabulky. Ošetření chyby by mohlo být rychlejší, než prohledávání v databázi (pro velké tabulky). Na vyhledání délky by mohl být použit algoritmus jakéhosi binárního hledání. Tedy je-li vygenerované pořadí za koncem tabulky, tak ho podělím dvěmi a zkusím znovu ...