我想从一个巨大的集合(1亿条记录)中获得一个随机记录。
最快最有效的方法是什么?
数据已经在那里,没有字段可以生成随机数并获得随机行。
我想从一个巨大的集合(1亿条记录)中获得一个随机记录。
最快最有效的方法是什么?
数据已经在那里,没有字段可以生成随机数并获得随机行。
当前回答
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]);
}
其他回答
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
您还可以使用MongoDB的地理空间索引功能来选择与随机数“最近”的文档。
首先,在集合上启用地理空间索引:
db.docs.ensureIndex( { random_point: '2d' } )
用x轴上的随机点创建一堆文档:
for ( i = 0; i < 10; ++i ) {
db.docs.insert( { key: i, random_point: [Math.random(), 0] } );
}
然后你可以像这样从集合中随机获得一个文档:
db.docs.findOne( { random_point : { $near : [Math.random(), 0] } } )
或者你可以检索几个文档最近的随机点:
db.docs.find( { random_point : { $near : [Math.random(), 0] } } ).limit( 4 )
这只需要一个查询,没有空检查,加上代码干净,简单和灵活。您甚至可以使用地理点的y轴为查询添加第二个随机性维度。
我建议使用map/reduce,其中使用map函数只在随机值高于给定概率时发出。
function mapf() {
if(Math.random() <= probability) {
emit(1, this);
}
}
function reducef(key,values) {
return {"documents": values};
}
res = db.questions.mapReduce(mapf, reducef, {"out": {"inline": 1}, "scope": { "probability": 0.5}});
printjson(res.results);
上面的reducef函数可以工作,因为map函数只发出一个键('1')。
“probability”的值在“scope”中定义,当调用mapRreduce(…)
像这样使用mapReduce在分片数据库上也可以使用。
如果你想从db中选择n (m)个文档,你可以这样做:
function mapf() {
if(countSubset == 0) return;
var prob = countSubset / countTotal;
if(Math.random() <= prob) {
emit(1, {"documents": [this]});
countSubset--;
}
countTotal--;
}
function reducef(key,values) {
var newArray = new Array();
for(var i=0; i < values.length; i++) {
newArray = newArray.concat(values[i].documents);
}
return {"documents": newArray};
}
res = db.questions.mapReduce(mapf, reducef, {"out": {"inline": 1}, "scope": {"countTotal": 4, "countSubset": 2}})
printjson(res.results);
其中“countTotal”(m)是数据库中的文档数量,“count子集”(n)是要检索的文档数量。
这种方法可能会在分片数据库上产生一些问题。
MongoDB 3.2更新
3.2在聚合管道中引入了$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。
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。