mongoDB는 페이징을 어떻게 구현합니까?

이 글에서는 mongoDB구현 pagination의 두 가지 방법을 주로 소개하는데, 이는 일정한 참고값을 가지고 있습니다. 관심 있는 친구들은

mongoDB의 pagingquery를 Limit(), Skip(), Sort()를 통해 참고할 수 있습니다. 이 세 가지 기능을 결합하여 페이징 쿼리를 수행합니다. 다음은 내 테스트 데이터입니다

db.test.find().sort({"age":1});

첫 번째

방법첫 번째 페이지의 데이터를 쿼리합니다. db .test.find().sort({"age":1}).limit(2);

두 번째 페이지의 데이터 쿼리: db.test.find().sort({"age" :1}).skip(2).limit(2);

다른 페이지 수 등을 쿼리합니다. . .

두 번째

방법첫 번째 페이지의 데이터 쿼리: db.test.find().sort({"age":1}).limit(2);

위 숫자를 따르세요. 같은 방법입니다.

두 번째 페이지의 데이터 쿼리:

첫 번째 페이지에서 마지막 레코드의 값을 가져온 다음, 이전 레코드를 제외하여 새 레코드를 가져오는 것입니다.

요약하면, 데이터의 양이 매우 큰 경우에는 첫 번째 방법을 사용하면 됩니다. 결국 비교적 간단한 방법이지만 데이터의 양이 비교적 큰 경우에는 이 방법을 사용하지 않기 때문에 두 번째 방법을 사용하는 것이 좋습니다. Skip() 기능을 사용해야 합니다. 건너뛰기가 너무 많아 녹음 효율성이 약간 낮습니다

고려한 결과 두 번째 방법은 페이지 건너뛰기에 적합하지 않으며 효율성도 그리 높지 않습니다대량 데이터의 경우 , 특별한 처리가 필요합니다.

다음 두 가지 방법이 있습니다.

첫 번째 방법

페이징 페이지 수를 제한합니다. 이는 Baidu의 페이징 처리와 유사합니다. 처음 700개의 레코드이므로 성능 문제를 고려할 필요가 없습니다. 결국 대부분의 사람들은 처음 10페이지만 보고 필요한 것을 찾습니다.

뒤에 있는 통계 결과는 총 레코드 수를 추정할 수 있어야 합니다. 발견된 레코드의 비율에 따라

Second One way

이렇게 하면 됩니다. ID에 따라 정렬되어 있다고 가정하면 해당 ID가 있는 페이지의 ID와 일련번호를 저장할 수 있습니다. redis/MemberCached, 이렇게 각 페이지에 10개의 레코드가 있다고 가정합니다.

id 페이지

1 1

2 1

. . .

10 1

11 2

12 2

. . . .

20 2

이런 식으로 첫 페이지를 확인하면 바로 10개의 데이터를 검색할 수 있습니다

1억 개의 데이터가 있고, 하나의 레코드 ID가 4바이트를 차지하고, 다른 정보는 1바이트를 차지하고, 하나의 레코드가 5바이트를 차지합니다

1 0000 0000 *5/(1024*1024)=476MB

이 접근 방식은 시간 대비 공간을 사용합니다. 일반적으로 데이터베이스 쿼리 시간의 대부분은 데이터베이스에 연결하는 데 소비됩니다. 캐시는 쿼리 속도를 크게 높일 수 있습니다

위 내용은 mongoDB는 페이징을 어떻게 구현합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!