C#MongoDB 分頁查詢的方法及效能

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傳統的SQL分頁

傳統的sql分頁，所有的方案幾乎是繞不開row_number的，對於需要各種排序，複雜查詢的情境，row_number就是殺手鐧。另外，針對現在的web很流行的poll/push載入分頁的方式，一般會利用時間戳記來實現分頁。 這兩種分頁可以說前者是通用的，連Linq產生的分頁都是row_number，可想而知它多通用。後者是無論是效能和複雜程度都是最好的，因為只要簡單的一個時間戳記即可。

MongoDB分頁

進入到Mongo的思路，分頁其實並不難，那難得是什嗎？其實倒也沒啥，看明白了也就那樣，和SQL分頁的思路是一致的。

先說明下這篇文章使用的用例，我在資料庫裡匯入了如下的實體資料，其中cus_id、amount我產生為有序的數字，倒入的記錄數是200w：

public class Test{        /// <summary>        /// 主鍵 ObjectId 是MongoDB內建的主鍵類型        /// </summary>        public ObjectId Id { get; set; }        /// <summary>        /// 客戶編碼        /// </summary>        [BsonElement("cust_id")]        public string CustomerId { get; set; }        /// <summary>        /// 總數        /// </summary>        [BsonElement("amount")]        public int Amount { get; set; }        /// <summary>        /// 狀態        /// </summary>        [BsonElement("status")]        public string Status { get; set; }}

以下的操作基於MongoDB GUI 工具見參考資料3

首先來看看分頁需要的參數以及結果，一般的分頁需要的參數是:

• PageIndex    當前頁
• PageSize      每頁記錄數
• QueryParam[]  其他的查詢欄位

所以按照row_number的分頁思想，也就是說取第(pageIndex*pageSize)到第(pageIndex*pageSize + pageSize)，我們用Linq表達就是:

query.Where(xxx...xxx).Skip(pageIndex*pageSize).Take(pageSize)

尋找了資料，還真有skip函數，而且還有Limit函數 見參考資料1、2，於是輕易地實現了這樣的分頁查詢：

db.test.find({xxx...xxx}).sort({"amount":1}).skip(10).limit(10)//這裡忽略掉查詢語句

 相當的高效，幾乎是幾毫秒就出來了結果，果然是NoSql效率一流。但是慢，我這裡使用的資料只是10條而已，並沒有很多資料。我把資料加到100000，效率大概是20ms。如果這麼簡單就研究結束了的話，那真的是太辜負了程式猿要鑽研的精神了。sql分頁的方案，方案可是能有一大把，效率也是不一的，那Mongo難道就這一種，答案顯然不是這樣的。另外是否效率上，效能上會有問題呢？Redis篇裡，就吃過這樣的虧，亂用Keys。

在查看了一些資料之後，發現所有的資料都是這樣說的：

不要輕易使用Skip來做查詢，否則資料量大了就會導致效能急劇下降，這是因為Skip是一條一條的數過來的，多了自然就慢了。

 這麼說Skip就要避免使用了，那麼如何避免呢？首先來回顧SQL分頁的後一種時間戳記分頁方案，這種利用欄位的有序性質，利用查詢來取資料的方式，可以直接避免掉了大量的數數。也就是說，如果能附帶上這樣的條件那查詢效率就會提高，事實上是這樣的嗎？我們來驗證一下：

這裡我們假設查詢第100001條資料，這條資料的Amount值是：2399927，我們來寫兩條語句分別如下：

db.test.sort({"amount":1}).skip(100000).limit(10)  //183msdb.test.find({amount:{$gt:2399927}}).sort({"amount":1}).limit(10)  //53ms

 

結果已經附帶到注釋了，很明顯後者的效能是前者的三分之一，差距是非常大的。也印證了Skip效率差的理論。

C#實現

上面已經談過了MongoDB分頁的語句和效率，那麼我們來實現C#驅動版本。

本篇文章裡使用的是官方的BSON驅動，詳見參考資料4。Mongo驅動附帶了另種方式一種是類似ADO.NET的原生query，一種是Linq，這裡我們兩種都實現

方案一：條件查詢 原生Query實現

var query = Query<Test>.GT(item => item.Amount, 2399927);                var result = collection.Find(query).SetLimit(100)                       .SetSortOrder(SortBy.Ascending("amount")).ToList();              Console.WriteLine(result.First().ToJson());//BSON內建的ToJson

方案二:Skip原生Query實現

var result = collection.FindAll().SetSkip(100000).SetLimit(100)             .SetSortOrder(SortBy.Ascending("amount"));Console.WriteLine(result.ToList().First().ToJson());

方案三:Linq 條件查詢

var result = collection.AsQueryable<Test>().OrderBy(item => item.Amount)         .Where(item => item.Amount > 2399927).Take(100);Console.WriteLine(result.First().ToJson());

方案四：Linq Skip版本

 var result = collection.AsQueryable<Test>().OrderBy(item => item.Amount).Skip(100000).Take(100);Console.WriteLine(result.First().ToJson());

效能比較參考

這裡的測試代碼稍後我上傳一下，具體的實現是利用了老趙（我的偶像啊~）的CodeTimer來計算效能。另外我跑代碼都是用TestDriven外掛程式來跑的。

方案一：pagination GT-Limit{ "_id" : ObjectId("5472e383fc46de17c45d4682"), "cust_id" : "A12399997", "amount" : 2399928, "status" : "B" }Time Elapsed:    1,322msCPU Cycles:    4,442,427,252Gen 0:         0Gen 1:         0Gen 2:         0

 

方案二：pagination Skip-limit{ "_id" : ObjectId("5472e383fc46de17c45d4682"), "cust_id" : "A12399997", "amount" : 2399928, "status" : "B" }Time Elapsed:    95msCPU Cycles:    18,280,728Gen 0:         0Gen 1:         0Gen 2:         0

方案三：paginatiLinq on Linq where{ "_id" : ObjectId("5472e383fc46de17c45d4682"), "cust_id" : "A12399997", "amount" : 2399928, "status" : "B" }

Time Elapsed: 76ms
CPU Cycles: 268,734,988
Gen 0: 0
Gen 1: 0
Gen 2: 0

方案四:pagination Linq Skip{ "_id" : ObjectId("5472e383fc46de17c45d4682"), "cust_id" : "A12399997", "amount" : 2399928, "status" : "B" }Time Elapsed:    97msCPU Cycles:    30,834,648Gen 0:         0Gen 1:         0Gen 2:         0

上面結果是不是大跌眼鏡，這和理論實在相差太大，第一次為什麼和後面的差距如此大？剛開始我以為是C# Mongo的驅動問題，嘗試了換驅動也差不多。這幾天我在看《MongoDB in Action》的時候，發現文章裡提到：

MongoDB會根據查詢，來載入文檔的索引和中繼資料到記憶體裡，並且建議文檔中繼資料的大小始終要保持小於機器記憶體，否則效能會下降。

 注意到了上面的理論之後，我替換了我的測試方案，第一次執行排除下，然後再比較，發現確實結果正常了。

方案一的修正結果：

pagination GT-Limit{ "_id" : ObjectId("5472e383fc46de17c45d4682"), "cust_id" : "A12399997", "amount" : 2399928, "status" : "B" }Time Elapsed:   18msCPU Cycles:     54,753,796Gen 0:          0Gen 1:          0Gen 2:          0

 

總結

這篇文章，基於Skip分頁和有序欄位查詢分頁兩種方案進行的對比。後者說白了只是利用查詢結果不用依次數數來提高了效能。Skip雖然效率低一些但是通用一些，有序欄位的查詢，需要在設計分頁的時候對這個欄位做一些處理，起碼要點了頁碼能擷取到這個欄位。這裡我附加一個方式，就是兩者的結合，我們可以拿每次展示的那頁資料上的最後一個，結合Skip來處理分頁，這樣的話，相對來說更好一些。這裡就不具體實現了。其他方式的效能比較和實現，歡迎大牛們來分享，十分感謝。另外本篇中如有紕漏和不足請留言指教。

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參考資料

1. MongoDB Skip函數:http://docs.mongodb.org/manual/reference/operator/aggregation/skip/

2. MongoDB Limit函數:http://docs.mongodb.org/manual/reference/operator/aggregation/limit/

3. MongoVUE Windows用戶端管理工具（有收費版本）：http://www.mongovue.com/ 

4. C#官方驅動：http://docs.mongodb.org/manual/applications/drivers/

C#MongoDB 分頁查詢的方法及效能