MongoDB聚合运算符：$rand

$rand聚合运算符用于返回一个0~1之间的随机浮点数。

语法

{ $rand: {} }

$rand运算符不需要任何参数。每次调用$rand都会返回一个小数点后最多17位数字的浮点数值。尾数0会被去掉，因此实际位数可能会有所不同。

举例

生成随机数据点

使用下面的脚本创建donors集合包含了慈善捐款的信息：

db.donors.insertMany([{ donorId: 1000, amount: 0, frequency: 1 },{ donorId: 1001, amount: 0, frequency: 2 },{ donorId: 1002, amount: 0, frequency: 1 },{ donorId: 1003, amount: 0, frequency: 2 },{ donorId: 1004, amount: 0, frequency: 1 }]
)

下面的聚合用随机捐赠金额更新每个文档：

db.donors.aggregate([{ $set: { amount: { $multiply: [ { $rand: {} }, 100 ] } } },{ $set: { amount: { $floor: "$amount" } } },{ $merge: "donors" }]
)

第一个$set阶段更新amount字段，使用$rand产生0和1之间的初始值，然后使用$multiply乘以100。

第二个$set阶段，使用$floor运算符去除amount的小数部分，只留下整数值。

最后，使用$merge将前一步骤生成的amount字段值更新到donors集合的每个文档。

可以使用一个$project阶段来查看结果：

db.donors.aggregate([{ $project: {_id: 0, donorId: 1, amount: 1 } }]
)

投影显示缩放后的值为0到99的随机值：

{ "donorId" : 1000, "amount" : 27 }
{ "donorId" : 1001, "amount" : 10 }
{ "donorId" : 1002, "amount" : 88 }
{ "donorId" : 1003, "amount" : 73 }
{ "donorId" : 1004, "amount" : 5 }

从集合中随机选择条目

可以在聚合管道中使用$rand从集合中选择随机文档，使用下面的脚本创建voters集合：

db.voters.insertMany([{ name: "Archibald", voterId: 4321, district: 3, registered: true },{ name: "Beckham", voterId: 4331, district: 3, registered: true },{ name: "Carolin", voterId: 5321, district: 4, registered: true },{ name: "Debarge", voterId: 4343, district: 3, registered: false },{ name: "Eckhard", voterId: 4161, district: 3, registered: false },{ name: "Faberge", voterId: 4300, district: 1, registered: true },{ name: "Grimwald", voterId: 4111, district: 3, registered: true },{ name: "Humphrey", voterId: 2021, district: 3, registered: true },{ name: "Idelfon", voterId: 1021, district: 4, registered: true },{ name: "Justo", voterId: 9891, district: 3, registered: false }]
)

假如要选择第3区大约一半的选民进行投票，如下面的聚合：

db.voters.aggregate([{ $match: { district: 3 } },{ $match: { $expr: { $lt: [0.5, {$rand: {} } ] } } },{ $project: { _id: 0, name: 1, registered: 1 } }]
)

第一个$match阶段对所有文档进行筛选，挑选出第三区的选民。

第二个$match阶段在匹配表达式中使用$rand进一步完善选择。$rand对每个文档产生一个介于0到1的值，$lt小于0.5意味着$expr有一半的文档返回true。

在$project阶段，筛选后的文档输出name和registered字段，有7个选民在第三区，大约占全部的一半。

{ "name" : "Archibald", "registered" : true }
{ "name" : "Debarge", "registered" : false }
{ "name" : "Humphrey", "registered" : true }