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。

下面的方法比mongo烹饪书解决方案稍慢(在每个文档上添加一个随机键)，但是返回分布更均匀的随机文档。与跳过(随机)解决方案相比，它的分布稍微不那么均匀，但在删除文档时要快得多，而且更安全。

function draw(collection, query) {
    // query: mongodb query object (optional)
    var query = query || { };
    query['random'] = { $lte: Math.random() };
    var cur = collection.find(query).sort({ rand: -1 });
    if (! cur.hasNext()) {
        delete query.random;
        cur = collection.find(query).sort({ rand: -1 });
    }
    var doc = cur.next();
    doc.random = Math.random();
    collection.update({ _id: doc._id }, doc);
    return doc;
}

它还要求您添加一个随机的“random”字段到您的文档中，所以不要忘记在创建它们时添加这个:您可能需要初始化您的集合，如Geoffrey所示

function addRandom(collection) { 
    collection.find().forEach(function (obj) {
        obj.random = Math.random();
        collection.save(obj);
    }); 
} 
db.eval(addRandom, db.things);

基准测试结果

该方法比(ceejayoz)的skip()方法快得多，并且比Michael报告的“cookbook”方法生成更均匀的随机文档:

对于包含1,000,000个元素的集合:

这种方法在我的机器上花费的时间不到1毫秒 skip()方法平均花费180毫秒

cookbook方法将导致大量文档永远不会被选中，因为它们的随机数对它们不利。

该方法将在一段时间内均匀地挑选所有元素。 在我的基准测试中，它只比食谱方法慢了30%。 随机性并不是100%完美的，但是它已经很好了(如果有必要的话还可以进行改进)

这个配方并不完美——正如其他人所指出的那样，完美的解决方案将是内置功能。 然而，对于许多目的来说，这应该是一个很好的折衷方案。

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

我建议给每个对象添加一个随机的int字段。然后你就可以做

findOne({random_field: {$gte: rand()}}) 

随机选择一个文档。只要确保你ensureIndex({random_field:1})

在Mongoose中最好的方法是使用$sample进行聚合调用。 然而，Mongoose并不会将Mongoose文档应用到Aggregation上——尤其是当populate()也被应用的时候。

从数据库中获取一个“精益”数组:

/*
Sample model should be init first
const Sample = mongoose …
*/

const samples = await Sample.aggregate([
  { $match: {} },
  { $sample: { size: 33 } },
]).exec();
console.log(samples); //a lean Array

获取mongoose文档数组:

const samples = (
  await Sample.aggregate([
    { $match: {} },
    { $sample: { size: 27 } },
    { $project: { _id: 1 } },
  ]).exec()
).map(v => v._id);

const mongooseSamples = await Sample.find({ _id: { $in: samples } });

console.log(mongooseSamples); //an Array of mongoose documents

为了获得确定数量的无重复的随机文档:

first get all ids get size of documents loop geting random index and skip duplicated number_of_docs=7 db.collection('preguntas').find({},{_id:1}).toArray(function(err, arr) { count=arr.length idsram=[] rans=[] while(number_of_docs!=0){ var R = Math.floor(Math.random() * count); if (rans.indexOf(R) > -1) { continue } else { ans.push(R) idsram.push(arr[R]._id) number_of_docs-- } } db.collection('preguntas').find({}).toArray(function(err1, doc1) { if (err1) { console.log(err1); return; } res.send(doc1) }); });