1. 日志和索引问题

1. 日志相关问题

1.1 两阶段提交

图 1 两阶段提交示意图

图中用到的这个“commit 步骤”，指的是事务提交过程中的一个小步骤，也是最后一步。当这个步骤执行完成后，这个事务就提交完成了。

在两阶段提交的不同时刻，MySQL 异常重启会出现什么现象

1. 如果在图中时刻 A 的地方，也就是写入 redo log 处于 prepare 阶段之后、写 binlog 之前，发生了崩溃（crash），由于此时 binlog 还没写，redo log 也还没提交，所以崩溃恢复的时候，这个事务会回滚。这时候，binlog 还没写，所以也不会传到备库。
2. 如果在时刻 B，也就是 binlog 写完，redo log 还没 commit 前发生 crash。
   1. 如果 redo log 里面的事务是完整的，也就是已经有了 commit 标识，则直接提交；
   2. 如果 redo log 里面的事务只有完整的 prepare，则判断对应的事务 binlog 是否存在并完整；如果是，则提交事务；否则，回滚事务。

MySQL 怎么知道 binlog 是完整的?

答：一个事务的 binlog 是有完整格式的：

• statement 格式的 binlog，最后会有 COMMIT；
• row 格式的 binlog，最后会有一个 XID event。

redo log 和 binlog 是怎么关联起来的?

它们有一个共同的数据字段，叫 XID。崩溃恢复的时候，会按顺序扫描 redo log：

• 如果碰到既有 prepare、又有 commit 的 redo log，就直接提交；
• 如果碰到只有 parepare、而没有 commit 的 redo log，就拿着 XID 去 binlog 找对应的事务。

处于 prepare 阶段的 redo log 加上完整 binlog，重启就能恢复，MySQL 为什么要这么设计?

在时刻 B，也就是 binlog 写完以后 MySQL 发生崩溃，这时候 binlog 已经写入了，之后就会被从库（或者用这个 binlog 恢复出来的库）使用。所以，在主库上也要提交这个事务。采用这个策略，主库和备库的数据就保证了一致性。

redo log 一般设置多大？

redo log 太小的话，会导致很快就被写满，然后不得不强行刷 redo log，这样 WAL 机制的能力就发挥不出来了。
如果是现在常见的几个 TB 的磁盘的话，就不要太小气了，直接将 redo log 设置为 4 个文件、每个文件 1GB

正常运行中的实例，数据写入后的最终落盘，是从 redo log 更新过来的还是从 buffer pool 更新过来的呢？

实际上，redo log 并没有记录数据页的完整数据，所以它并没有能力自己去更新磁盘数据页，也就不存在“数据最终落盘，是由 redo log 更新过去”的情况。

1. 如果是正常运行的实例的话，数据页被修改以后，跟磁盘的数据页不一致，称为脏页。最终数据落盘，就是把内存中的数据页写盘。这个过程，甚至与 redo log 毫无关系。
2. 在崩溃恢复场景中，InnoDB 如果判断到一个数据页可能在崩溃恢复的时候丢失了更新，就会将它读到内存，然后让 redo log 更新内存内容。更新完成后，内存页变成脏页，就回到了第一种情况的状态。

redo log buffer 是什么？是先修改内存，还是先写 redo log 文件？

在一个事务的更新过程中，日志是要写多次的。如下:
begin; insert into t1 ... insert into t2 ... commit;
这个事务要往两个表中插入记录，插入数据的过程中，生成的日志都得先保存起来，但又不能在还没 commit 的时候就直接写到 redo log 文件里。
所以，redo log buffer 就是一块内存，用来先存 redo 日志的。也就是说，在执行第一个 insert 的时候，数据的内存被修改了，redo log buffer 也写入了日志。
但是，真正把日志写到 redo log 文件（文件名是 ib_logfile+ 数字），是在执行 commit 语句的时候做的。

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2. 业务设计相关问题

问题
业务上有这样的需求，A、B 两个用户，如果互相关注，则成为好友。设计上是有两张表，一个是 like 表，一个是 friend 表，like 表有 user_id、liker_id 两个字段，我设置为复合唯一索引即 uk_user_id_liker_id。语句执行逻辑是这样的：

以 A 关注 B 为例：第一步，先查询对方有没有关注自己（B 有没有关注 A）select * from like where user_id = B and liker_id = A;

如果有，则成为好友insert into friend;

没有，则只是单向关注关系insert into like;

但是如果 A、B 同时关注对方，会出现不会成为好友的情况。因为上面第 1 步，双方都没关注对方。第 1 步即使使用了排他锁也不行，因为记录不存在，行锁无法生效。

请问这种情况，在 MySQL 锁层面有没有办法处理？

由于一开始 A 和 B 之间没有关注关系，所以两个事务里面的 select 语句查出来的结果都是空。

因此，session 1 的逻辑就是“既然 B 没有关注 A，那就只插入一个单向关注关系”。session 2 也同样是这个逻辑。

这个结果对业务来说就是 bug 了。因为在业务设定里面，这两个逻辑都执行完成以后，是应该在 friend 表里面插入一行记录的。

解决方案
给“like”表增加一个字段，比如叫作 relation_ship，并设为整型，取值 1、2、3。

• 值是 1 的时候，表示 user_id 关注 liker_id;
• 值是 2 的时候，表示 liker_id 关注 user_id;
• 值是 3 的时候，表示互相关注。

然后，当 A 关注 B 的时候，逻辑改成如下所示的样子：
应用代码里面，比较 A 和 B 的大小，如果 A<B，就执行下面的逻辑:

mysql> begin; /*启动事务*/
insert into `like`(user_id, liker_id, relation_ship) values(A, B, 1) on duplicate key update relation_ship=relation_ship | 1;
select relation_ship from `like` where user_id=A and liker_id=B;
/*代码中判断返回的 relation_ship，
  如果是1，事务结束，执行 commit
  如果是3，则执行下面这两个语句：
  */
insert ignore into friend(friend_1_id, friend_2_id) values(A,B);
commit;

如果 A>B，则执行下面的逻辑

mysql> begin; /*启动事务*/
insert into `like`(user_id, liker_id, relation_ship) values(B, A, 2) on duplicate key update relation_ship=relation_ship | 2;
select relation_ship from `like` where user_id=B and liker_id=A;
/*代码中判断返回的 relation_ship，
  如果是2，事务结束，执行 commit
  如果是3，则执行下面这两个语句：
*/
insert ignore into friend(friend_1_id, friend_2_id) values(B,A);
commit;

这个设计里，让“like”表里的数据保证 user_id < liker_id，这样不论是 A 关注 B，还是 B 关注 A，在操作“like”表的时候，如果反向的关系已经存在，就会出现行锁冲突。

然后，insert … on duplicate 语句，确保了在事务内部，执行了这个 SQL 语句后，就强行占住了这个行锁，之后的 select 判断 relation_ship 这个逻辑时就确保了是在行锁保护下的读操作。

操作符 “|” 是按位或，连同最后一句 insert 语句里的 ignore，是为了保证重复调用时的幂等性。

这样，即使在双方“同时”执行关注操作，最终数据库里的结果，也是 like 表里面有一条关于 A 和 B 的记录，而且 relation_ship 的值是 3， 并且 friend 表里面也有了 A 和 B 的这条记录。

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思考
创建了一个简单的表 t，并插入一行，然后对这一行做修改。

mysql> CREATE TABLE `t` (
`id` int(11) NOT NULL primary key auto_increment,
`a` int(11) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB;
insert into t values(1,2);

这时候，表 t 里有唯一的一行数据 (1,2)。假设，现在要执行：

mysql> update t set a=2 where id=1;

执行结果如下:

mysql> update t set a=2 where id=1;
Query OK,0 rows affected(0.00 sec)
Row matched: 1 Changed: 0 Warnings: 0

结果显示，匹配 (rows matched) 了一行，修改 (Changed) 了 0 行。

仅从现象上看，MySQL 内部在处理这个命令的时候，可以有以下三种选择：

1. 更新都是先读后写的，MySQL 读出数据，发现 a 的值本来就是 2，不更新，直接返回，执行结束；
2. MySQL 调用了 InnoDB 引擎提供的“修改为 (1,2)”这个接口，但是引擎发现值与原来相同，不更新，直接返回；
3. InnoDB 认真执行了“把这个值修改成 (1,2)"这个操作，该加锁的加锁，该更新的更新。

实际情况会是以上哪种呢？

答案应该是选项 3，即：InnoDB 认真执行了“把这个值修改成 (1,2)"这个操作，该加锁的加锁，该更新的更新。
其实 MySQL 是确认了的。只是在这个语句里面，MySQL 认为读出来的值，只有一个确定的 (id=1), 而要写的是 (a=3)，只从这两个信息是看不出来“不需要修改”的。

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2. order by工作原理

开发应用的时候，一定会经常碰到需要根据指定的字段排序来显示结果的需求。还是以前面举例用过的市民表为例

CREATE TABLE `t` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `city` varchar(16) NOT NULL,
  `name` varchar(16) NOT NULL,
  `age` int(11) NOT NULL,
  `addr` varchar(128) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `city` (`city`)
) ENGINE=InnoDB;

SQL 语句

select city,name,age from t where city='杭州' order by name limit 1000  ;

2.1 全字段排序

用 explain 命令来看看这个语句的执行情况

Extra 这个字段中的“Using filesort”表示的就是需要排序，MySQL 会给每个线程分配一块内存用于排序，称为 sort_buffer。

图 2 city 字段的索引示意图

通常情况下，这个语句执行流程如下所示 ：

1. 初始化 sort_buffer，确定放入 name、city、age 这三个字段；
2. 从索引 city 找到第一个满足 city='杭州’条件的主键 id，也就是图中的 ID_X；
3. 到主键 id 索引取出整行，取 name、city、age 三个字段的值，存入 sort_buffer 中；
4. 从索引 city 取下一个记录的主键 id；
5. 重复步骤 3、4 直到 city 的值不满足查询条件为止，对应的主键 id 也就是图中的 ID_Y；
6. 对 sort_buffer 中的数据按照字段 name 做快速排序；
7. 按照排序结果取前 1000 行返回给客户端。

执行流程示意图如下:

图中“按 name 排序”这个动作，可能在内存中完成，也可能需要使用外部排序，这取决于排序所需的内存和参数 sort_buffer_size。

sort_buffer_size就是MySQL 为排序开辟的内存（sort_buffer）的大小，

• 如果要排序的数据量小于 sort_buffer_size，排序就在内存中完成。
• 如果排序数据量太大，内存放不下，则不得不利用磁盘临时文件辅助排序。

可以用下面介绍的方法，来确定一个排序语句是否使用了临时文件。

/* 打开optimizer_trace，只对本线程有效 */
SET optimizer_trace='enabled=on'; 

/* @a保存Innodb_rows_read的初始值 */
select VARIABLE_VALUE into @a from  performance_schema.session_status where variable_name = 'Innodb_rows_read';

/* 执行语句 */
select city, name,age from t where city='杭州' order by name limit 1000; 

/* 查看 OPTIMIZER_TRACE 输出 */
SELECT * FROM `information_schema`.`OPTIMIZER_TRACE`\G

/* @b保存Innodb_rows_read的当前值 */
select VARIABLE_VALUE into @b from performance_schema.session_status where variable_name = 'Innodb_rows_read';

/* 计算Innodb_rows_read差值 */
select @b-@a;

通过查看 OPTIMIZER_TRACE 的结果来确认的，可以从 number_of_tmp_files 中看到是否使用了临时文件。
图 4 全排序的 OPTIMIZER_TRACE 部分结果

number_of_tmp_files 表示的是，排序过程中使用的临时文件数。

为什么需要 12 个文件？内存放不下时，就需要使用外部排序，外部排序一般使用归并排序算法。

可以这么简单理解，MySQL 将需要排序的数据分成 12 份，每一份单独排序后存在这些临时文件中。然后把这 12 个有序文件再合并成一个有序的大文件。

如果 sort_buffer_size 超过了需要排序的数据量的大小，number_of_tmp_files 就是 0，表示排序可以直接在内存中完成。

sort_buffer_size 越小，需要分成的份数越多，number_of_tmp_files 的值就越大。

示例表中有 4000 条满足 city='杭州’的记录，所以你可以看到 examined_rows=4000，表示参与排序的行数是 4000 行

sort_mode 里面的 packed_additional_fields 的意思是，排序过程对字符串做了“紧凑”处理。即使 name 字段的定义是 varchar(16)，在排序过程中还是要按照实际长度来分配空间的。

最后一个查询语句 select @b-@a 的返回结果是 4000，表示整个执行过程只扫描了 4000 行

注意的是，为了避免对结论造成干扰，把 internal_tmp_disk_storage_engine 设置成 MyISAM。
否则，select @b-@a 的结果会显示为 4001。
这是因为查询 OPTIMIZER_TRACE 这个表时，需要用到临时表，而 internal_tmp_disk_storage_engine 的默认值是 InnoDB。如果使用的是 InnoDB 引擎的话，把数据从临时表取出来的时候，会让 Innodb_rows_read 的值加 1。

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2.2 rowid 排序

上面这个算法过程里面，只对原表的数据读了一遍，剩下的操作都是在 sort_buffer 和临时文件中执行的。

但这个算法有一个问题，就是如果查询要返回的字段很多的话，那么 sort_buffer 里面要放的字段数太多，这样内存里能够同时放下的行数很少，要分成很多个临时文件，排序的性能会很差。

所以如果单行很大，这个方法效率不够好。

如果 MySQL 认为排序的单行长度太大会怎么做呢？

SET max_length_for_sort_data = 16;

max_length_for_sort_data，是 MySQL 中专门控制用于排序的行数据的长度的一个参数。
它的意思是，如果单行的长度超过这个值，MySQL 就认为单行太大，要换一个算法。

新的算法放入 sort_buffer 的字段，只有要排序的列（即 name 字段）和主键 id。

但这时，排序的结果就因为少了 city 和 age 字段的值，不能直接返回了，

整个执行流程就变成如下所示的样子：

1. 初始化 sort_buffer，确定放入两个字段，即 name 和 id；
2. 从索引 city 找到第一个满足 city='杭州’条件的主键 id，也就是图中的 ID_X；
3. 到主键 id 索引取出整行，取 name、id 这两个字段，存入 sort_buffer 中；
4. 从索引 city 取下一个记录的主键 id；
5. 重复步骤 3、4 直到不满足 city='杭州’条件为止，也就是图中的 ID_Y；
6. 对 sort_buffer 中的数据按照字段 name 进行排序；
7. 遍历排序结果，取前 1000 行，并按照 id 的值回到原表中取出 city、name 和 age 三个字段返回给客户端。

执行流程的示意图如下，把它称为 rowid 排序。

对比全字段排序流程图你会发现，rowid 排序多访问了一次表 t 的主键索引，就是步骤 7。

说明

• 最后的“结果集”是一个逻辑概念，实际上 MySQL 服务端从排序后的 sort_buffer 中依次取出 id，然后到原表查到 city、name 和 age 这三个字段的结果，不需要在服务端再耗费内存存储结果，是直接返回给客户端的。

此时执行 select @b-@a，结果会是多少呢？

图中的 examined_rows 的值还是 4000，表示用于排序的数据是 4000 行。但是 select @b-@a 这个语句的值变成 5000 了。
因为这时候除了排序过程外，在排序完成后，还要根据 id 去原表取值。由于语句是 limit 1000，因此会多读 1000 行。

从 OPTIMIZER_TRACE 的结果中，还能看到另外两个信息也变了。

• sort_mode 变成了 ，表示参与排序的只有 name 和 id 这两个字段。
• number_of_tmp_files 变成 10 了，是因为这时候参与排序的行数虽然仍然是 4000 行，但是每一行都变小了，因此需要排序的总数据量就变小了，需要的临时文件也相应地变少了。

2.3 全字段排序 VS rowid 排序

如果内存够，就要多利用内存，尽量减少磁盘访问。

如果 MySQL 实在是担心排序内存太小，会影响排序效率，才会采用 rowid 排序算法，这样排序过程中一次可以排序更多行，但是需要再回到原表去取数据。
如果 MySQL 认为内存足够大，会优先选择全字段排序，把需要的字段都放到 sort_buffer 中，这样排序后就会直接从内存里面返回查询结果了，不用再回到原表去取数据。

并不是所有的 order by 语句，都需要排序操作的。从上面分析的执行过程，我们可以看到，MySQL 之所以需要生成临时表，并且在临时表上做排序操作，其原因是原来的数据都是无序的。

如果能够保证从 city 这个索引上取出来的行，天然就是按照 name 递增排序的话，就可以不用再排序了

在这个市民表上创建一个 city 和 name 的联合索引，对应的 SQL 语句是：

alter table t add index city_user(city, name);

这个索引的示意图如下:(图 7 city 和 name 联合索引示意图)

整个查询过程的流程就变成了：

1. 从索引 (city,name) 找到第一个满足 city='杭州’条件的主键 id；
2. 到主键 id 索引取出整行，取 name、city、age 三个字段的值，作为结果集的一部分直接返回；
3. 从索引 (city,name) 取下一个记录主键 id；
4. 重复步骤 2、3，直到查到第 1000 条记录，或者是不满足 city='杭州’条件时循环结束。
   

这个查询过程不需要临时表，也不需要排序
用 explain 的结果来印证

从图中可以看到，Extra 字段中没有 Using filesort 了，也就是不需要排序了。
而且由于 (city,name) 这个联合索引本身有序，所以这个查询也不用把 4000 行全都读一遍，只要找到满足条件的前 1000 条记录就可以退出了。也就是说，在这个例子里，只需要扫描 1000 次。

针对这个查询，可以创建一个 city、name 和 age 的联合索引，对于 city 字段的值相同的行来说，还是按照 name 字段的值递增排序的，此时的查询语句也就不再需要排序了。这样整个查询语句的执行流程就变成了：

1. 从索引 (city,name,age) 找到第一个满足 city='杭州’条件的记录，取出其中的 city、name 和 age 这三个字段的值，作为结果集的一部分直接返回；
2. 从索引 (city,name,age) 取下一个记录，同样取出这三个字段的值，作为结果集的一部分直接返回；
3. 重复执行步骤 2，直到查到第 1000 条记录，或者是不满足 city='杭州’条件时循环结束。
   
   再来看看 explain 的结果
   

Extra 字段里面多了“Using index”，表示的就是使用了覆盖索引，性能上会快很多。
当然，这里并不是说要为了每个查询能用上覆盖索引，就要把语句中涉及的字段都建上联合索引，毕竟索引还是有维护代价的。这是一个需要权衡的决定。

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思考
假设你的表里面已经有了 city_name(city, name) 这个联合索引，然后你要查杭州和苏州两个城市中所有的市民的姓名，并且按名字排序，显示前 100 条记录。如果 SQL 查询语句是这么写的 ：

mysql> select * from t where city in ('杭州',"苏州") order by name limit 100;

这个语句执行的时候会有排序过程吗，为什么？

虽然有 (city,name) 联合索引，对于单个 city 内部，name 是递增的。但是由于这条 SQL 语句不是要单独地查一个 city 的值，而是同时查了"杭州"和" 苏州 "两个城市，因此所有满足条件的 name 就不是递增的了。也就是说，这条 SQL 语句需要排序。

避免排序的方法:
用到 (city,name) 联合索引的特性，把这一条语句拆成两条语句，执行流程如下：

1. 执行 select * from t where city=“杭州” order by name limit 100; 这个语句是不需要排序的，客户端用一个长度为 100 的内存数组 A 保存结果。
2. 执行 select * from t where city=“苏州” order by name limit 100; 用相同的方法，假设结果被存进了内存数组 B。
3. 现在 A 和 B 是两个有序数组，然后用归并排序的思想，得到 name 最小的前 100 值，就是需要的结果。

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3. 正确显示随机消息

有一个单词表，每次用户进入首页时随机显示已经学过几个单词。但随着表中的数据越来越多，这个随机显示的查询功能会越来越慢。

这个表的建表语句和初始数据的命令如下：

mysql> CREATE TABLE `words` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `word` varchar(64) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;

delimiter ;;
create procedure idata()
begin
  declare i int;
  set i=0;
  while i<10000 do
    insert into words(word) values(concat(char(97+(i div 1000)), char(97+(i % 1000 div 100)), char(97+(i % 100 div 10)), char(97+(i % 10))));
    set i=i+1;
  end while;
end;;
delimiter ;

call idata();

3.1 内存临时表

用 order by rand() 来实现上述这个逻辑。

mysql> select word from words order by rand() limit 3;

用 explain 命令来看看这个语句的执行情况

Extra 字段显示 Using temporary，表示的是需要使用临时表；
Using filesort，表示的是需要执行排序操作。

对于内存表，回表过程只是简单地根据数据行的位置，直接访问内存得到数据，根本不会导致多访问磁盘
所以，MySQL 这时就会选择 rowid 排序

看看上述语句的执行流程:

1. 创建一个临时表。这个临时表使用的是 memory 引擎，表里有两个字段，第一个字段是 double 类型，为了后面描述方便，记为字段 R，第二个字段是 varchar(64) 类型，记为字段 W。并且，这个表没有建索引。
2. 从 words 表中，按主键顺序取出所有的 word 值。对于每一个 word 值，调用 rand() 函数生成一个大于 0 小于 1 的随机小数，并把这个随机小数和 word 分别存入临时表的 R 和 W 字段中，到此，扫描行数是 10000。
3. 现在临时表有 10000 行数据了，接下来你要在这个没有索引的内存临时表上，按照字段 R 排序。
4. 初始化 sort_buffer。sort_buffer 中有两个字段，一个是 double 类型，另一个是整型。
5. 从内存临时表中一行一行地取出 R 值和位置信息，分别存入 sort_buffer 中的两个字段里。这个过程要对内存临时表做全表扫描，此时扫描行数增加 10000，变成了 20000。
6. 在 sort_buffer 中根据 R 的值进行排序。注意，这个过程没有涉及到表操作，所以不会增加扫描行数。
7. 排序完成后，取出前三个结果的位置信息，依次到内存临时表中取出 word 值，返回给客户端。这个过程中，访问了表的三行数据，总扫描行数变成了 20003。

图中的 pos 就是位置信息。

MySQL 表是用什么方法来定位“一行数据”

如果创建的表没有主键，或者把一个表的主键删掉了，那么 InnoDB 会自己生成一个长度为 6 字节的 rowid 来作为主键。实际上它表示的是：每个引擎用来唯一标识数据行的信息。

• 对于有主键的 InnoDB 表来说，这个 rowid 就是主键 ID；
• 对于没有主键的 InnoDB 表来说，这个 rowid 就是由系统生成的；
• MEMORY 引擎不是索引组织表。在这个例子里面，可以认为它就是一个数组。因此，这个 rowid 其实就是数组的下标。

小结
order by rand() 使用了内存临时表，内存临时表排序的时候使用了 rowid 排序方法。

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3.2 磁盘临时表

tmp_table_size 这个配置限制了内存临时表的大小，默认值是 16M。

如果临时表大小超过了 tmp_table_size，那么内存临时表就会转成磁盘临时表。
磁盘临时表使用的引擎默认是 InnoDB，是由参数 internal_tmp_disk_storage_engine 控制的。
当使用磁盘临时表的时候，对应的就是一个没有显式索引的 InnoDB 表的排序过程。

优先队列排序算法

现在的 SQL 语句，只需要取 R 值最小的 3 个 rowid。但是，如果使用归并排序算法的话，虽然最终也能得到前 3 个值，但是这个算法结束后，已经将 10000 行数据都排好序了。也就是说，后面的 9997 行也是有序的了。但，查询并不需要这些数据是有序的。所以，这浪费了非常多的计算量。

而优先队列算法，就可以精确地只得到三个最小值，执行流程如下：

1. 对于这 10000 个准备排序的 (R,rowid)，先取前三行，构造成一个堆；
2. 取下一个行 (R’,rowid’)，跟当前堆里面最大的 R 比较，如果 R’小于 R，把这个 (R,rowid) 从堆中去掉，换成 (R’,rowid’)；
3. 重复第 2 步，直到第 10000 个 (R’,rowid’) 完成比较。

优先队列排序过程的示意图

上图是模拟 6 个 (R,rowid) 行，通过优先队列排序找到最小的三个 R 值的行的过程。整个排序过程中，为了最快地拿到当前堆的最大值，总是保持最大值在堆顶，因此这是一个最大堆。

总之，不论是使用哪种类型的临时表，order by rand() 这种写法都会让计算过程非常复杂，需要大量的扫描行数，因此排序过程的资源消耗也会很大。

3.3 随机排序方法

如果只随机选择 1 个 word 值，可以怎么做呢？思路上是这样的：

1. 取得整个表的行数，并记为 C。
2. 取得 Y = floor(C * rand())。 floor 函数在这里的作用，就是取整数部分。
3. 再用 limit Y,1 取得一行。

mysql> select count(*) into @C from t;
set @Y = floor(@C * rand());
set @sql = concat("select * from t limit ", @Y, ",1");
prepare stmt from @sql;
execute stmt;
DEALLOCATE prepare stmt;

MySQL 处理 limit Y,1 的做法就是按顺序一个一个地读出来，丢掉前 Y 个，然后把下一个记录作为返回结果，因此这一步需要扫描 Y+1 行。再加上，第一步扫描的 C 行，总共需要扫描 C+Y+1 行

这种方法比使用order by rand（）执行代价要小

因为这种方法进行limit获取数据的时候是根据主键排序获取的，主键天然索引排序。获取到第9999条的数据也远比order by rand()方法的组成临时表R字段排序再获取rowid代价小的多。

要随机取 3 个 word 值呢？
可以这么做：

1. 取得整个表的行数，记为 C；
2. 根据相同的随机方法得到 Y1、Y2、Y3；
3. 再执行三个 limit Y, 1 语句得到三行数据。

mysql> select count(*) into @C from t;
set @Y1 = floor(@C * rand());
set @Y2 = floor(@C * rand());
set @Y3 = floor(@C * rand());
select * from t limit @Y1，1； //在应用代码里面取Y1、Y2、Y3值，拼出SQL后执行
select * from t limit @Y2，1；
select * from t limit @Y3，1；

总扫描行数是 C+(Y1+1)+(Y2+1)+(Y3+1)

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思考
上面随机取 3 个 word 值的思路中如何进一步优化,减少扫描行?

取 Y1、Y2 和 Y3 里面最大的一个数，记为 M，最小的一个数记为 N，然后执行下面这条 SQL 语句：

mysql> select * from t limit N, M-N+1;

再加上取整个表总行数的 C 行，这个方案的扫描行数总共只需要 C+M+1 行。

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来自林晓斌 《MySql实战45讲》