如何在Redis和关系型数据库中随机获取10条不重复数据
对于Redis数据库来说，想要从所有键中随机拿10个不同的值，咱们一般会用RANDOMKEY命令先随机选一个键，再用GET命令把对应的值拿出来。然后重复这个过程，直到凑够10个不同的键值对为止。不过，这招在键非常多的时候会比较慢，效率上其实并不理想。
另外，在关系型数据库（比如使用HQL）读取随机10条数据时，可以使用一种简单的思路：设定一个自增主键（比如id），然后随机生成0到id最大值之间的10个数字，以这些数字作为id去查询对应的记录。这样可以避免直接用ORDER BY RAND()或者类似操作导致的性能瓶颈。
再说关于随机抽取数据的一些实用小技巧：
1. 有时可以先拿到所有数据的某个字段（比如名字）存进一个数组，然后用按钮触发产生随机索引，从而取出对应名字，再把这个元素从数组里剔除，确保不会重复选中。
2. 用Collection（集合）结构来管理这些名字能让代码简化不少，也能方便做删减。
所以，总结来说，这些方法都可以灵活运用，看具体场景和数据量。有点像抛硬币掷骰子，挑一种靠谱又快的，希望对你有帮助！
为什么Hbase特别适合随机读写 Redis和数据库随机取数据的原理解析
你可能好奇，HDFS不适合做大规模随机读写，为啥Hbase偏偏行呢？这里给你扒一扒我的理解和一些技术细节。
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现代数据库其实都带一层内存缓存，这意味着任何改数据的操作先不直接动硬盘，而是先改内存里的数据页，再由后台一个叫守护进程的小家伙，悄悄地帮你把改动“刷”到硬盘上。这样一来，硬盘上的随机访问次数就大幅减少，操作效率蹭蹭往上涨。
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HDFS设计主要面向顺序读取，所以随机找文件里的某个小块儿会很花时间——好比你去图书馆找一本书的第七页，但这图书馆只有一条通道，你得从头一本本翻。相反，Hbase架构就像给图书馆装上了很多小书架（索引），你直接跳到想要的数据那一架，超级方便又快。
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因此，当你面对需要大量随机读写的场景，Hbase绝对是不二之选，比HDFS顺序读写更灵活，也更高效。
顺便一提：Redis和数据库的随机访问，虽然能用上多种方法，但本质也是在内存缓存盘旋、磁盘储存之间做平衡，咱们只要懂得利用它们的最佳方案，就能玩转数据啦！
相关问题解答
- Redis随机取值的方法有哪些?
哦，这问题超实用！基本上，Redis用RANDOMKEY能随便捞一个键，然后GET取值，重复操作直到拿够想要数量。但要注意，如果键太多，效率会有点儿捉急哦。你还可以考虑用Lua脚本或者其他辅助数据结构来提升速度，毕竟，刷数据的时候咱得既快又稳，别一遍遍“碰碰运气”才行。
- 为啥用自增主键随机查询数据库数据比ORDER BY RAND()好？
哈哈，这个可是性能杀手的区别啊！ORDER BY RAND()会先给所有数据排个序，巨耗资源，尤其数据量一多，卡成狗。用自增主键取随机id就好比“直达目标”，直接跳过去不绕弯，效率提升好几倍！特别是当你知道id的分布，还能保证随机又均匀，简直妙不可言。
- Hbase随机读写快的秘密是什么？
说白了，Hbase有自己的小聪明——它有缓存、索引、后台线程管理脏数据刷盘...你可以想成它给数据装上了“高速电梯”，随机读写直接坐电梯上楼。而HDFS就是那种你必须爬楼梯找页码的老楼，慢得让人抓狂。这样的架构设计，使得Hbase特别适合需要频繁随机存取的场景。
- 怎么在程序里避免重复随机取数据？
这个很有意思！你可以先把所有数据全装进一个数组或集合里，然后每次随机抽取一个元素，抽完之后把它从容器里剔除，这样下次就不会再抽到它啦！有点像抽奖的感觉，每拿一张券就不放回，公平又有趣。用集合操作会更加简单快捷，代码更简洁，推荐一试哦！
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