Wenn Sie nichts dagegen haben, können einige der Tabellendaten nicht verarbeitet werden (hängt von der Tabellengröße ab, erwarten Sie, dass 50 % der Zeilen nicht verarbeitet werden können), hier ist eine Lösung:
Originaltabelle
id name
1 Some
2 Body
3 Once
4 Told
5 Me
6 The
7 World
8 Is
9 Gonna
10 Roll
11 Me
12 I
13 Ain't
14 The
15 Shapest
16 Tool
17 In
18 The
19 Shed
20 She
21 was
22 looking
23 kind
24 of
25 dumb
26 with
27 her
28 finger
29 and
30 her
31 thumb
Abfrage:
SELECT new_id, name FROM (
SELECT new_id, name FROM (
SELECT new_meme.id as new_id, original_meme.id as original_id, original_meme.name FROM meme original_meme
JOIN meme new_meme ON new_meme.id <> original_meme.id
ORDER BY RAND()
) layer1
GROUP BY layer1.new_id
) layer2 GROUP BY name
Ergebnis (natürlich bei jedem Lauf anders)
1 I
2 In
3 Gonna
4 Ain't
5 The
6 her
7 finger
8 Some
9 dumb
10 She
15 Me
16 with
17 Told
18 and
19 World
21 Roll
22 The
25 Tool
26 Shed
27 Is
28 Me
29 Sharpest
31 The
Hinweis:Möglicherweise finden Sie die Abfrage sehr langsam , weil es zweimal an den Tisch kommt , wenn also die Datengröße 1000 beträgt, müssen 1000 * 1000 verarbeitet werden.
Sie können die Geschwindigkeit der Abfrage steuern, indem Sie ON new_meme.id <> original_meme.id
ändern zu ON new_meme.id BETWEEN original_meme.id - 5 AND original_meme.id +5
(die 5 kann geändert werden), aber es verringert die Zufälligkeit und funktioniert nicht für nicht-numerische ID