在实际工作中我们会遇到随机获取表中部分数据进行分析的案例（类似于随机取样）。本文针对此情况列举两个方法，做一下简单为介绍。下文以随机获取100条数据为例

1、rownum+dbms_random.random

一般我们随机获取数据，可以用rownum大于某个值来获取数据，脚本如下：

select * from <table> where rownum < 101

其实这种获取数据的方法并没有真正意义上实现“随机”，每次我们获取的数据是一样的。

真正随机获取数据，需要用到一个函数：dbms_random.random，dbms_random.random为获取任意大小的数据，我们每次查询都根据该值排序，即实现了“随机”的结果，正常查询脚本如下：

select * from (select * from <table> order by dbms_random.random) where rownum < 101

2、sample

sample的英文含义就有“样本”的意思。该统计是基于统计学统计返回数据，也是基于一个概率问题，因此返回数据量不一致，对此做以下说明：

A、 sample 是随机采样函数，参数是百分比，取值范围（0.00001,99.99999）

B、sample局限性较多：只对单表生效；不能用于表连接和远程表；短时间（几秒）内采样几乎相同；先采样再执行where子句

C、 sample会使sql自动使用CBO（cost-based SQL optimizer）

实例查询脚本如下：

返回1%的数据：select * from dfk_tj_all sample(1)

返回50%的数据：select * from dfk_tj_all sample(50)