如何使用 Django 的 ORM 提取随机记录？

只需使用：

MyModel.objects.order_by('?').first()

它记录在 QuerySet API 中。

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使用 order_by('?') 将在生产的第二天杀死数据库服务器。更好的方法类似于 Getting a random row from a relational database 中描述的方法。

from django.db.models.aggregates import Count
from random import randint

class PaintingManager(models.Manager):
    def random(self):
        count = self.aggregate(count=Count('id'))['count']
        random_index = randint(0, count - 1)
        return self.all()[random_index]

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如果您使用 MySQL（不了解其他数据库），即使对于中型表，order_by('?')[:N] 的解决方案也非常慢。

order_by('?')[:N] 将被翻译成 SELECT ... FROM ... WHERE ... ORDER BY RAND() LIMIT N 查询。

这意味着对于表中的每一行都会执行 RAND() 函数，然后根据该函数的值对整个表进行排序，然后返回前 N 条记录。如果你的桌子很小，这很好。但在大多数情况下，这是一个非常慢的查询。

我写了一个简单的函数，即使 id 有洞（某些行被删除）也能工作：

def get_random_item(model, max_id=None):
    if max_id is None:
        max_id = model.objects.aggregate(Max('id')).values()[0]
    min_id = math.ceil(max_id*random.random())
    return model.objects.filter(id__gte=min_id)[0]

在几乎所有情况下，它都比 order_by('?') 快。

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这是一个简单的解决方案：

from random import randint

count = Model.objects.count()
random_object = Model.objects.all()[randint(0, count - 1)] #single random object

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您可以在模型上创建一个 manager 来执行此类操作。首先要了解什么是管理器，Painting.objects 方法是包含 all()、filter()、get() 等的管理器。创建自己的管理器允许您预先过滤结果并拥有所有这些相同的方法，以及您自己的自定义方法，处理结果。

编辑：我修改了代码以反映 order_by['?'] 方法。请注意，管理器返回无限数量的随机模型。因此，我包含了一些使用代码来展示如何获得一个模型。

from django.db import models

class RandomManager(models.Manager):
    def get_query_set(self):
        return super(RandomManager, self).get_query_set().order_by('?')

class Painting(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=100)
    author = models.CharField(max_length=50)

    objects = models.Manager() # The default manager.
    randoms = RandomManager() # The random-specific manager.

用法

random_painting = Painting.randoms.all()[0]

最后，您的模型中可以有多个管理器，因此您可以随意创建 LeastViewsManager() 或 MostPopularManager()。

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其他答案可能很慢（使用 order_by('?')）或使用多个 SQL 查询。这是一个没有排序的示例解决方案，只有一个查询（假设 Postgres）：

random_instance_or_none = Model.objects.raw('''
    select * from {0} limit 1
    offset floor(random() * (select count(*) from {0}))
'''.format(Model._meta.db_table)).first()

请注意，如果表为空，这将引发索引错误。为自己编写一个与模型无关的辅助函数来检查它。

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只是一个简单的想法，我是如何做到的：

def _get_random_service(self, professional):
    services = Service.objects.filter(professional=professional)
    i = randint(0, services.count()-1)
    return services[i]

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DB 中的随机化在 python 中感觉很糟糕但更好。但同时，为了忽略大部分结果（尤其是在生产环境中），将所有数据从 DB 带到 python 内存并不是一个好主意。我们可能还需要某种过滤。

所以基本上我们在 DB 有数据，我们想使用 python 的 rand 函数，然后从 DB 中调出所需的全部数据。

基本上使用 2 个查询比在 DB CPU 中随机选择（在 DB 中计算）或加载整个数据（大量网络利用率）要便宜得多。解释的解决方案必须具有可扩展性，试图在此处进行计划将不适用于生产环境，尤其是带有过滤器、软/硬删除，甚至带有 is_public 标志的生产环境。因为我们生成的随机 id 可能会从数据库中删除，或者会在过滤器中被删除。假设 max_id(records) == count(records) 是一种不好的做法。

（Ofcouce，如果您不删除与查询使用相当的数据百分比，或者如果您不想使用任何过滤器，并且如果您有信心，您可以使用随机 id 继续进行 random ）

如果你只想要一件物品。参考（@Valter Silva）

import random

mgr = models.Painting.objects
qs = mgr.filter(...)
random_id = random.choice(1, qs.count())-1        # <--- [ First Query Hit ]

random_paint = qs[random_id] ## <-- [ Second Query Hit ]

如果你想要'n'个项目。

import random

req_no_of_random_items = 8        ## i need 8 random items.
qs = models.Painting.objects.filter(...)

## if u prefer to use random values often, you can keep this in cache. 
possible_ids = list(qs.values_list('id', flat=True))        # <--- [ First Query Hit ]

possible_ids = random.choices(possible_ids, k=8)
random_paint = qs.filter(pk__in=possible_ids) ## in a generic case to get 'n' items.

或者，如果您想为生产提供更优化的代码，请使用缓存函数来获取产品的 id：

from django.core.cache import cache

def id_set_cache(qs):
    key = "some_random_key_for_cache"
    id_set =  cache.get(key)
    if id_set is None:
        id_set = list(qs.values_list('id', flat=True)
        cache.set(key, id_set)
    retrun id_set

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嗨，我需要从查询集中选择一条随机记录，我还需要报告其长度（即网页生成了描述的项目并留下了所述记录）

q = Entity.objects.filter(attribute_value='this or that')
item_count = q.count()
random_item = q[random.randomint(1,item_count+1)]

花费了一半的时间（0.7s vs 1.7s）：

item_count = q.count()
random_item = random.choice(q)

我猜它避免了在选择随机条目之前拉下整个查询，并使我的系统对重复访问的页面具有足够的响应性，以执行用户希望看到 item_count 倒计时的重复性任务。

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不删除的自动递增主键的方法

如果您有一个表，其中主键是一个没有间隙的连续整数，那么以下方法应该有效：

import random
max_id = MyModel.objects.last().id
random_id = random.randint(0, max_id)
random_obj = MyModel.objects.get(pk=random_id)

此方法比此处遍历表的所有行的其他方法效率更高。虽然它确实需要两个数据库查询，但两者都是微不足道的。此外，它很简单，不需要定义任何额外的类。但是，它的适用性仅限于具有自动递增主键的表，其中行从未被删除，因此 id 序列中没有间隙。

在已删除行的情况下，如果在随机选择现有主键之前重试此方法，则此方法仍然有效。

参考

https://stackoverflow.com/a/10836811/4651668

https://stackoverflow.com/a/2118712/4651668

https://stackoverflow.com/a/39751708/4651668

https://github.com/greenelab/hetmech-backend/pull/48

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只是要注意一个（相当常见的）特殊情况，如果表中有一个没有删除的索引自动增量列，则执行随机选择的最佳方法是如下查询：

SELECT * FROM table WHERE id = RAND() LIMIT 1

假设表中有一个名为 id 的列。在 django 中，您可以通过以下方式执行此操作：

Painting.objects.raw('SELECT * FROM appname_painting WHERE id = RAND() LIMIT 1')

您必须将 appname 替换为您的应用程序名称。

一般来说，使用 id 列，order_by('?') 可以通过以下方式更快地完成：

Paiting.objects.raw(
        'SELECT * FROM auth_user WHERE id>=RAND() * (SELECT MAX(id) FROM auth_user) LIMIT %d' 
    % needed_count)

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这是强烈推荐 Getting a random row from a relational database

因为使用 django orm 做这样的事情，如果你有大数据表，会让你的数据库服务器特别生气：|

解决方案是提供模型管理器并手动编写 SQL 查询；）

更新：

另一种解决方案适用于任何数据库后端，即使是非 rel 后端也无需编写自定义 ModelManager。 Getting Random objects from a Queryset in Django

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您可能希望使用用于对任何迭代器进行采样的 same approach，尤其是当您计划对多个项目进行采样以创建 样本集 时。 @MatijnPieters 和 @DzinX 对此进行了很多思考：

def random_sampling(qs, N=1):
    """Sample any iterable (like a Django QuerySet) to retrieve N random elements

    Arguments:
      qs (iterable): Any iterable (like a Django QuerySet)
      N (int): Number of samples to retrieve at random from the iterable

    References:
      @DZinX:  https://stackoverflow.com/a/12583436/623735
      @MartinPieters: https://stackoverflow.com/a/12581484/623735
    """
    samples = []
    iterator = iter(qs)
    # Get the first `N` elements and put them in your results list to preallocate memory
    try:
        for _ in xrange(N):
            samples.append(iterator.next())
    except StopIteration:
        raise ValueError("N, the number of reuested samples, is larger than the length of the iterable.")
    random.shuffle(samples)  # Randomize your list of N objects
    # Now replace each element by a truly random sample
    for i, v in enumerate(qs, N):
        r = random.randint(0, i)
        if r < N:
            samples[r] = v  # at a decreasing rate, replace random items
    return samples

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一种更简单的方法是简单地过滤到感兴趣的记录集并使用 random.sample 选择任意数量的记录集：

from myapp.models import MyModel
import random

my_queryset = MyModel.objects.filter(criteria=True)  # Returns a QuerySet
my_object = random.sample(my_queryset, 1)  # get a single random element from my_queryset
my_objects = random.sample(my_queryset, 5)  # get five random elements from my_queryset

请注意，您应该有一些代码来验证 my_queryset 是否为空；如果第一个参数包含的元素太少，random.sample 将返回 ValueError: sample larger than population。

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我得到了非常简单的解决方案，制作自定义管理器：

class RandomManager(models.Manager):
    def random(self):
        return random.choice(self.all())

然后添加模型：

class Example(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=128)
    objects = RandomManager()

现在，您可以使用它：

Example.objects.random()

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