对于我来说，我想以随机顺序获得相同的记录，所以我创建了一个用于排序的空数组，然后生成1到7之间的随机数(我有7个字段)。每次我得到一个不同的值，我分配一个不同的随机排序。 这是“外行”，但对我来说很管用。

//generate random number
const randomval = some random value;
//declare sort array and initialize to empty

const sort = [];

//write a conditional if else to get to decide which sort to use

if(randomval == 1)
{


sort.push(...['createdAt',1]);

}

else if(randomval == 2)

{
   sort.push(...['_id',1]);
}

....
else if(randomval == n)
{
   sort.push(...['n',1]);
}

您还可以在执行查询后使用shuffle-array

Var shuffle = require('shuffle-array');

Accounts.find (qry函数(呃,results_array) { newIndexArr = shuffle (results_array);

我建议使用map/reduce，其中使用map函数只在随机值高于给定概率时发出。

function mapf() {
    if(Math.random() <= probability) {
    emit(1, this);
    }
}

function reducef(key,values) {
    return {"documents": values};
}

res = db.questions.mapReduce(mapf, reducef, {"out": {"inline": 1}, "scope": { "probability": 0.5}});
printjson(res.results);

上面的reducef函数可以工作，因为map函数只发出一个键('1')。

“probability”的值在“scope”中定义，当调用mapRreduce(…)

像这样使用mapReduce在分片数据库上也可以使用。

如果你想从db中选择n (m)个文档，你可以这样做:

function mapf() {
    if(countSubset == 0) return;
    var prob = countSubset / countTotal;
    if(Math.random() <= prob) {
        emit(1, {"documents": [this]}); 
        countSubset--;
    }
    countTotal--;
}

function reducef(key,values) {
    var newArray = new Array();
for(var i=0; i < values.length; i++) {
    newArray = newArray.concat(values[i].documents);
}

return {"documents": newArray};
}

res = db.questions.mapReduce(mapf, reducef, {"out": {"inline": 1}, "scope": {"countTotal": 4, "countSubset": 2}})
printjson(res.results);

其中“countTotal”(m)是数据库中的文档数量，“count子集”(n)是要检索的文档数量。

这种方法可能会在分片数据库上产生一些问题。

如果您使用的是mongoid(文档到对象的包装器)，您可以执行以下操作 Ruby。(假设你的模型是User)

User.all.to_a[rand(User.count)]

在我的。irbrc，我有

def rando klass
    klass.all.to_a[rand(klass.count)]
end

所以在rails控制台，我可以做，例如，

rando User
rando Article

从任何集合中随机获取文件。

如果你有一个简单的id键，你可以将所有的id存储在一个数组中，然后随机选择一个id。(Ruby回答):

ids = @coll.find({},fields:{_id:1}).to_a
@coll.find(ids.sample).first

没有一个解决方案对我有效。尤其是当缝隙多、集小的时候。 这对我来说很好(在php中):

$count = $collection->count($search);
$skip = mt_rand(0, $count - 1);
$result = $collection->find($search)->skip($skip)->limit(1)->getNext();