我对php的解决方案:

/**
 * Get random docs from Mongo
 * @param $collection
 * @param $where
 * @param $fields
 * @param $limit
 * @author happy-code
 * @url happy-code.com
 */
private function _mongodb_get_random (MongoCollection $collection, $where = array(), $fields = array(), $limit = false) {

    // Total docs
    $count = $collection->find($where, $fields)->count();

    if (!$limit) {
        // Get all docs
        $limit = $count;
    }

    $data = array();
    for( $i = 0; $i < $limit; $i++ ) {

        // Skip documents
        $skip = rand(0, ($count-1) );
        if ($skip !== 0) {
            $doc = $collection->find($where, $fields)->skip($skip)->limit(1)->getNext();
        } else {
            $doc = $collection->find($where, $fields)->limit(1)->getNext();
        }

        if (is_array($doc)) {
            // Catch document
            $data[ $doc['_id']->{'$id'} ] = $doc;
            // Ignore current document when making the next iteration
            $where['_id']['$nin'][] = $doc['_id'];
        }

        // Every iteration catch document and decrease in the total number of document
        $count--;

    }

    return $data;
}

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。

对所有记录进行计数，生成一个0到计数之间的随机数，然后执行:

db.yourCollection.find().limit(-1).skip(yourRandomNumber).next()

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

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。

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。