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

La fase di `$sample` aggregazione in Amazon DocumentDB viene utilizzata per selezionare in modo casuale un numero specifico di documenti da una raccolta. Ciò è utile per attività come l'analisi dei dati, il test e la generazione di campioni per un'ulteriore elaborazione.

**Parametri**
+ `size`: il numero di documenti da selezionare casualmente.

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

L'esempio seguente mostra come utilizzare lo `$sample` stage per selezionare casualmente due documenti dalla raccolta. `temp`

**Create documenti di esempio**

```
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") }
]);
```

**Esempio di interrogazione**

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

**Output**

```
{ "_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") }
```

Come mostrano i risultati, 2 dei 10 documenti sono stati campionati casualmente. È ora possibile utilizzare questi documenti per determinare una media o eseguire calcoli. min/max 

## Esempi di codice
<a name="sample-code"></a>

Per visualizzare un esempio di codice per l'utilizzo del `$sample` comando, scegliete la scheda relativa alla lingua che desiderate utilizzare:

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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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