下面的聚合操作从集合中随机选择3个文档:

db.users.aggregate ( [{$sample: {size: 3}}] )

https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation/sample/

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);

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。

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!)

为了获得确定数量的无重复的随机文档:

first get all ids get size of documents loop geting random index and skip duplicated number_of_docs=7 db.collection('preguntas').find({},{_id:1}).toArray(function(err, arr) { count=arr.length idsram=[] rans=[] while(number_of_docs!=0){ var R = Math.floor(Math.random() * count); if (rans.indexOf(R) > -1) { continue } else { ans.push(R) idsram.push(arr[R]._id) number_of_docs-- } } db.collection('preguntas').find({}).toArray(function(err1, doc1) { if (err1) { console.log(err1); return; } res.send(doc1) }); });

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。