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
        ]
    ];

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。

我最简单的解决办法是……

db.coll.find()
    .limit(1)
    .skip(Math.floor(Math.random() * 500))
    .next()

你至少有500件收藏品

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()

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!)

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。