使用Map/Reduce，您当然可以获得一个随机记录，只是不一定非常有效，这取决于您最终使用的过滤集合的大小。

我已经用5万个文档测试了这个方法(过滤器将其减少到大约3万个)，它在Intel i3、16GB ram和SATA3 HDD上执行大约400毫秒……

db.toc_content.mapReduce(
    /* map function */
    function() { emit( 1, this._id ); },

    /* reduce function */
    function(k,v) {
        var r = Math.floor((Math.random()*v.length));
        return v[r];
    },

    /* options */
    {
        out: { inline: 1 },
        /* Filter the collection to "A"ctive documents */
        query: { status: "A" }
    }
);

Map函数简单地创建一个数组，其中包含所有与查询匹配的文档的id。在我的例子中，我测试了5万个可能的文档中的大约3万个。

Reduce函数只是在数组中从0到项数(-1)之间选择一个随机整数，然后从数组中返回该_id。

400ms听起来是一段很长的时间，而且确实如此，如果您有5000万条记录而不是5万条记录，这可能会增加开销，以至于在多用户情况下无法使用。

MongoDB在核心中包含这个功能有一个悬而未决的问题…https://jira.mongodb.org/browse/SERVER-533

如果将这种“随机”选择构建到索引查找中，而不是将id收集到一个数组中然后选择一个，这将非常有帮助。(去投票吧!)

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。

使用Python (pymongo)，聚合函数也可以工作。

collection.aggregate([{'$sample': {'size': sample_size }}])

这种方法比对随机数(例如collection.find([random_int]))运行查询要快得多。对于大型收藏来说尤其如此。

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

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()

您可以选择一个随机时间戳，然后搜索随后创建的第一个对象。 它将只扫描单个文档，尽管它不一定会给您一个统一的分布。

var randRec = function() {
    // replace with your collection
    var coll = db.collection
    // get unixtime of first and last record
    var min = coll.find().sort({_id: 1}).limit(1)[0]._id.getTimestamp() - 0;
    var max = coll.find().sort({_id: -1}).limit(1)[0]._id.getTimestamp() - 0;

    // allow to pass additional query params
    return function(query) {
        if (typeof query === 'undefined') query = {}
        var randTime = Math.round(Math.random() * (max - min)) + min;
        var hexSeconds = Math.floor(randTime / 1000).toString(16);
        var id = ObjectId(hexSeconds + "0000000000000000");
        query._id = {$gte: id}
        return coll.find(query).limit(1)
    };
}();