下面的聚合操作从集合中随机选择3个文档:

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

https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation/sample/

这工作得很好，它是快速的，适用于多个文档，不需要填充rand字段，它最终会填充自己:

向集合上的.rand字段添加索引 使用查找和刷新，如下所示:

// Install packages:
//   npm install mongodb async
// Add index in mongo:
//   db.ensureIndex('mycollection', { rand: 1 })

var mongodb = require('mongodb')
var async = require('async')

// Find n random documents by using "rand" field.
function findAndRefreshRand (collection, n, fields, done) {
  var result = []
  var rand = Math.random()

  // Append documents to the result based on criteria and options, if options.limit is 0 skip the call.
  var appender = function (criteria, options, done) {
    return function (done) {
      if (options.limit > 0) {
        collection.find(criteria, fields, options).toArray(
          function (err, docs) {
            if (!err && Array.isArray(docs)) {
              Array.prototype.push.apply(result, docs)
            }
            done(err)
          }
        )
      } else {
        async.nextTick(done)
      }
    }
  }

  async.series([

    // Fetch docs with unitialized .rand.
    // NOTE: You can comment out this step if all docs have initialized .rand = Math.random()
    appender({ rand: { $exists: false } }, { limit: n - result.length }),

    // Fetch on one side of random number.
    appender({ rand: { $gte: rand } }, { sort: { rand: 1 }, limit: n - result.length }),

    // Continue fetch on the other side.
    appender({ rand: { $lt: rand } }, { sort: { rand: -1 }, limit: n - result.length }),

    // Refresh fetched docs, if any.
    function (done) {
      if (result.length > 0) {
        var batch = collection.initializeUnorderedBulkOp({ w: 0 })
        for (var i = 0; i < result.length; ++i) {
          batch.find({ _id: result[i]._id }).updateOne({ rand: Math.random() })
        }
        batch.execute(done)
      } else {
        async.nextTick(done)
      }
    }

  ], function (err) {
    done(err, result)
  })
}

// Example usage
mongodb.MongoClient.connect('mongodb://localhost:27017/core-development', function (err, db) {
  if (!err) {
    findAndRefreshRand(db.collection('profiles'), 1024, { _id: true, rand: true }, function (err, result) {
      if (!err) {
        console.log(result)
      } else {
        console.error(err)
      }
      db.close()
    })
  } else {
    console.error(err)
  }
})

ps.如何在mongodb问题中找到随机记录被标记为此问题的副本。不同之处在于，这个问题明确地询问单个记录，而另一个问题明确地询问随机文档。

您可以选择随机_id并返回相应的对象:

 db.collection.count( function(err, count){
        db.collection.distinct( "_id" , function( err, result) {
            if (err)
                res.send(err)
            var randomId = result[Math.floor(Math.random() * (count-1))]
            db.collection.findOne( { _id: randomId } , function( err, result) {
                if (err)
                    res.send(err)
                console.log(result)
            })
        })
    })

在这里，你不需要花空间存储随机数字的集合。

我的PHP/MongoDB排序/顺序随机解决方案。希望这对大家有所帮助。

注意:我在我的MongoDB集合中有数字ID，引用一个MySQL数据库记录。

首先，我用10个随机生成的数字创建一个数组

    $randomNumbers = [];
    for($i = 0; $i < 10; $i++){
        $randomNumbers[] = rand(0,1000);
    }

在我的聚合中，我使用$addField管道操作符结合$arrayElemAt和$mod(模)。模数运算符将给我一个从0到9的数字，然后我用它从随机生成的数字数组中选择一个数字。

    $aggregate[] = [
        '$addFields' => [
            'random_sort' => [ '$arrayElemAt' => [ $randomNumbers, [ '$mod' => [ '$my_numeric_mysql_id', 10 ] ] ] ],
        ],
    ];

在此之后，您可以使用Pipeline排序。

    $aggregate[] = [
        '$sort' => [
            'random_sort' => 1
        ]
    ];

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。

当我面对类似的解决方案时，我回溯并发现业务请求实际上是为了创建所呈现的库存的某种形式的轮换。在这种情况下，有更好的选择，它们有来自Solr这样的搜索引擎的答案，而不是MongoDB这样的数据存储。

In short, with the requirement to "intelligently rotate" content, what we should do instead of a random number across all of the documents is to include a personal q score modifier. To implement this yourself, assuming a small population of users, you can store a document per user that has the productId, impression count, click-through count, last seen date, and whatever other factors the business finds as being meaningful to compute a q score modifier. When retrieving the set to display, typically you request more documents from the data store than requested by the end user, then apply the q score modifier, take the number of records requested by the end user, then randomize the page of results, a tiny set, so simply sort the documents in the application layer (in memory).

如果用户的范围太大，可以将用户划分为行为组，按行为组而不是按用户进行索引。

如果产品范围足够小，您可以为每个用户创建一个索引。

我发现这种技术效率更高，但更重要的是在创建相关的、有价值的软件解决方案使用体验方面更有效。