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
有效可靠的方法是:
在每个文档中添加一个名为“random”的字段,并为其分配一个随机值,为该随机字段添加一个索引,如下所示:
让我们假设我们有一个名为“links”的网络链接集合,我们想从它中随机链接:
link = db.links.find().sort({random: 1}).limit(1)[0]
为了确保同一个链接不会第二次弹出,用一个新的随机数更新它的随机场:
db.links.update({random: Math.random()}, link)
其他回答
我建议给每个对象添加一个随机的int字段。然后你就可以做
findOne({random_field: {$gte: rand()}})
随机选择一个文档。只要确保你ensureIndex({random_field:1})
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;
}
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) }); });
下面的方法比mongo烹饪书解决方案稍慢(在每个文档上添加一个随机键),但是返回分布更均匀的随机文档。与跳过(随机)解决方案相比,它的分布稍微不那么均匀,但在删除文档时要快得多,而且更安全。
function draw(collection, query) {
// query: mongodb query object (optional)
var query = query || { };
query['random'] = { $lte: Math.random() };
var cur = collection.find(query).sort({ rand: -1 });
if (! cur.hasNext()) {
delete query.random;
cur = collection.find(query).sort({ rand: -1 });
}
var doc = cur.next();
doc.random = Math.random();
collection.update({ _id: doc._id }, doc);
return doc;
}
它还要求您添加一个随机的“random”字段到您的文档中,所以不要忘记在创建它们时添加这个:您可能需要初始化您的集合,如Geoffrey所示
function addRandom(collection) {
collection.find().forEach(function (obj) {
obj.random = Math.random();
collection.save(obj);
});
}
db.eval(addRandom, db.things);
基准测试结果
该方法比(ceejayoz)的skip()方法快得多,并且比Michael报告的“cookbook”方法生成更均匀的随机文档:
对于包含1,000,000个元素的集合:
这种方法在我的机器上花费的时间不到1毫秒 skip()方法平均花费180毫秒
cookbook方法将导致大量文档永远不会被选中,因为它们的随机数对它们不利。
该方法将在一段时间内均匀地挑选所有元素。 在我的基准测试中,它只比食谱方法慢了30%。 随机性并不是100%完美的,但是它已经很好了(如果有必要的话还可以进行改进)
这个配方并不完美——正如其他人所指出的那样,完美的解决方案将是内置功能。 然而,对于许多目的来说,这应该是一个很好的折衷方案。
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。