在Python中使用pymongo:

import random

def get_random_doc():
    count = collection.count()
    return collection.find()[random.randrange(count)]

您还可以在执行查询后使用shuffle-array

Var shuffle = require('shuffle-array');

Accounts.find (qry函数(呃,results_array) { newIndexArr = shuffle (results_array);

我对php的解决方案:

/**
 * Get random docs from Mongo
 * @param $collection
 * @param $where
 * @param $fields
 * @param $limit
 * @author happy-code
 * @url happy-code.com
 */
private function _mongodb_get_random (MongoCollection $collection, $where = array(), $fields = array(), $limit = false) {

    // Total docs
    $count = $collection->find($where, $fields)->count();

    if (!$limit) {
        // Get all docs
        $limit = $count;
    }

    $data = array();
    for( $i = 0; $i < $limit; $i++ ) {

        // Skip documents
        $skip = rand(0, ($count-1) );
        if ($skip !== 0) {
            $doc = $collection->find($where, $fields)->skip($skip)->limit(1)->getNext();
        } else {
            $doc = $collection->find($where, $fields)->limit(1)->getNext();
        }

        if (is_array($doc)) {
            // Catch document
            $data[ $doc['_id']->{'$id'} ] = $doc;
            // Ignore current document when making the next iteration
            $where['_id']['$nin'][] = $doc['_id'];
        }

        // Every iteration catch document and decrease in the total number of document
        $count--;

    }

    return $data;
}

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();

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。

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。