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)
    };
}();

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!)

您还可以使用MongoDB的地理空间索引功能来选择与随机数“最近”的文档。

首先，在集合上启用地理空间索引:

db.docs.ensureIndex( { random_point: '2d' } )

用x轴上的随机点创建一堆文档:

for ( i = 0; i < 10; ++i ) {
    db.docs.insert( { key: i, random_point: [Math.random(), 0] } );
}

然后你可以像这样从集合中随机获得一个文档:

db.docs.findOne( { random_point : { $near : [Math.random(), 0] } } )

或者你可以检索几个文档最近的随机点:

db.docs.find( { random_point : { $near : [Math.random(), 0] } } ).limit( 4 )

这只需要一个查询，没有空检查，加上代码干净，简单和灵活。您甚至可以使用地理点的y轴为查询添加第二个随机性维度。

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。

现在可以使用聚合了。 例子:

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

去看医生。

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)
    };
}();