為什麼不用 ORDER BY RAND()？

SELECT * FROM news ORDER BY RAND() LIMIT 10 在幾十萬資料時會全表排序，耗時秒級甚至分鐘級。

方案一：子查詢取隨機起點（適合 ID 連續或較密集）

SELECT * FROM `news`
WHERE id >= (
    SELECT FLOOR(RAND() * (SELECT MAX(id) FROM `news`))
)
LIMIT 10;

原理：在 [1, MAX(id)] 取隨機數，查第一筆 ≥ 該值的記錄。
**缺點**：ID 有空洞時，分布偏向空洞後的記錄。

方案二：JOIN 子查詢（兼容 MIN/MAX，分布更均勻）

SELECT * FROM `news` AS t1
JOIN (
    SELECT ROUND(
        RAND() * ((SELECT MAX(id) FROM `news`) - (SELECT MIN(id) FROM `news`))
        + (SELECT MIN(id) FROM `news`)
    ) AS id
) AS t2 ON t1.id >= t2.id
LIMIT 10;

原理：在 [MIN(id), MAX(id)] 區間均勻取隨機起點，再向後取 10 筆。

效能對比（十萬級測試）

寫法	耗時	說明
ORDER BY RAND() LIMIT 10	~2.3 秒	全表排序
方案一（子查詢）	~0.003 秒	索引範圍掃描
方案二（JOIN）	~0.004 秒	兩次標量子查詢 + 索引掃描

進階：真正均勻隨機抽樣（Bernoulli 抽樣）

SELECT * FROM `news`
WHERE RAND() < 10 / (SELECT COUNT(*) FROM `news`)
LIMIT 10;

每行獨立以概率 n/總行數 被選中，**統計學完全均勻**，但需全表掃描計算 RAND()，適合中等表（< 10 萬行）。

生產環境推薦組合

• 極大表（> 100 萬）+ 允許輕微不均勻：方案二（JOIN）
• 中等表 + 要求嚴格均勻：Bernoulli 抽樣
• 頻繁隨機讀、極高效能要求：預建 rand_sort 欄位定期更新，查詢時 ORDER BY rand_sort LIMIT n

**核心口訣：善用索引範圍掃描替代全表排序，隨機只在「起點」產生。**