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
        ]
    ];

对于我来说，我想以随机顺序获得相同的记录，所以我创建了一个用于排序的空数组，然后生成1到7之间的随机数(我有7个字段)。每次我得到一个不同的值，我分配一个不同的随机排序。 这是“外行”，但对我来说很管用。

//generate random number
const randomval = some random value;
//declare sort array and initialize to empty

const sort = [];

//write a conditional if else to get to decide which sort to use

if(randomval == 1)
{


sort.push(...['createdAt',1]);

}

else if(randomval == 2)

{
   sort.push(...['_id',1]);
}

....
else if(randomval == n)
{
   sort.push(...['n',1]);
}

如果你有一个简单的id键，你可以将所有的id存储在一个数组中，然后随机选择一个id。(Ruby回答):

ids = @coll.find({},fields:{_id:1}).to_a
@coll.find(ids.sample).first

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)
    };
}();

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。