MongoDB 使用 count 帶來的分頁問題與應對措施

       count 在MongoDB 存在着不小的問題，對比關係型數據庫，無固定結構的數據存儲對 count 函數存在着天然的缺陷，在大量數據情況下，count 函數計算非常慢，這對分頁查詢產生了不小的影響。

       毫無疑問，count 的查詢語句使用了索引比沒有使用索引快上1000倍不止，因此，一定要用 explain 函數看看，count 的查詢語句是否使用了索引。

       但是這也不能從根本上解決問題，count 的計算速度隨數據量的增加而變慢，當查詢的量超過10w，100w時，count 幾乎是沒有用的。既然這是由MongoDB存儲的方式導致的，所以我並不打算去攻克這個難題。下面提供的兩個我的解決方案。

1、Top N 的查詢方式

       Top N 的意思是，我的分頁查詢只需要返回查詢的集合中的Top N 條。例如，查詢語句篩選出了10w條數據，但是我只取Top 1w。這樣就避免了使用 count 函數去計算 10w 條數據，因而速度將會提高10倍。使用語句如下：

       （1）普通查詢

db.getCollection('testCollection').find({}).limit(10000).count(true)

       （2）Aggregate

db.getCollection('testCollection').aggregate([{
	"$match": {
	}
}, {
	"$limit": 10000
}, {
	"$count": "countName"
}])

       需要置 count() 爲 true（默認爲 false），當 count 置爲 true 時， limit 生效，如果查詢的集合超過 10000 條，那麼 count 取 10000 條。因此查詢的速度並不會再受數據量不斷增加帶來的影響。

       Top N 可以結合篩選一起使用，可避免 Top N 查詢不完全的問題。

2、採用谷歌搜索和百度分頁方式

       谷歌和百度的分頁方式完全避免了使用 count 函數，詳情參考 《MongoDB分頁處理方案（適用於一般數據庫的分頁方法）》