9.5之前需要写函数，暂不考虑，下面以tablesample方法为主
方式一：
在数据量较小的情况下使用
select * from tb_defect order by random() limit 100
缺点是没办法再排序，而且是全表扫描，性能较差
方式二：
select * from tb_defect tablesample system(0.01);
system抽样方式是随机抽取表上的数据块的数据,可能返回0条，可能是抽取到了一个没有数据的数据块
方式三：
select * from tb_defect tablesample bernoulli(0.1);
BERNOULLI抽样方式，是基于数据行的，每次返回的数量相差不多，但也不保证每次查询出来的数据行数一样，0.1并不是严格按总条数*0.1，而是按伯努力离散分布，比如我测试数据2700条，查出来可能是3-5条
select * from tb_defect tablesample bernoulli(0.5) order by "create_time";
可以排序，但并不是均匀分布的
2020-01-04 00:00:00+08:00 2020-03-09 00:00:00+08:00 2020-03-18 00:00:00+08:00 2020-03-22 00:00:00+08:00 2020-05-10 00:00:00+08:00 2020-05-22 00:00:00+08:00 2020-06-11 00:00:00+08:00 2020-06-16 00:00:00+08:00 2020-06-29 00:00:00+08:00 2020-07-29 00:00:00+08:00 2020-07-30 00:00:00+08:00 2020-09-02 00:00:00+08:00 2020-09-16 00:00:00+08:00 2020-09-17 00:00:00+08:00
方式四：
如果有时间字段或id，主要对物联设备数据，每秒上报数据，查询时每隔三分钟取一条数据，
select * from tb_defect where mod(cast(substring("create_time",9,2) as integer),3)=0
