在Python中使用pymongo:

import random

def get_random_doc():
    count = collection.count()
    return collection.find()[random.randrange(count)]

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]);
}

现在可以使用聚合了。 例子:

db.users.aggregate(
   [ { $sample: { size: 3 } } ]
)

去看医生。

MongoDB 3.2更新

3.2在聚合管道中引入了$sample。

还有一篇很好的博客文章是关于如何将其付诸实践的。

对于旧版本(以前的答案)

这实际上是一个功能请求:http://jira.mongodb.org/browse/SERVER-533，但它是在“不会修复”下提交的。

烹饪书中有一个非常好的方法，可以从集合中随机选择一个文档:http://cookbook.mongodb.org/patterns/random-attribute/

套用这个方法，你可以给你的文档分配随机数:

db.docs.save( { key : 1, ..., random : Math.random() } )

然后随机选择一个文档:

rand = Math.random()
result = db.docs.findOne( { key : 2, random : { $gte : rand } } )
if ( result == null ) {
  result = db.docs.findOne( { key : 2, random : { $lte : rand } } )
}

同时使用$gte和$lte进行查询，以找到与rand最接近的随机数的文档。

当然你要在随机场上建立索引

db.docs.ensureIndex( { key : 1, random :1 } )

如果您已经在查询一个索引，只需删除它，将random: 1附加到它，然后再次添加它。

有效可靠的方法是:

在每个文档中添加一个名为“random”的字段，并为其分配一个随机值，为该随机字段添加一个索引，如下所示:

让我们假设我们有一个名为“links”的网络链接集合，我们想从它中随机链接:

link = db.links.find().sort({random: 1}).limit(1)[0]

为了确保同一个链接不会第二次弹出，用一个新的随机数更新它的随机场:

db.links.update({random: Math.random()}, link)

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。