Mongoose 大数据量分页查询优化

作者：TG 日期： 2018-07-04 字数： 2187 阅读： 7939

最近遇到Mongoose 大数据量查询性能问题，经过不懈Google，找到了几种解决方案，在这里记录以下。

说到Mongoose 分页查询，我们首先会想到limit配合skip来查询。

Article.find({})
    .skip(page * 5)   
    .limit(5)   
    .sort({'_id':-1})   
    .exec(cb);

根据传入的 page 来跳过相应的页数，在进行查询返回结果。

但当数据庞大时，这种查询方式就有性能问题了，有没有解决方案呢？

当然是有的。

1. 将上一页最后一条数据的_id传给服务器

我们可以以_id为主键，每次传递最后一条数据的ObjectId，然后根据ObjectId的比较来返回数据：

Article.find({'_id': {"$lt": id}})   
    .limit(5)   
    .sort({'_id':-1})   
    .exec(cb);

依据主键的查询，速度会比skip跳转过得多。

缺点：当中间有删除或断点时，这种方式就难以执行了。

2. 从业务层面，只允许返回限定数量的数据

比如：只提供100页的查询按钮(百度查询就是这样滴)。

缺点：无法提供全部分页查询。

解决方案：提供模糊查询来让用户查询需要的数据

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