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)

现在可以使用聚合了。 例子:

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

去看医生。

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!)

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})

如果你有一个简单的id键，你可以将所有的id存储在一个数组中，然后随机选择一个id。(Ruby回答):

ids = @coll.find({},fields:{_id:1}).to_a
@coll.find(ids.sample).first

在Python中使用pymongo:

import random

def get_random_doc():
    count = collection.count()
    return collection.find()[random.randrange(count)]