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# \$1sample
<a name="sample"></a>

La phase `$sample` d'agrégation dans Amazon DocumentDB est utilisée pour sélectionner de manière aléatoire un nombre spécifié de documents dans une collection. Cela est utile pour des tâches telles que l'analyse des données, les tests et la génération d'échantillons pour un traitement ultérieur.

**Paramètres**
+ `size`: le nombre de documents à sélectionner de manière aléatoire.

## Exemple (MongoDB Shell)
<a name="sample-examples"></a>

L'exemple suivant montre comment utiliser le `$sample` stage pour sélectionner au hasard deux documents de la `temp` collection.

**Création d'exemples de documents**

```
db.temp.insertMany([
  { "_id": 1, "temperature": 97.1, "humidity": 0.60, "timestamp": ISODate("2019-03-21T21:17:22.425Z") },
  { "_id": 2, "temperature": 98.2, "humidity": 0.59, "timestamp": ISODate("2019-03-21T21:17:22.425Z") },
  { "_id": 3, "temperature": 96.8, "humidity": 0.61, "timestamp": ISODate("2019-03-21T21:17:22.425Z") },
  { "_id": 4, "temperature": 97.9, "humidity": 0.61, "timestamp": ISODate("2019-03-21T21:17:22.425Z") },
  { "_id": 5, "temperature": 97.5, "humidity": 0.60, "timestamp": ISODate("2019-03-21T21:17:22.425Z") },
  { "_id": 6, "temperature": 98.0, "humidity": 0.59, "timestamp": ISODate("2019-03-21T21:17:22.425Z") },
  { "_id": 7, "temperature": 97.2, "humidity": 0.60, "timestamp": ISODate("2019-03-21T21:17:22.425Z") },
  { "_id": 8, "temperature": 98.1, "humidity": 0.59, "timestamp": ISODate("2019-03-21T21:17:22.425Z") },
  { "_id": 9, "temperature": 96.9, "humidity": 0.62, "timestamp": ISODate("2019-03-21T21:17:22.425Z") },
  { "_id": 10, "temperature": 97.7, "humidity": 0.60, "timestamp": ISODate("2019-03-21T21:17:22.425Z") }
]);
```

**Exemple de requête**

```
db.temp.aggregate([
   { $sample: { size: 2 } }
])
```

**Sortie**

```
{ "_id" : 4, "temperature" : 97.9, "humidity" : 0.61, "timestamp" : ISODate("2019-03-21T21:17:22.425Z") }
{ "_id" : 9, "temperature" : 96.9, "humidity" : 0.62, "timestamp" : ISODate("2019-03-21T21:17:22.425Z") }
```

Comme le montrent les résultats, 2 des 10 documents ont été échantillonnés au hasard. Vous pouvez désormais utiliser ces documents pour déterminer une moyenne ou pour effectuer des min/max calculs.

## Exemples de code
<a name="sample-code"></a>

Pour afficher un exemple de code relatif à l'utilisation de la `$sample` commande, choisissez l'onglet correspondant à la langue que vous souhaitez utiliser :

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#### [ Node.js ]

```
const { MongoClient } = require('mongodb');

async function sampleDocuments() {
  const client = await MongoClient.connect('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false');
  const db = client.db('test');
  const collection = db.collection('temp');

  const result = await collection.aggregate([
    { $sample: { size: 2 } }
  ]).toArray();

  console.log(result);
  await client.close();
}

sampleDocuments();
```

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#### [ Python ]

```
from pymongo import MongoClient

def sample_documents():
    client = MongoClient('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false')
    db = client['test']
    collection = db['temp']

    result = list(collection.aggregate([
        { '$sample': { 'size': 2 } }
    ]))

    print(result)
    client.close()

sample_documents()
```

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