我想从一个巨大的集合(1亿条记录)中获得一个随机记录。
最快最有效的方法是什么?
数据已经在那里,没有字段可以生成随机数并获得随机行。
我想从一个巨大的集合(1亿条记录)中获得一个随机记录。
最快最有效的方法是什么?
数据已经在那里,没有字段可以生成随机数并获得随机行。
当前回答
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: { $in: samples } });
console.log(mongooseSamples); //an Array of mongoose documents
其他回答
如果没有数据,这是很困难的。_id字段是什么?它们是mongodb对象id吗?如果是这样,你可以得到最大值和最小值:
lowest = db.coll.find().sort({_id:1}).limit(1).next()._id;
highest = db.coll.find().sort({_id:-1}).limit(1).next()._id;
然后,如果你假设id是均匀分布的(但它们不是,但至少这是一个开始):
unsigned long long L = first_8_bytes_of(lowest)
unsigned long long H = first_8_bytes_of(highest)
V = (H - L) * random_from_0_to_1();
N = L + V;
oid = N concat random_4_bytes();
randomobj = db.coll.find({_id:{$gte:oid}}).limit(1);
现在可以使用聚合了。 例子:
db.users.aggregate(
[ { $sample: { size: 3 } } ]
)
去看医生。
在Python中使用pymongo:
import random
def get_random_doc():
count = collection.count()
return collection.find()[random.randrange(count)]
下面是一种使用_id的默认ObjectId值和一些数学和逻辑的方法。
// Get the "min" and "max" timestamp values from the _id in the collection and the
// diff between.
// 4-bytes from a hex string is 8 characters
var min = parseInt(db.collection.find()
.sort({ "_id": 1 }).limit(1).toArray()[0]._id.str.substr(0,8),16)*1000,
max = parseInt(db.collection.find()
.sort({ "_id": -1 })limit(1).toArray()[0]._id.str.substr(0,8),16)*1000,
diff = max - min;
// Get a random value from diff and divide/multiply be 1000 for The "_id" precision:
var random = Math.floor(Math.floor(Math.random(diff)*diff)/1000)*1000;
// Use "random" in the range and pad the hex string to a valid ObjectId
var _id = new ObjectId(((min + random)/1000).toString(16) + "0000000000000000")
// Then query for the single document:
var randomDoc = db.collection.find({ "_id": { "$gte": _id } })
.sort({ "_id": 1 }).limit(1).toArray()[0];
这是shell表示法的一般逻辑,很容易适应。
所以在点上:
查找集合中的最小和最大主键值 生成一个位于这些文档的时间戳之间的随机数。 将随机数与最小值相加,然后找到大于或等于该值的第一个文档。
这使用了从“十六进制”的时间戳值中“填充”来形成有效的ObjectId值,因为这就是我们正在寻找的。使用整数作为_id值本质上更简单,但在点中基本思想相同。
从MongoDB 3.2版本开始,你可以使用$sample聚合管道操作符从集合中随机获得N个文档:
// Get one random document from the mycoll collection.
db.mycoll.aggregate([{ $sample: { size: 1 } }])
如果你想从集合的筛选子集中选择随机文档,在管道中预先添加$match阶段:
// Get one random document matching {a: 10} from the mycoll collection.
db.mycoll.aggregate([
{ $match: { a: 10 } },
{ $sample: { size: 1 } }
])
正如注释中所指出的,当size大于1时,返回的文档样例中可能有重复项。