PostgreSQL17random函数还可以这样用？

random函数应该是开发人员使用频率比较高的函数。如果你想要生成1到100的随机函数，你是否有过那么一瞬间，因为它复杂的使用方式而烦恼？PostgreSQL 17的random函数让这一切变得简单，有时正是由于这些小功能的优化，反而让使用者觉得这个数据库真的不错。

在早期的版本中，对于random函数，返回的是[0,1)之间的双精度值，但是在我们真的实际操作中又何时需要这样的一个双精度随机数？这样的场景的应该是比较少见吧，在真实的操作中经常是用该值作为中间值。这个对于研发人员来说也是一个痛点。下面我们来详细的看一下PostgreSQL17中对于random函数进行了哪些方面的优化。

功能介绍

在PostgreSQL17上我们先来看看random函数的定义。

postgres=# \df random
                            List of functions
   Schema   |  Name  | Result data type |   Argument data types    | Type
------------+--------+------------------+--------------------------+------
 pg_catalog | random | double precision |                          | func
 pg_catalog | random | bigint           | min bigint, max bigint   | func
 pg_catalog | random | integer          | min integer, max integer | func
 pg_catalog | random | numeric          | min numeric, max numeric | func
(4 rows)

在PostgreSQL17的补丁新增了3个可通过SQL调用的函数，用于生成指定范围内的均匀分布随机整数或任意精度数字。random函数的返回值在[min， max]的范围内，对于numeric类型，结果的小数位数为max (scale(min), scale(max))即小数点后的位数等于“min”或“max”在小数点后的位数，以位数较多者为准，因此它可以生成超大整数及任意精度小数

应用场景

在PG17之前的版本中，如何生成1到10之间的随机整数？常规操作使用如下的方式：

SELECT floor(random()*10+1) FROM generate_series(1,10);
 floor
-------
     9
     7
     3
     1
     6
     8
     9
     8
     5
     5
(10 rows)
Time: 15.403 ms

在PG17中的使用方法，看起来更加的直观，使用也很便捷

postgres=# select random(1,10) FROM generate_series(1,10);
 random
--------
      2
      7
      9
      1
     10
      9
      7
      9
      2
      2
(10 rows)
Time: 1.072 ms

假如我们需要生成小数位为2位精度的小数，在PG17之前的版本，常规操作使用如下的方式：

testdb=# SELECT round((random()*9+1)::numeric,2) FROM generate_series(1,10);
 round
-------
  7.23
  1.38
  8.82
  5.80
  7.69
  3.07
  7.07
  8.27
  2.98
  8.43
(10 rows)
Time: 0.287 ms

在PG17中，现在只需要很贱的操作，如下：

postgres=# select random(1.0,10.00) FROM generate_series(1,10);
 random
--------
   3.94
   9.55
   6.74
   9.77
   6.93
   1.83
   3.48
   3.52
   9.82
   2.87
(10 rows)
Time: 0.183 ms

通过对random函数的参数进行限制，就可以精确的保留两位小数。即使当输入的参数小数位不同时，函数也会自动取最大值。 另外我们也可以看到不论是返回整数还是小数，从执行耗时看，返回int类型，耗时从15.403 ms降到1.072 ms，返回numeric类型耗时从0.287 ms降到0.183 ms，综合看性能提升30%以上甚至更多，而且PG17中的random函数使用更加的简洁，可读性也很强。

四大技术优势

在PG17中对于random函数新特性，不仅仅在使用上让我们更加便捷，而且从技术上来说函数也有四大优势。

1. 支持任意范围
   • 要求满足 max ≥ min 条件，所有的边界值都可以使用
   • 传统基于random()的SQL/PLpgSQL实现可能因max-min差值过大导致整数溢出
2. 全区间均匀分布
   • 传统实现如((max-min)*random()+min)::int会导致端点值出现的概率仅为中间值的50%，这个因为取整导致的
3. 增强PRNG利用效率
   • 突破原有双精度浮点数52位精度限制，PRNG（Pseudo-Random Number Generator，伪随机数生成器）是 PostgreSQL 中生成确定性数值序列的核心算法机制，
4. 高效的生成随机数
   • 替代传统需多次调用random()拼接数字字符串的低效方案
   • 生成随机数值的耗时降低50%以上（本机测试，仅供参考）

总结

PostgreSQL17中random函数有两个参数来指定返回随机数的最小值和最大值，可以是int、bigint和numeric类型指定范围，这样既简单又直观明了。说到便捷性，就不得不提到国产数据库，希望能多多的吸收这些优秀的功能点，优化自身产品。

参考

https://www.postgresonline.com/journal/index.php?/archives/419-PG-17-new-random-functions.html#newrandom

https://git.postgresql.org/gitweb/?p=postgresql.git;a=commitdiff;h=e6341323a

https://www.postgresql.org/message-id/CAEZATCV89Vxuq93xQdmc0t-0Y2zeeNQTdsjbmV7dyFBPykbV4Q@mail.gmail.com

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