MongoDB에서 랜덤 레코드를 얻으려면 어떻게 해야 하나요?
방대한 컬렉션(1억 장)에서 랜덤 레코드를 취득하고 싶다고 생각하고 있습니다.
이를 위한 가장 빠르고 효율적인 방법은 무엇일까요?
데이터가 이미 존재하고 난수를 생성하여 난수를 얻을 수 있는 필드가 없습니다.
MongoDB 3.2 릴리즈부터는 집약 파이프라인 연산자를 사용하여 컬렉션에서N개의 랜덤 문서를 취득할 수 있습니다.
// Get one random document from the mycoll collection.
db.mycoll.aggregate([{ $sample: { size: 1 } }])
, 를 합니다.$match다음 중 하나:
// Get one random document matching {a: 10} from the mycoll collection.
db.mycoll.aggregate([
{ $match: { a: 10 } },
{ $sample: { size: 1 } }
])
, 「」의 경우는,size1보다 크면 반환된 문서 샘플에 중복이 있을 수 있습니다.
모든 레코드를 카운트하고 0과 카운트 사이의 난수를 생성한 후 다음을 수행합니다.
db.yourCollection.find().limit(-1).skip(yourRandomNumber).next()
MongoDB 3.2 업데이트
3.2는 어그리게이션 파이프라인에 $sample을 도입했습니다.
실천에 관한 좋은 블로그 글도 있어요.
이전 버전의 경우(이전 답변)
이것은 실제로는 http://jira.mongodb.org/browse/SERVER-533의 기능 요청이었지만, "Won't fix"로 제출되었습니다.
이 요리책에는 컬렉션에서 임의의 문서를 선택할 수 있는 매우 좋은 레시피가 있습니다.http://cookbook.mongodb.org/patterns/random-attribute/
레시피를 바꾸어 설명하려면 문서에 난수를 할당합니다.
db.docs.save( { key : 1, ..., random : Math.random() } )
그런 다음 임의의 문서를 선택합니다.
rand = Math.random()
result = db.docs.findOne( { key : 2, random : { $gte : rand } } )
if ( result == null ) {
result = db.docs.findOne( { key : 2, random : { $lte : rand } } )
}
에서 $gte ★★★★★★★★★★★★★★★★★」$lte는, 가장 가까운 필요합니다.rand.
물론 랜덤 필드에 인덱스를 붙여야 합니다.
db.docs.ensureIndex( { key : 1, random :1 } )
대해 하고 있는 간단하게 해 .「 」를 합니다.random: 1시시시추추추다다
또한 MongoDB의 지리 공간 색인 기능을 사용하여 임의의 번호에 '가장 가까운' 문서를 선택할 수 있습니다.
먼저 집합에서 지리 공간 인덱싱을 사용하도록 설정합니다.
db.docs.ensureIndex( { random_point: '2d' } )
X축에 랜덤 점이 있는 문서 묶음을 작성하려면:
for ( i = 0; i < 10; ++i ) {
db.docs.insert( { key: i, random_point: [Math.random(), 0] } );
}
그런 다음 집합에서 다음과 같이 임의 문서를 가져올 수 있습니다.
db.docs.findOne( { random_point : { $near : [Math.random(), 0] } } )
또는 임의의 점에 가장 가까운 여러 문서를 검색할 수 있습니다.
db.docs.find( { random_point : { $near : [Math.random(), 0] } } ).limit( 4 )
이를 위해서는 1개의 쿼리만 필요하며 늘체크는 필요 없습니다.게다가 코드는 깨끗하고 단순하며 유연합니다.지오포인트의 Y축을 사용하여 두 번째 랜덤성 차원을 쿼리에 추가할 수도 있습니다.
다음 레시피는 mongo cookbook 솔루션보다 약간 느리지만(모든 문서에 랜덤 키 추가), 더 균등하게 분산된 랜덤 문서를 반환합니다. 덜 skip( random )문서를 삭제해도 훨씬 빠르고 안전합니다.
function draw(collection, query) {
// query: mongodb query object (optional)
var query = query || { };
query['random'] = { $lte: Math.random() };
var cur = collection.find(query).sort({ rand: -1 });
if (! cur.hasNext()) {
delete query.random;
cur = collection.find(query).sort({ rand: -1 });
}
var doc = cur.next();
doc.random = Math.random();
collection.update({ _id: doc._id }, doc);
return doc;
}
또, 임의의 「랜덤」필드를 문서에 추가할 필요가 있습니다.이 필드를 작성할 때는, 이 필드를 추가하는 것을 잊지 말아 주세요.Geoffrey가 나타내는 것처럼 컬렉션을 초기화할 필요가 있는 경우가 있습니다.
function addRandom(collection) {
collection.find().forEach(function (obj) {
obj.random = Math.random();
collection.save(obj);
});
}
db.eval(addRandom, db.things);
벤치마크 결과
은 VIP보다 .skip()경우) 및 Michael이의 경우) 합니다.
요소가 1,000,000개인 컬렉션의 경우:
이 방법은 기계에서 1밀리초 미만이 소요됩니다.
skip()180밀리초 .
요리책 방식은 많은 문서들이 무작위로 뽑히지 않기 때문에 절대 뽑히지 않을 것이다.
이 방법을 사용하면 시간이 지남에 따라 모든 요소가 균등하게 선택됩니다.
내 벤치마크에서 그것은 요리책 방법보다 겨우 30% 느렸다.
랜덤성은 100% 완벽하지는 않지만 매우 우수합니다(필요에 따라 개선할 수 있습니다).
이 레시피는 완벽하지 않습니다.완벽한 솔루션은 다른 사람들이 지적한 바와 같이 내장된 기능입니다.
그러나 그것은 여러 가지 목적을 위해 좋은 타협이 될 것이다.
다음으로 디폴트값을 사용하는 방법을 나타냅니다._id수학이랑 논리도 좀 하고
// Get the "min" and "max" timestamp values from the _id in the collection and the
// diff between.
// 4-bytes from a hex string is 8 characters
var min = parseInt(db.collection.find()
.sort({ "_id": 1 }).limit(1).toArray()[0]._id.str.substr(0,8),16)*1000,
max = parseInt(db.collection.find()
.sort({ "_id": -1 })limit(1).toArray()[0]._id.str.substr(0,8),16)*1000,
diff = max - min;
// Get a random value from diff and divide/multiply be 1000 for The "_id" precision:
var random = Math.floor(Math.floor(Math.random(diff)*diff)/1000)*1000;
// Use "random" in the range and pad the hex string to a valid ObjectId
var _id = new ObjectId(((min + random)/1000).toString(16) + "0000000000000000")
// Then query for the single document:
var randomDoc = db.collection.find({ "_id": { "$gte": _id } })
.sort({ "_id": 1 }).limit(1).toArray()[0];
이것이 셸 표현의 일반적인 논리이며 쉽게 적응할 수 있습니다.
그래서 포인트:
컬렉션에서 최소 및 최대 기본 키 값을 찾습니다.
해당 문서의 타임스탬프 사이에 있는 임의의 번호를 생성합니다.
난수를 최소값에 추가하고 해당 값보다 크거나 같은 첫 번째 문서를 찾습니다.
는 "에서 "한 "hex"를 합니다.ObjectId이치노를 '정수'로_id가치는 본질적으로 더 단순하지만 포인트에서는 동일한 기본 개념입니다.
이제 Aggregate를 사용할 수 있습니다.예:
db.users.aggregate(
[ { $sample: { size: 3 } } ]
)
의사를 참조해 주세요.
Python에서 pymongo를 사용하는 경우:
import random
def get_random_doc():
count = collection.count()
return collection.find()[random.randrange(count)]
Python(pymongo)을 사용하면 집약 기능도 동작합니다.
collection.aggregate([{'$sample': {'size': sample_size }}])
이 방법은 랜덤 번호(예를 들어 collection.find([random_int])에 대한 쿼리를 실행하는 것보다 훨씬 빠릅니다.특히 많은 컬렉션이 그렇습니다.
키오프할 데이터가 없으면 어렵습니다. _id 필드는 무엇입니까?mongodb 오브젝트 ID인가요?이 경우 최대값과 최소값을 얻을 수 있습니다.
lowest = db.coll.find().sort({_id:1}).limit(1).next()._id;
highest = db.coll.find().sort({_id:-1}).limit(1).next()._id;
ID가 균등하게 분포되어 있다고 가정할 경우(그러나 ID는 동일하지 않지만 적어도 시작일 경우):
unsigned long long L = first_8_bytes_of(lowest)
unsigned long long H = first_8_bytes_of(highest)
V = (H - L) * random_from_0_to_1();
N = L + V;
oid = N concat random_4_bytes();
randomobj = db.coll.find({_id:{$gte:oid}}).limit(1);
임의의 타임스탬프를 선택하고 이후에 생성된 첫 번째 개체를 검색할 수 있습니다.하나의 문서만 스캔하지만 반드시 균일한 분포를 제공하는 것은 아닙니다.
var randRec = function() {
// replace with your collection
var coll = db.collection
// get unixtime of first and last record
var min = coll.find().sort({_id: 1}).limit(1)[0]._id.getTimestamp() - 0;
var max = coll.find().sort({_id: -1}).limit(1)[0]._id.getTimestamp() - 0;
// allow to pass additional query params
return function(query) {
if (typeof query === 'undefined') query = {}
var randTime = Math.round(Math.random() * (max - min)) + min;
var hexSeconds = Math.floor(randTime / 1000).toString(16);
var id = ObjectId(hexSeconds + "0000000000000000");
query._id = {$gte: id}
return coll.find(query).limit(1)
};
}();
php의 솔루션:
/**
* 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;
}
중복되지 않고 정해진 수의 랜덤 문서를 얻으려면 다음 절차를 수행합니다.
- 먼저 모든 ID를 가져옵니다.
- 문서의 크기를 파악하다
루프 랜덤 인덱스 가져오기 및 중복 건너뛰기
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) }); });
몽구스에서 가장 좋은 방법은 $sample로 집약 콜을 하는 것입니다.단, Mongoose는 Mongoose 문서를 Aggregation에 적용하지 않습니다.특히 populate()도 적용할 경우에는 적용되지 않습니다.
데이터베이스에서 "렌" 어레이를 가져오는 경우:
/*
Sample model should be init first
const Sample = mongoose …
*/
const samples = await Sample.aggregate([
{ $match: {} },
{ $sample: { size: 33 } },
]).exec();
console.log(samples); //a lean Array
mongoose 문서 배열 가져오기:
const samples = (
await Sample.aggregate([
{ $match: {} },
{ $sample: { size: 27 } },
{ $project: { _id: 1 } },
]).exec()
).map(v => v._id);
const mongooseSamples = await Sample.find({ _id: { $in: samples } });
console.log(mongooseSamples); //an Array of mongoose documents
임의의 값이 특정 확률보다 높을 때만 맵 기능을 사용하여 방출하는 맵/리듀스를 사용하는 것이 좋습니다.
function mapf() {
if(Math.random() <= probability) {
emit(1, this);
}
}
function reducef(key,values) {
return {"documents": values};
}
res = db.questions.mapReduce(mapf, reducef, {"out": {"inline": 1}, "scope": { "probability": 0.5}});
printjson(res.results);
위의 reducef 기능은 지도 기능에서 키('1') 하나만 내보내므로 작동합니다.
mapRreduce(...)를 호출할 때 "확률" 값은 "스코프"에 정의됩니다.
이와 같이 mapReduce를 사용하는 것은 sharded db에서도 사용할 수 있습니다.
db에서 정확히 n개의 m개의 문서를 선택하려면 다음과 같이 할 수 있습니다.
function mapf() {
if(countSubset == 0) return;
var prob = countSubset / countTotal;
if(Math.random() <= prob) {
emit(1, {"documents": [this]});
countSubset--;
}
countTotal--;
}
function reducef(key,values) {
var newArray = new Array();
for(var i=0; i < values.length; i++) {
newArray = newArray.concat(values[i].documents);
}
return {"documents": newArray};
}
res = db.questions.mapReduce(mapf, reducef, {"out": {"inline": 1}, "scope": {"countTotal": 4, "countSubset": 2}})
printjson(res.results);
여기서 "countTotal"(m)은 DB에 있는 문서 수입니다. "countSubset"(n)은 검색할 문서 수입니다.
이 방법을 사용하면 샤드 데이터베이스에 문제가 발생할 수 있습니다.
임의의 _id를 선택하여 대응하는 오브젝트를 반환할 수 있습니다.
db.collection.count( function(err, count){
db.collection.distinct( "_id" , function( err, result) {
if (err)
res.send(err)
var randomId = result[Math.floor(Math.random() * (count-1))]
db.collection.findOne( { _id: randomId } , function( err, result) {
if (err)
res.send(err)
console.log(result)
})
})
})
여기서는 수집에 난수를 저장하는 데 공간을 쓸 필요가 없습니다.
다음 집계 작업은 컬렉션에서 3개의 문서를 무작위로 선택합니다.
db.users.deb ([{$sample: {size: 3 } } ])
https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation/sample/
MongoDB가 $rand를 보유하게 되었습니다.
되지 않는 항목을 의 항목과 합니다.{ $addFields: { _f: { $rand: {} } } }$sort타타에 _f ★★★★★★★★★★★★★★★★★」$limit
각 개체에 임의 int 필드를 추가하는 것이 좋습니다.그럼 그냥...
findOne({random_field: {$gte: rand()}})
임의의 문서를 선택합니다.확실히 해두기만 하면 됩니다.인덱스({random_field:1})
비슷한 솔루션에 직면했을 때, 역추적해 보니, 비즈니스 의뢰는 실제로 제시되고 있는 인벤토리의 순환을 작성하기 위한 것이었습니다.이 경우, MongoDB와 같은 데이터 저장소가 아닌 Solr와 같은 검색 엔진에서 답을 얻을 수 있는 훨씬 더 나은 옵션이 있습니다.
즉, 컨텐츠를 「인텔리전트하게 회전」할 필요가 있기 때문에, 모든 문서에 걸쳐 랜덤한 숫자가 아닌, 퍼스널 q 스코어 수식자를 포함할 필요가 있습니다.사용자 수가 적은 경우를 가정하여 사용자당 productId, 임프레션 수, 클릭 수, 마지막으로 본 날짜 및 기업이 q 점수 수식자를 계산하는 데 의미가 있다고 생각하는 기타 요소를 포함하는 문서를 저장할 수 있습니다.표시할 세트를 취득할 때는 일반적으로 최종 사용자가 요구하는 것보다 더 많은 문서를 데이터스토어에서 요구하고 q 점수 수식자를 적용하여 최종 사용자가 요구한 레코드 수를 가져온 다음 결과 페이지(작은 세트)를 랜덤화하므로 애플리케이션 계층(메모리 내)에서 문서를 정렬하기만 하면 됩니다.
사용자의 영역이 너무 큰 경우 사용자가 아닌 동작 그룹 및 동작 그룹별로 사용자를 분류할 수 있습니다.
제품의 범위가 좁으면 사용자별로 인덱스를 생성할 수 있습니다.
저는 이 기술이 훨씬 더 효율적이라는 것을 알았지만, 무엇보다 소프트웨어 솔루션 사용에 대한 적절하고 가치 있는 경험을 만드는 데 더 효과적이라는 것을 알게 되었습니다.
그 어떤 해결책도 내게는 잘 되지 않았다.특히 틈이 많고 세트가 작을 때는요.이것은 나에게 매우 효과가 있었다(php).
$count = $collection->count($search);
$skip = mt_rand(0, $count - 1);
$result = $collection->find($search)->skip($skip)->limit(1)->getNext();
RANDOM 솔루션별 PHP/MongoDB 정렬/주문.이게 도움이 됐으면 좋겠어요.
주의: MySQL 데이터베이스 레코드를 참조하는 숫자 ID가 MongoDB 컬렉션 내에 있습니다.
먼저 무작위로 생성된 10개의 숫자를 가진 배열을 만듭니다.
$randomNumbers = [];
for($i = 0; $i < 10; $i++){
$randomNumbers[] = rand(0,1000);
}
집약에서는 $addField 파이프라인 연산자를 $array와 조합하여 사용합니다.ElemAt 및 $mod(계수).계수 연산자는 0 ~9 의 숫자를 지정합니다.이 값을 사용하여 랜덤으로 생성된 숫자를 배열에서 선택합니다.
$aggregate[] = [
'$addFields' => [
'random_sort' => [ '$arrayElemAt' => [ $randomNumbers, [ '$mod' => [ '$my_numeric_mysql_id', 10 ] ] ] ],
],
];
그런 다음 파이프라인 정렬을 사용할 수 있습니다.
$aggregate[] = [
'$sort' => [
'random_sort' => 1
]
];
가장 간단한 해결책은...
db.coll.find()
.limit(1)
.skip(Math.floor(Math.random() * 500))
.next()
컬렉션에 500개 이상의 항목이 있는 경우
간단한 ID 키가 있는 경우 모든 ID를 배열에 저장한 다음 임의의 ID를 선택할 수 있습니다(루비 응답).
ids = @coll.find({},fields:{_id:1}).to_a
@coll.find(ids.sample).first
Map/Reduce를 사용하면 랜덤 레코드를 얻을 수 있습니다.다만, 그 결과 필터 처리된 컬렉션의 크기에 따라서는 그다지 효율적으로 취득할 수 없습니다.
50,000개의 문서를 사용하여 이 방법을 테스트했습니다(필터에 의해 약 30,000개까지 감소).이 방법은 16GB RAM과 SATA3 HDD를 탑재한 인텔 i3에서 약 400ms 이내에 실행됩니다.
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" }
}
);
맵 기능은 쿼리와 일치하는 모든 문서의 ID 배열을 만듭니다.제 경우, 가능한 문서 5만 건 중 약 3만 건으로 테스트했습니다.
축소 함수는 0에서 배열 항목 수(-1) 사이의 임의의 정수를 선택한 다음 배열에서 해당 _id를 반환합니다.
400ms는 긴 시간처럼 들리지만 실제로 5만 개 레코드가 있는 경우 여러 사용자가 사용하는 상황에서 사용할 수 없는 수준까지 오버헤드가 증가할 수 있습니다.
MongoDB가 이 기능을 핵심에 포함시키는 것은 미해결의 문제입니다.https://jira.mongodb.org/browse/SERVER-533
이 "랜덤" 선택이 ID를 어레이에 수집하여 선택하는 것이 아니라 인덱스 룩업에 포함되어 있다면 매우 도움이 될 것입니다.(투표하러 가!)
작업할 수 것, 르, 러, 러, 러, 러, 러, 력, 력, 력, 력, 력, 력, 력, 력, 력, 력, 력, 력, 력, 력, 력, 력, this, this, this, this, this, this, this, this, this, this, ulating, ulating, ulating,,rand으로 자동으로.
- 컬렉션의 .rand 필드에 인덱스 추가
- 찾기 및 새로 고침을 사용합니다.
// Install packages:
// npm install mongodb async
// Add index in mongo:
// db.ensureIndex('mycollection', { rand: 1 })
var mongodb = require('mongodb')
var async = require('async')
// Find n random documents by using "rand" field.
function findAndRefreshRand (collection, n, fields, done) {
var result = []
var rand = Math.random()
// Append documents to the result based on criteria and options, if options.limit is 0 skip the call.
var appender = function (criteria, options, done) {
return function (done) {
if (options.limit > 0) {
collection.find(criteria, fields, options).toArray(
function (err, docs) {
if (!err && Array.isArray(docs)) {
Array.prototype.push.apply(result, docs)
}
done(err)
}
)
} else {
async.nextTick(done)
}
}
}
async.series([
// Fetch docs with unitialized .rand.
// NOTE: You can comment out this step if all docs have initialized .rand = Math.random()
appender({ rand: { $exists: false } }, { limit: n - result.length }),
// Fetch on one side of random number.
appender({ rand: { $gte: rand } }, { sort: { rand: 1 }, limit: n - result.length }),
// Continue fetch on the other side.
appender({ rand: { $lt: rand } }, { sort: { rand: -1 }, limit: n - result.length }),
// Refresh fetched docs, if any.
function (done) {
if (result.length > 0) {
var batch = collection.initializeUnorderedBulkOp({ w: 0 })
for (var i = 0; i < result.length; ++i) {
batch.find({ _id: result[i]._id }).updateOne({ rand: Math.random() })
}
batch.execute(done)
} else {
async.nextTick(done)
}
}
], function (err) {
done(err, result)
})
}
// Example usage
mongodb.MongoClient.connect('mongodb://localhost:27017/core-development', function (err, db) {
if (!err) {
findAndRefreshRand(db.collection('profiles'), 1024, { _id: true, rand: true }, function (err, result) {
if (!err) {
console.log(result)
} else {
console.error(err)
}
db.close()
})
} else {
console.error(err)
}
})
ps. mongodb 질문에서 무작위 레코드를 찾는 방법은 이 질문의 중복으로 표시됩니다.차이점은 이 질문은 단일 레코드에 대해 명시적으로 질문하고 다른 레코드는 랜덤 문서 가져오기에 대해 질문한다는 것입니다.
저는 같은 레코드를 랜덤 순서로 가져오고 싶었기 때문에 정렬에 사용할 빈 배열을 만들고 1에서 7 사이의 랜덤 번호를 생성했습니다(7개의 필드가 있습니다).따라서 다른 값을 얻을 때마다 다른 랜덤 정렬을 할당합니다.그것은 '레이맨'이지만 나에게는 효과가 있었다.
//generate random number
const randomval = some random value;
//declare sort array and initialize to empty
const sort = [];
//write a conditional if else to get to decide which sort to use
if(randomval == 1)
{
sort.push(...['createdAt',1]);
}
else if(randomval == 2)
{
sort.push(...['_id',1]);
}
....
else if(randomval == n)
{
sort.push(...['n',1]);
}
문서 대 객체 래퍼인 mongoid를 사용하는 경우 Ruby에서 다음을 수행할 수 있습니다(모델이 사용자라고 가정).
User.all.to_a[rand(User.count)]
내 .irbrc에는
def rando klass
klass.all.to_a[rand(klass.count)]
end
레일 콘솔에서는 예를 들어 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
rando User
rando Article
임의의 컬렉션에서 문서를 임의로 가져올 수 있습니다.
쿼리를 실행한 후 shuffle-array를 사용할 수도 있습니다.
var shuffle = required suffle-array' ;
Accounts.find(qry, function(err, results_array){ newIndexArr=sys(results_array);
효율적이고 안정적으로 동작하는 것은 다음과 같습니다.
각 문서에 "임의" 필드를 추가하고 임의 값을 할당한 후 임의 필드에 대한 색인을 추가한 후 다음과 같이 진행합니다.
「링크」라고 불리는 Web 링크의 컬렉션이 있어, 그 링크로부터 랜덤한 링크를 요구하고 있다고 합니다.
link = db.links.find().sort({random: 1}).limit(1)[0]
동일한 링크가 두 번째로 팝업되지 않도록 하려면 해당 랜덤 필드를 새 랜덤 번호로 업데이트합니다.
db.links.update({random: Math.random()}, link)
언급URL : https://stackoverflow.com/questions/2824157/how-can-i-get-a-random-record-from-mongodb
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