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

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。

其他回答

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。

如果没有数据,这是很困难的。_id字段是什么?它们是mongodb对象id吗?如果是这样,你可以得到最大值和最小值:

lowest = db.coll.find().sort({_id:1}).limit(1).next()._id;
highest = db.coll.find().sort({_id:-1}).limit(1).next()._id;

然后,如果你假设id是均匀分布的(但它们不是,但至少这是一个开始):

unsigned long long L = first_8_bytes_of(lowest)
unsigned long long H = first_8_bytes_of(highest)

V = (H - L) * random_from_0_to_1();
N = L + V;
oid = N concat random_4_bytes();

randomobj = db.coll.find({_id:{$gte:oid}}).limit(1);

现在可以使用聚合了。 例子:

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

去看医生。

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
        ]
    ];

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。