MongoDB优化分页查询性能（mongodb分页优化）

随着互联网的发展，越来越多的网站都会使用大量的数据为用户提供优质的服务。从用户体验的角度来说，他们更希望在极短的时间内即可获取到相应的数据。为此，现在众多网站都采用MongoDB来存储关联数据，以满足对用户体验的要求。

MongoDB能够提供快速的查询性能，允许用户在范围内查询所有匹配的记录，比传统关系型数据库（RDBMS）更快。然而，由于标准Mongo DB查询的分页效果不佳，因此，为了提高MongoDB的查询性能，必须对分页进行合理的优化。

下面介绍几种常用的MongoDB优化分页查询性能的方法：

第一种是在MongoDB查询之前，使用skip和limit来控制不必要的扫描。在查询之前，先计算出需要跳过的记录数和需要返回的记录数，然后给Mongo DB发送查询指令，告诉Mongo DB记录的起始位置和限制的记录数，就不需要使用MongoDB自身的游标功能了。

另外一种方法是利用Mongo DB的索引功能，通过索引让Mongo DB更快的定位查询的起始位置，以此大大减少数据的查找时间。比如，在查询数据时，你可能会使用data – created(_id) 这一索引，以跳过不需要的记录，而不是使用Mongo DB游标功能跳过记录。

示例代码如下：

//批量查询20条记录,忽略前 10 条

db.collection.find({“status”:”active”}).skip(10).limit(20);

另外一种优化技术是将批量查询转换成一次多个查询，一次性查询大量数据是很耗费时间的，所以可以将大量数据查询转换成一次多个查询，这样可以大大减少处理时间。

示例代码如下：

//批量查询10条记录

var pageNum = Math.ceil(totalCount/10);

for(var i = 0; i

db.collection.find({“status”:”active”}).skip(i*10).limit(10);

}

最后一种优化技术是要把Mongo DB的查询结果存储在缓存中，一旦查询结果有变动，我们在查询的时候就可以直接从缓存读取数据，而不用把数据从Mongo DB中读取，从而能显著提高查询性能。另外，合理地使用聚合框架可以使MongoDB实现复杂的数据统计，更好地满足实际的需求。

综上所述，Mongo DB查询的分页效果可以通过各种优化技术得到改善，从而让用户能够高效快捷地查找到需要的数据，大大提高了使用MongoDB进行分页查询的性能。