MongoDB快速翻页的方法(mongodb分页查询count太慢)

编辑：rootadmin

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翻阅数据是MongoDB最常见的操作之一。一个典型的场景是需要在你的用户界面中显示你的结果。如果你是批量处理的数据，同样重要的是要让你的分页策略正确，以便你的数据处理可以规模化。

接下来，让我们通过一个例子来看在MongoDB中翻阅数据的不同方式。在这个例子中，我们有一个CRM数据库的用户数据，我们需要通过翻阅浏览和在同一时间显示个用户。所以实际上，我们的页面大小是。下方是我们的用户文档的结构：

方法一：Using skip() 和 limit()

MongoDB本身支持分页操作使用 skip() 和 limit() 指令。skip(n)指令告诉MongoDB，它应该跳过“n”结果和limit(n)指令指示MongoDB，它应该限制结果长度为“n”结果。通常情况下，你将使用 skip() 和 limit() 指令，但为了说明情况，我们提供了控制台命令，这样也能达到相同的结果。同时，为了代码比较简洁，限制检查代码被排除在外。

一般来说，检索页面n，代码是这样的：

db.users.find().skip(pagesize*(n-1)).limit(pagesize)然而，随着数据的大小增加，这种方法出现严重的性能问题。其原因是在每次执行查询时，建立了完整的结果集，那么服务器必须从收集的开始走到指定的偏移量。当偏移量增加时，这一过程会变得越来越慢。同时，这个过程没有有效地使用索引。所以，当你有较小的数据集时，典型的“skip() ”和“ limit() ”的方法是有用的。如果您正在使用大数据集，您需要考虑其他方法。

方法二：Using find() 和limit()

以前的方法不能很好扩展其原因是skip() 命令。因此，本节的目标是实现分页不使用skip()命令。为此，我们将利用在存储数据中的自然顺序，比如时间戳或文档中存储的标识。

在这个例子中，我们将使用“_id”存储每个文档。“_id”是一个MongoDB 的ObjectID结构，即字节结构包含了时间戳、机械加工、进程标识符、计数器等。总体思路如下：

检索当前页中的最后一个文档 _id在下一个页面检索文件大于此”_id”

这种方法利用内在的规则存在_id字段。也因为“_id”字段是默认的查找操作，它是非常好的性能指标。如果你使用的字段没有被索引，那么你在操作中会受到困扰，所以确保字段被索引是非常重要的。

同样，如果你希望数据按照特定顺序进行排序分页的话，那么你还可以使用sort()条款与上述技术。重要的是要确保排序过程是利用索引来获得最佳性能。您可以使用.explain()后缀来查询。