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。

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。

有效可靠的方法是:

在每个文档中添加一个名为“random”的字段，并为其分配一个随机值，为该随机字段添加一个索引，如下所示:

让我们假设我们有一个名为“links”的网络链接集合，我们想从它中随机链接:

link = db.links.find().sort({random: 1}).limit(1)[0]

为了确保同一个链接不会第二次弹出，用一个新的随机数更新它的随机场:

db.links.update({random: Math.random()}, link)

当我面对类似的解决方案时，我回溯并发现业务请求实际上是为了创建所呈现的库存的某种形式的轮换。在这种情况下，有更好的选择，它们有来自Solr这样的搜索引擎的答案，而不是MongoDB这样的数据存储。

In short, with the requirement to "intelligently rotate" content, what we should do instead of a random number across all of the documents is to include a personal q score modifier. To implement this yourself, assuming a small population of users, you can store a document per user that has the productId, impression count, click-through count, last seen date, and whatever other factors the business finds as being meaningful to compute a q score modifier. When retrieving the set to display, typically you request more documents from the data store than requested by the end user, then apply the q score modifier, take the number of records requested by the end user, then randomize the page of results, a tiny set, so simply sort the documents in the application layer (in memory).

如果用户的范围太大，可以将用户划分为行为组，按行为组而不是按用户进行索引。

如果产品范围足够小，您可以为每个用户创建一个索引。

我发现这种技术效率更高，但更重要的是在创建相关的、有价值的软件解决方案使用体验方面更有效。

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。

我建议给每个对象添加一个随机的int字段。然后你就可以做

findOne({random_field: {$gte: rand()}}) 

随机选择一个文档。只要确保你ensureIndex({random_field:1})