MongoDB 資料分頁和排序 limit,skip,sort使用者

本文章先來給大家簡單介紹關於MongoDB 資料分頁和排序 limit,skip,sort使用者的一些基礎語句，然後用一個執行個體詳細介紹MongoDB 資料分頁和排序執行個體方法。
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排序用sort,相當於order by,升序用1表示，降序用-1
比如，按age欄位升序排列:

 代碼如下 複製代碼
db.user.find().sort({"age":1})
 

如果有多個欄位,按姓名降序，年齡升序

 代碼如下 複製代碼
db.user.find().sort({"name":-1,"age":1})
 

limit和skip一起用，相當於mysql裡的limit:

 代碼如下 複製代碼
b.user.find().skip(1).limit(1)
 

相當於mysql裡的limit(1,1)，即跳過第0條，從第1條開始返回，只返回1條
skip和limit就能實現分頁，但是skip太多的話，會影響效能，應該盡量避免，比如說，擷取當前頁最後一個文檔的某個值作為條件（如日期）來查詢，就可以不用skip.

無論是採用什麼資料庫，通常都有一些常規的做分頁和排名的方法。本文就通過一些測試資料來向大家介紹MongoDB在這方面的效能。

分頁首先我們來做一個分頁，在MongoDB中樣本資料如下所未：

 代碼如下 複製代碼
db.scores.find();
{lid: ObjectId("4fe506dabb2bfa742d000001"), score: 1, name: 'user_1'}
{lid: ObjectId("4fe506dabb2bfa742d000001"), score: 2, name: 'user_2'}
{lid: ObjectId("4fe506dabb2bfa742d000001"), score: 3, name: 'user_3'}
{lid: ObjectId("4fe506dabb2bfa742d000001"), score: 4, name: 'user_4'}

其中lid欄位用於區分不同的緯度，主要用在篩選上，在測試collection中，一共有五個不同的lid值，每一個對應1,200,000條資料，一共6,000,000條資料。索引在lid 和 score上。（下面的查詢能使用到索引）

然後我們進行下面的效能測試：

 代碼如下 複製代碼
collection = Mongo::Connection.new.db('test').collection('scores')
Benchmark.bmbm do |x|
  x.report("mongo small") do
    100.times do |i|
      collection.find({:lid => lids.sample}, {:fields => {:_id => false, :score => true, :user => true}}).sort({:score => -1}).limit(20).skip(i * 20).to_a
    end
  end
  x.report("mongo medium") do
    100.times do |i|
      collection.find({:lid => lids.sample}, {:fields => {:_id => false, :score => true, :user => true}}).sort({:score => -1}).limit(20).skip(i * 1000).to_a
    end
  end
  x.report("mongo large") do
    100.times do |i|
      collection.find({:lid => lids.sample}, {:fields => {:_id => false, :score => true, :user => true}}).sort({:score => -1}).limit(20).skip(i * 10000).to_a
    end
  end
end

上面分別對skip條數比較小，中等大小和非常大三種情況進行了測試。而limit指定擷取的資料都一樣是20條。這三種情況下的測試結果分別是：0.6 秒， 17 秒，173 秒。

我們可以看到，對MongoDB來說，skip的大小嚴重影響效能，應該嚴格避免特別大的skip操作。

排名排名功能與分頁功能類似，不同的是排名是通過計算大於某個值的條數來做的。

比如：

 代碼如下 複製代碼
//sql
select count(*) from scores where lid = $1 and score > $2
//mongo
db.scores.find({lid: lid, score: {$gt: score}}).count()

由於排名和分頁實現原理上類似，所以結果實際上差不多。測試結果如下：

mongo top rank   1.155847
mongo average    22.291007

結論上面做了對比，那麼本文要說一個什麼問題呢。

首先，在MongoDB中，盡量避免進行比較大的skip操作，比如在分頁中，如果你能知道需要擷取資料的上一條score是多少，那麼可能能夠用下面的方法來擷取你要的資料，而不是通過一次很大的skip操作。

  db.scores.find({lid: lid, score: {$lt: last_score}}).sort({score: -1}).limit(20)另外，如果你需要進行比較大的skip操作或者count比較大的數量，那麼可以考慮採用Redis的Sorted Sets來做

更多詳細內容請查看：http://www.111cn.net/database/MongoDB/51017.htm