dede网站源码下载,手机网站开发流程.,wordpress文章页打不开,发布新闻稿个人博客 整理mongodb文档:分页
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文章概叙
本文主要讲下在聚合以及crud的find方法中如何使用limit还有skip进行排序。 分页的情况很经常出现#xff0c;这也是这篇博客诞生的理由。
数据准备…个人博客 整理mongodb文档:分页
个人博客求关注如果文章不够清晰麻烦指出。
文章概叙
本文主要讲下在聚合以及crud的find方法中如何使用limit还有skip进行排序。 分页的情况很经常出现这也是这篇博客诞生的理由。
数据准备
为了方便后续的测试这次需要准备的数据有点多大概是一百万条。 百万级的数量能反应出skip的性能问题毕竟用到db必须得注意性能问题
db.test.insertMany(new Array(1000000).fill(1).map((value, index) ({ number: index })))首先介绍下两位主角一个是limit一个是skip。 如果你需要在MongoDB中读取指定数量的数据记录可以使用MongoDB的Limit方法limit()方法接受一个数字参数该参数指定从MongoDB中读取的记录条数。 我们除了可以使用limit()方法来读取指定数量的数据外还可以使用skip()方法来跳过指定数量的数据skip方法同样接受一个数字参数作为跳过的记录条数。 当您链接skip()和limit()时方法链接顺序不会影响结果。服务器始终在应用限制要返回的文件数量 简单来说我们在mysql之类的关系型数据库中使用的pagesize、pageno这些参数现在不适合了。 mongodb的分页查询是需要两个参数一个是跳过多少条一个是需要查询多少条下面举一个简单的例子 假设我们要查询第6页的10条数据我们需要设置我们的skip为(6-1)*1050,设置我们的limit为10也就是说前50条的数据被我们跳过了。
有了初步的理解再分别介绍下如何在聚合以及find方法中使用分页。
find方法中的分页
由于在find方法中是没有limit以及skip参数的,所以我们会直接在代码中使用skip方法以及limit方法。
db.test.find().limit(1).skip(10)按照上面的讲述我们查询了第11条开始的共计1条数据。 至此你已经学会了如何在find方法中使用分页了但请不要忽略文档中的一句话。 The skip() method requires the server to scan from the beginning of the input results set before beginning to return results. As the offset increases, skip() will become slower. 大体的翻译是随着查询数据的不断增多skip查询越后面的数据返回越慢。 为了验证我们需要搬出来我们的explain方法来查看更多的详情。 我们可以根据代表在该查询条件下返回文档数的nReturned来验证上面的说法。
首先我们查询第11条数据并使用explain查看查询的详情。
db.test.find().limit(1).skip(10).explain(executionStats)接着再查询最后一条数据。
db.test.find().limit(1).skip(999999).explain(executionStats)而且在查询第1000000条数据的时候也可以感觉到明显的卡顿。 根据nReturned的不同我们就明白了当skip的值越大的时候我们查询出来的文档数也就越多会导致 性能下降会出现查询缓慢的情况。
聚合通道的分页
聚合通道的分页由于直接提供了$limt以及$skip使得我们不需要在后面拼接skip方法以及limit方法使用的方法如下
db.test.aggregate([{ $limit: 3 },{ $skip: 1 }])上述的代码中我们单看代码的理解是查询从第2条开始的3条数据也就是number分别为123的三条数据。 那么让我们打印看看查询出来的结果。
很是出乎意料只返回了两条数据并且返回的number还是数据库中的第二条以及第三条说明了skip以及limit是有执行顺序的先执行了limit的拿出了前三条数据再跳过这三条数据的第1条只留下最后的两条数据。 既然如此我们使用aggregate对skip做操作的时候就需要考虑到执行顺序问题了。
注意点
1.上述在聚合通道的实验中可以看到我们的顺序影响了分页的效果所以使用分页的时候需要注意分页所放的位置。
2.在find方法中skip的作用是直接先将数据整理完毕然后再查询出来可以预测当我们要查询的数据特别后的时候会导致我们的查询变得很慢这也是因为一条一条数据的查询过滤。所以使用skip的时候需要注意数据量大了就会导致性能急剧下降的问题我们就可以尽可能的缩小查询的范围适当的使用索引。
