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]);
}

从MongoDB 3.2版本开始，你可以使用$sample聚合管道操作符从集合中随机获得N个文档:

// Get one random document from the mycoll collection.
db.mycoll.aggregate([{ $sample: { size: 1 } }])

如果你想从集合的筛选子集中选择随机文档，在管道中预先添加$match阶段:

// Get one random document matching {a: 10} from the mycoll collection.
db.mycoll.aggregate([
    { $match: { a: 10 } },
    { $sample: { size: 1 } }
])

正如注释中所指出的，当size大于1时，返回的文档样例中可能有重复项。

下面是一种使用_id的默认ObjectId值和一些数学和逻辑的方法。

// Get the "min" and "max" timestamp values from the _id in the collection and the 
// diff between.
// 4-bytes from a hex string is 8 characters

var min = parseInt(db.collection.find()
        .sort({ "_id": 1 }).limit(1).toArray()[0]._id.str.substr(0,8),16)*1000,
    max = parseInt(db.collection.find()
        .sort({ "_id": -1 })limit(1).toArray()[0]._id.str.substr(0,8),16)*1000,
    diff = max - min;

// Get a random value from diff and divide/multiply be 1000 for The "_id" precision:
var random = Math.floor(Math.floor(Math.random(diff)*diff)/1000)*1000;

// Use "random" in the range and pad the hex string to a valid ObjectId
var _id = new ObjectId(((min + random)/1000).toString(16) + "0000000000000000")

// Then query for the single document:
var randomDoc = db.collection.find({ "_id": { "$gte": _id } })
   .sort({ "_id": 1 }).limit(1).toArray()[0];

这是shell表示法的一般逻辑，很容易适应。

所以在点上:

查找集合中的最小和最大主键值 生成一个位于这些文档的时间戳之间的随机数。 将随机数与最小值相加，然后找到大于或等于该值的第一个文档。

这使用了从“十六进制”的时间戳值中“填充”来形成有效的ObjectId值，因为这就是我们正在寻找的。使用整数作为_id值本质上更简单，但在点中基本思想相同。

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。

没有一个解决方案对我有效。尤其是当缝隙多、集小的时候。 这对我来说很好(在php中):

$count = $collection->count($search);
$skip = mt_rand(0, $count - 1);
$result = $collection->find($search)->skip($skip)->limit(1)->getNext();