基于C#在Mongodb的Skip-Limit和Where-Limit的分页对比 并且含mongodb帮助类的源码
最近在设计的日志服务中需要用到Mongodb这个Nosql数据库(不知道Mongodb的点我),由于是用于纯存日志,而且日志量巨大,百万千万级的,所以需要用到它的分页查询。
不过LZ也是刚刚接触这个数据库,不是很了解里面的命令语法,便在网上查了一些资料,结果 结果说mongodb自带的简单很方便的Skip方式的分页效率很低,无奈,无奈得用其他的,
有多篇文章都推荐Where+Limit的方式分页,说他效率比Skip方式高多了,但是好多资料都是讲一些思路,并没有很具体,但是也很有帮助拉,现在简单的来讲一下这个分页思路(Skip的方式那么简单就不讲啦):
假设一张表中(Mongodb用集合来代替)有如下条数据:1,3,4,5,6,7,8,9,20,30,50,51,52,59,60(仅仅标志该记录的ID号 你可以理解为主键)
现在的也尺寸PageSize=4,那么
- 第一页的数据为1,3,4,5,这个用where的方式解释为SQL语句为Select top 4 * from table where id>0 因为上一页是没有记录 所以用0来代替
- 第二页的数据为6,7,8,9,20,这个用where的方式解释为SQL语句为Select top 4 * from table where id>5 这里的5就是上一页的最后一条记录
- 第二页的数据为30,50,51,52,,这个用where的方式解释为SQL语句为Select top 4 * from table where id>20 这里的20就是第二页的最后一条记录
这下就简单了,以后需要分页查询的时候传上一个ID号即可,Mongodb里面的思路也是这样 不过不一样的是c#用mongodb需要用其他驱动来查询数据,就用不了SQL语句了,简单的来贴一下代码
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ExpandedBlockStart.gif)
/// <summary> /// 分页查询 指定索引最后项-PageSize模式 /// </summary> /// <typeparam name="T">所需查询的数据的实体类型</typeparam> /// <param name="query">查询的条件 没有可以为null</param> /// <param name="indexName">索引名称</param> /// <param name="lastKeyValue">最后索引的值</param> /// <param name="pageSize">分页的尺寸</param> /// <param name="sortType">排序类型 1升序 -1降序 仅仅针对该索引</param> /// <param name="collectionName">指定的集合名称</param> /// <returns>返回一个List列表数据</returns> public List<T> Find<T>(IMongoQuery query, string indexName, object lastKeyValue, int pageSize, int sortType, string collectionName) { MongoCollection<T> mc = this._db.GetCollection<T>(collectionName); MongoCursor<T> mongoCursor = null; query = this.InitQuery(query); //判断升降序后进行查询 if (sortType > 0) { //升序 if (lastKeyValue != null) { //有上一个主键的值传进来时才添加上一个主键的值的条件 query = Query.And(query, Query.GT(indexName, BsonValue.Create(lastKeyValue))); } //先按条件查询 再排序 再取数 mongoCursor = mc.Find(query).SetSortOrder(new SortByDocument(indexName, 1)).SetLimit(pageSize); } else { //降序 if (lastKeyValue != null) { query = Query.And(query, Query.LT(indexName, BsonValue.Create(lastKeyValue))); } mongoCursor = mc.Find(query).SetSortOrder(new SortByDocument(indexName, -1)).SetLimit(pageSize); } return mongoCursor.ToList<T>(); }
当然这个代码片段不怎么好看,估计各位读者看不大清,放心,下面会附源码下载(最恨那种代码贴一半都不知道说什么的人了)
既然他们都说Skip效率差,那就自己测试看看呗,眼见为实嘛,
我先在Mongodb从添加1000W条简单的数据,大数据量下测试才有有效果嘛,
给看下测试的控制台代码吧,都封装好了看的很方便哦,懒的展开的就不要了,很简单的
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ExpandedBlockStart.gif)
class Program { static MongoDBHelper db; static void Main(string[] args) { //创建Mongodb的数据库实例 db = new MongoDBHelper(); #region 1000W条数据的初始化 //InitData(); #endregion Console.WriteLine("Mongodb 中自己的Skip-Limit分页与自定义的Where-Limit分页效率测试(毫秒):"); //各种分页 尺寸的测试 具体注释我也不写了 PagerTest(1, 100);//这个测试忽略,估计第一次查询之后会相应的缓存下数据 导致之后的查询很快 PagerTest(3, 100); PagerTest(30, 100); PagerTest(300, 100); PagerTest(300, 1000); PagerTest(3000, 100); PagerTest(30000, 100); PagerTest(300000, 100); Console.ReadKey(); } /// <summary> /// 分页的测试 /// </summary> /// <param name="pageIndex">页码</param> /// <param name="pageSize">页尺寸</param> static void PagerTest(int pageIndex,int pageSize) { //分页查询条件空(封装中会转恒真条件) 排序条件空(转为ObjectId递增) 设定页码 也尺寸 Console.WriteLine("页码{0},页尺寸{1}", pageIndex, pageSize); Stopwatch sw1 = new Stopwatch(); sw1.Start(); List<LogInfo> list1 = db.Find<LogInfo>(null, pageIndex, pageSize, null); sw1.Stop(); Console.WriteLine("Skip-Limit方式分页耗时:{0}", sw1.ElapsedMilliseconds); Stopwatch sw2 = new Stopwatch(); sw2.Start(); //这里以Logid索引为标志 如果集合里面没有这些主键标志的话 完全可以使用自己的ObjectId来做 帮助类里面也是封装好的 //根据页码计算的LogId也只是简单的模拟 实际中这些LogId不一定会连续 这种方式分页一般不是传页码 而是传最后一个标志的值 List<LogInfo> list2 = db.Find<LogInfo>(null, "LogId", (pageIndex - 1) * pageSize, pageSize, 1); sw2.Stop(); Console.WriteLine("Where-Limit方式分页耗时:{0}\r\n", sw2.ElapsedMilliseconds); } /// <summary> /// 初始化一下数据 /// </summary> static void InitData() { //创建 测试日志类的索引 索引的配置在LogInfo类的特性中 db.CreateIndex<LogInfo>(); //初始化日志的集合 List<LogInfo> list = new List<LogInfo>(); int temp = 0; //插入1000W条 测试的数据 for (int i = 1; i <= 10000000; i++) { list.Add(new LogInfo { LogId = i, Content = "content" + i.ToString(), CreateTime = DateTime.Now }); //temp计数 并作大于100的判断 if (++temp >= 100) { //大于等于100就清零 temp = 0; //用封装好的方法批量插入数据 db.Insert<LogInfo>(list); //插入数据之后将当前数据清空掉 list.Clear(); } } } }
来看下最终的效率测试图吧:
非常 ,very,超级明显的可以看出来Skip-Limit的分页效率有多低了吧,每当页码增加十倍时速度就降低十倍,在30W页的时候查询一次竟然要30秒,在大数据量下查询时完全受不了了,然而where-Limit的那种不管你多少页,速度还是那么快,最后一条的0秒是被四舍五入进0的,你看到了多块了吧。
连续测试这几都是这几种情况,都不想把表格或者图来看了(第一条测试数据可以忽略,估计第一次查询会慢一点,以后会缓存)
当然了,Where-Limit的方式查询是快,但是实际做起来还是有点麻烦得,不是传页码,而是传上一页的标志,并且并不是所有的集合都有自己的主键的,没有的话你可以用mongodb自带的ObjectId来查,他是默认的索引,速度也是很快的。
建议如果是小量数据几千几万条的话 用Skip也无妨啦,毕竟是方便,如果数据量大的话千万别用,危险!!!!
猛击我去看源码,可以直接运行哦,里面还有我自己写的Mongodb 查询帮助类
参考的文章: