如何快速获得基于该模型上的权重字段的Django模型实例的加权随机实例？
我使用Postgres作为数据库后端，但我认为这无关紧要。此外，我仍然希望使用sqlite3作为本地开发数据库，因此理想情况下，任何方法都可以同时适用于这两种数据库。
我所说的"加权"是指数据库表中的某些项目比其他项目更有可能出现，这是基于从0到inf的启发式值，其中0是"永远不会被选中"，1是"与任何其他实例一样可以被选中"，而2是"被选中的可能性是任何其他实例的两倍"。
我读过其他一些关于随机抽取模型实例的帖子，但就我所见，没有方法可以快速完成这项工作，包括权重。
我的模型：
- 有数百万个实例。
- 有一个
权重DecimalField，可以随时更新，甚至在运行时。 - 除了使用这种随机选择算法之外，不会在任何地方被引用（例如，它可以在任何时候被删除和重新创建，没有任何问题）。
我想要的是一种比我尝试过的解决方案更快的快速方法，或者解释为什么我尝试过的一种解决方案是我能得到的最快的。
我想从数据库表格中选择“新鲜”的内容，但仍然有机会看到一些较旧的内容。如果一些内容被浏览得太频繁或不太受欢迎，它应该出现得更少。理想情况下，我可以控制这一频率：“啊，所以这将是网站上其他内容的1.5倍。”
- 计算模型的实例总数。例如：100
这似乎相当缓慢，“回退”的随机性可能永远不会终止。总的来说，这真的很简陋，我不想用它。把它放在第一位，因为它相当“简单”，我很可能会忽略它。
选择所有行根据权重为每行分配一系列ID将所有权重动态相加掷一个所有权重之和的骰子无论选择什么，根据权重选择一个ID
问题是，这种算法对于数百万行来说似乎很慢。这是“天真”的解决方案。
每当添加了某些内容或更改了权重时，删除所有包含实例的唯一详细信息的实例，并创建具有相同元信息的权重更多实例。- 通常选择一个随机实例。
需要注意的是，只有基于整数的权重是可能的。选择代码
添加一个抛出概率字段，而不是权重
这最终解决了问题，但仍然可能需要更多的数据库调用，这是一种间接的解决方案。
正是如此，所以我确信有一些聪明的基于注释的解决方案（或类似的解决方案）是我忽略的。提前谢谢你的帮助！
共有1个答案
您可以将切分与您列出的任何方法相结合。选择多个碎片（最好是行数/碎片数明显大于log（行数），以避免高概率出现空碎片），为每一行分配一个统一的随机碎片ID，并将碎片ID作为主键的第一个条目，以便表按碎片排序。要进行采样，请选择一个均匀的随机碎片，然后在碎片内进行采样。这是不准确的，因为碎片总数是不平衡的，但如果碎片足够大，那么大数定律就会生效。（不过，如果碎片太大，那就开始破坏碎片分割的意义。）
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