$rand (agregación)

Generar puntos de datos aleatorios

Este ejemplo modela donaciones benéficas. La colección comienza con una lista de donantes.

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 }
   ]
)

Utilizamos un proceso de agregación para actualizar cada documento con un monto de donación aleatorio.

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

La primera La etapa$set actualiza el campo.amount 0 1 Se genera un valor inicial entre y $rand usando. Luego, lo escala hacia $multiply arriba 100 veces.

El operador en la $floor segunda $set etapa elimina la parte decimal de amount para dejar un valor entero.

Finalmente, escribe el valor aleatorio creado en los pasos anteriores en$merge el amount campo, actualizándolo para cada documento de la donors colección.

Puedes visualizar los resultados con una etapa de proyección:

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

La proyección muestra que las cantidades escaladas ahora son valores aleatorios en el rango de 0 a 99.

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

Seleccionar elementos aleatorios de una colección

Puede usar $rand en una secuencia de agregación para seleccionar documentos aleatorios de una colección. Considere una colección de registros de votantes:

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 }
   ]
)

Imagina que quieres seleccionar aproximadamente la mitad de los votantes del Distrito 3 para realizar una encuesta.

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

La primera etapa del proceso de selección coincide con todos los documentos en los que el votante es del distrito 3.

La segunda etapa $match utiliza $rand en una expresión de coincidencia para refinar aún más la selección. Para cada documento, $rand genera un valor entre 0 1y. El umbral de 0.5 en la comparación inferior ($lt) a significa que será válido para aproximadamente la mitad de los $expr documentos.

En la etapa, los documentos seleccionados se filtran para devolver los $project campos name registered y. Hay 7 votantes en el Distrito;3 al ejecutar el código, se seleccionan aproximadamente la mitad.

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