随机提取N条记录

随机提取10条记录的例子: Sql server: select top 10 * from 表 order by newid() Access: SELECT top 10 * FROM 表 ORDER BY Rnd(id) Rnd(id) 其中的id是自动编号字段,可以利用其他任何数值来完成 比如用姓名字段(UserName) SELECT top 10 * FROM 表 ORDER BY Rnd(len(UserName)) MySql: Select * From 表 Order By 

随机提取10条记录的例子: Sql server: select top 10 * from 表 order by newid() Access: Select top 10 * FROM 表 orDER BY Rnd(id) Rnd(id) 其中的id是自动编号字段,可以利用其他任何数值来完成 比如用姓名字段(UserName) Select top 10 * FROM 表 orDER BY Rnd(len(UserName)) MySql: Select * From 表 order By 

实现原理如下 1.先查询表中的记录总数 2.随机获取偏移量为0~总记录数-1 3.查询时skip偏移量,再获取1条记录 因本人测试环境php已升级到7.0以上,mongodb扩展使用支持php7.0以上的扩展,很多方法与php5.6不同.因此代码必须在php7.0以上运行.如果是php5.6环境,需要修改代码才能运行. 代码如下: function.php <?php // 连接mongodb function conn($host, $user, $passwd){ $server = 'mo

php使用数组array_rand()函数进行高效随机抽取指定条数的记录,可以随机抽取数据库中的记录,适合进行随机展示和抽奖程序. 该算法主要是利用php的array_rand()函数,下面看一下array_rand()函数的主要功能: array_rand-从数组中随机取出一个或多个单元 mixed array_rand(array $input[,int $num_req] ) array_rand()在你想从数组中取出一个或多个随机的单元时相当有用.它接受input作为输入数组和一个可选的

本文实例讲述了PHP实现在数据库百万条数据中随机获取20条记录的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 额,为什么要写这个? 在去某个公司面试时,让写个算法出来,当时就蒙了,我开发过程中用到算法的吗?又不是大数据开发,分析. 今天偶然想起来一个坑爹数据,如:PHP取百万条数据中随机20条记录,当时就用的算法. 1.先统计统计数据库多少条记录(这个做个数据缓存,如1小时重新统计一次), 2.根据总条数,随机1次,1次性取出20条记录(当然这个就相当于分页了,要求不高的话,这个最快,我用的就是这个)

原理: 1.先查询表中的记录总数 2.随机获取偏移量为0~总记录数-1 3.查询时skip偏移量,再获取1条记录 因本人测试环境PHP已升级到7.0以上,mongodb扩展使用支持php7.0以上的扩展,很多方法与php5.6不同.因此代码必须在php7.0以上运行.如果是php5.6环境,需要修改代码才能运行. 代码如下: function.php <?php // 连接mongodb function conn($host, $user, $passwd){ $server = 'mongo

MSSQL:select top 10 * from [table] order by newid() ACCESS: 复制代码 代码如下: '以利用rs.move嘛   '如随机取10条   n = 10   '先要判断总记录数是否少于10,若小于10,则有多少取多少 if n>10 rs.recordCount then n=rs.recordCount   dim ranNum   for i = 1 to n   Randomize()   ranNum = int(rs.recordC

function xipai(mystr) xipai="" if len(mystr)=0 then'如果是空的,那么初试化一付连续的牌 for i=1 to 52 mystr=mystr & " " next end if dim i,x for i=1 to 52 myarry=split(mystr) 'myarry是下标52的数组,前0-51个有效 randomize x=cint(rnd*(ubound(myarry)-1))'前0-51个随便找

mongdb性能压力测试,随机查询,数据量1亿条记录 操作系统centos6.4x64位 从测试结果看,当mongodb将数据全部载入到内存后,查询速度根据文档的大小,性能瓶颈通常会是在网络流量和CPU的处理性能(该次测试中当数据全部在内存后,纯粹的查询速度可以稳定在10W/S左右,系统load可以维持在1以下,由于此时CPU已经被使用到极限了,当并发再大时load值会直线飙升,性能急剧下降). 压力生成服务器与Mongodb服务器基本配置 cpu型号:Intel(R) Xeon(R) CPU

在进行数据分析.数据建模时,我们首先要做的就是对数据进行处理,提取我们需要的信息.下面为大家介绍一些groupby的用法,以便能够更加方便地进行数据处理. 我们往往在使用groupby进行信息提取时,往往是求分组后样本的一些统计量(max.min,var等).如果现在我们希望取一下分组后样本的第二条记录,倒数第三条记录,这个该如何操作呢?我们可以通过first.last来提取分组后第一条和最后一条样本.但如果我们要取指定位置的样本,就没有现成的函数.需要我们自己去写了.下面我就为大家介绍如何实现