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。

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。

您可以选择随机_id并返回相应的对象:

 db.collection.count( function(err, count){
        db.collection.distinct( "_id" , function( err, result) {
            if (err)
                res.send(err)
            var randomId = result[Math.floor(Math.random() * (count-1))]
            db.collection.findOne( { _id: randomId } , function( err, result) {
                if (err)
                    res.send(err)
                console.log(result)
            })
        })
    })

在这里，你不需要花空间存储随机数字的集合。

如果您使用的是mongoid(文档到对象的包装器)，您可以执行以下操作 Ruby。(假设你的模型是User)

User.all.to_a[rand(User.count)]

在我的。irbrc，我有

def rando klass
    klass.all.to_a[rand(klass.count)]
end

所以在rails控制台，我可以做，例如，

rando User
rando Article

从任何集合中随机获取文件。

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。

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;
}