이와 비슷하게 Baidu는 총 XXXXXX 관련 검색결과를 찾았습니다. XXXX밀리초가 걸렸습니다. 이를 달성하는 방법. 모든 항목을 먼저 계산한 다음 페이지로 나누시겠습니까? 먼저 count = db.table.find().count(); 그다음 db.table.find().skip().limit(); 이런가요?
데이터의 크기에 따라 다릅니다. 데이터의 양이 크지 않으면 페이징을 위해 모든 데이터를 프런트 엔드로 직접 보낼 수 있습니다. 업데이트 요청을 보내기 위해 페이지를 새로 고칠 필요가 없고, 페이지 상태를 직접 업데이트하여 페이지 전환이 가능하다는 장점이 있습니다. 하지만 바이두나 구글처럼 빅데이터 처리라면 요청을 보낼 때 매개변수를 선언해야 하고, 데이터 검색의 시작점과 데이터의 양을 선언해야 하므로 페이지 넘기기가 별개다. 데이터 요청. Mongo는 db.table.count()를 직접 사용하여 컬렉션 수를 얻을 수 있습니다. 검색 시간은 요청을 받으면 프런트 엔드에서 요청을 보낸 후 응답을 받는 데 걸리는 시간을 계산합니다. 또한 백엔드에서 데이터베이스 검색에 필요한 시간을 직접 계산할 수도 있습니다. 이 기능이 중요하다고 생각하지 않습니다.
![[웹 프런트엔드] Node.js 빠른 시작](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
데이터의 크기에 따라 다릅니다. 데이터의 양이 크지 않으면 페이징을 위해 모든 데이터를 프런트 엔드로 직접 보낼 수 있습니다. 업데이트 요청을 보내기 위해 페이지를 새로 고칠 필요가 없고, 페이지 상태를 직접 업데이트하여 페이지 전환이 가능하다는 장점이 있습니다. 하지만 바이두나 구글처럼 빅데이터 처리라면 요청을 보낼 때 매개변수를 선언해야 하고, 데이터 검색의 시작점과 데이터의 양을 선언해야 하므로 페이지 넘기기가 별개다. 데이터 요청. Mongo는 db.table.count()를 직접 사용하여 컬렉션 수를 얻을 수 있습니다. 검색 시간은 요청을 받으면 프런트 엔드에서 요청을 보낸 후 응답을 받는 데 걸리는 시간을 계산합니다. 또한 백엔드에서 데이터베이스 검색에 필요한 시간을 직접 계산할 수도 있습니다. 이 기능이 중요하다고 생각하지 않습니다.