比如说有一个题库，怎么样随机抽取题库中的题目（不包含已经 做过的题目），并且保证不重复、各种题型均衡，想问问有没有大佬遇到过这种问题？我看驾考宝典和一些刷题APP好像都实现了这样的功能。直接用Mysql 可以实现这个功能吗？

有个业务逻辑需要生成一个只有数字的字符串，为了使这个字符串唯一我已经把数字的长度调整为十几位，但是每次都生成几万个随机数，还是有重复的可能性我想的是在这个逻辑上加上事务，可是可能产生几十万的事务，MySQL 表方面加上唯一约束感觉也不太好每次都判断唯一性效率不行，而且这是每次产生几十万的数据还是这个问...

{代码...}

查询语句 {代码...} 查询效率极其低下，解释如下： {代码...} 可见得扫描全表再做随机排序，效率怎么能不低。 网上的解决办法 {代码...} 通过 max(id) * rand()来确定随机数，不过个人认为这个办法有很大的局限 1） RAND()*MAX(id)的值如果是最大id值，那怎么可能查的出来100条数据 2） 再者，如果id不是连续的，比如 1...

{代码...}

我们知道，在mysql中执行以下语句会报错： {代码...} 会提示#1062 - Duplicate entry '5.6.171' for key 'group_key' ，主键重复了。 group by 实际是将查询到的每列插入到临时表中，然后再排序。那为什么插入包含一个随机数的值就会主键重复呢？ 看到这个解释：[链接] {代码...} 好像很有道理，按照这个说法，floor(ran...

思路大概是时间戳加上随机数拼凑,具体实现当然楼主根据需求再做修改虽然根据计算基本可以得出唯一，但是不能确保，最好入库加唯一键，通过查询来保证唯一值

因为题主声明了只使用MySQL，我认为可以这样做： 1.将3个奖品放入一张表中；2.到点后系统进入高并发状态，然后你们的奖品随机算法使用户中奖并删除记录；3.检测表中是否还有数据； 也可以这样： 1.建立一张中奖专用计数表；2.到点后系统进入高并发状态，然后你们的奖品随机算法使用户中奖并增加计数； 至于优化方案（暂...

我在自己的双核cpu的测试机上，测试的结果也跟你大同小异，但是我要说的是大家都忽略了一个事实，那就是redis是单进程单线程的，而mysql是多进程并发的。也就是说redis只能利用到计算机的一个核心，而mysql可以用到所有核心。在redis的官方benchmark页面([链接])有这样一句话

你说的是mysql里的内置函数uuid吗？mysql 中可以有二类用于生成唯一值性质的工具：UUID()函数和自增序列 他们都可以实现生成唯一值的功能； uuid 是可以生成时间、空间上都独一无二的值；自增序列只能生成基于表内的唯一值，且需要搭配使其为唯一的主键或唯一索引； 实现方式不一样，uuid 是随机+规则组合而成的，而自增...

随机昵称可以使用wxid_xxxx 这样默认成id，或者随机名称，一个随机形容词和一个随机名词组合即可，例如58随机的"披荆斩棘的后浪"类似，随机姓名就是100个姓和300常用名随机组合的。

views的代码是这样的kwargs["随机段落"] = Content.objects.order_by("?")[0].content 就是每次随机提取一个段落然后index是这样的 {代码...} 我是目的是每次调用的时候都这随机段落1 随机段落2 随机段落3 简单来说,就是每次调用随机段落这个标签,就去数据库去提取一下这个数据

不是随机算法的问题，是样本太小，你随机100个数试试，看起来就很随机了 随机出来1、3、2、4、5、6、7、8、10、9，你还是觉得不够随机

普通的程序语言中，随机数都是伪随机数（序列），它有好处和坏处，好处是调试程序时，用固定的种子，会产生相同的序列，方便程序的调试;坏处是这个不是真正的随机数，如果需要真正的随机数，就需要增加随机数种子，而且每次获取时都要用新的随机数种子，其实这里的随机数种子才是相对随机的东东（但可能不满足随机数取值...

如下 iotop 的信息，到了非常恐怖的程度，慢查询日志里看到很多简单的关联 SQL 耗时上十秒，而对应的字段都有建立索引，表数据也就数百到一万行的样子。我不是运维，以前优化的事都是运维干，实在搞不懂这个问题出在哪，求教了！

centos/mysql-56-centos7 i镜像是docker hub上的一个镜像，我用如下两种方式去启动相应容器 1) {代码...} 这个启动容器成功 2) docker-compose.yml {代码...} 环境配置文件 .env 有如下内容 {代码...} 这种方式启动总是失败 ` {代码...} ` 相应日志： {代码...} 我认为这两种是等同的，但是一个成功一个失败怎么回事？ B...

第一，你的样本确实太小。 第二，程序中的随机数确实好像是伪随机数，随机到最后还是算法算出来的，无限趋向于随机数的伪随机数。