Question

为提高效率，Mongo文档建议限制语句紧跟在排序语句之后，最终会有点荒谬：

 collection.find(f).sort(s).limit(l).skip(p)

我说这有点荒谬，因为它似乎说先拿l项，然后放下那些l的第一个p。由于p通常大于l，你认为最终没有结果，但实际上你最终会得到l结果。

聚合比你期望的更多：

collection.aggregate({$unwind: u}, {$group: g},{$match: f}, {$sort: s}, {$limit: l}, {$skip: p})

如果p> gt; = l。

，则

返回0结果

collection.aggregate({$unwind: u}, {$group: g}, {$match: f}, {$sort: s}, {$skip: p}, {$limit: l})

有效，但文档似乎暗示如果匹配返回的结果集大于工作内存，则会失败。这是真的？如果是这样，是否有更好的方法对通过聚合返回的结果集执行分页？

来源：本页末尾的“版本2.4更改”评论：http://docs.mongodb.org/manual/reference/operator/aggregation/sort/

Answer 1

在MongoDB游标方法（即使用find()时）limit，sort，skip可以按任意顺序应用=＆gt;订单没关系。 find()返回应用了修改的游标。排序总是在限制之前完成，跳过也在限制之前完成。换句话说，订单是： sort - ＆gt;跳过 - ＆gt;限

聚合框架不返回数据库游标。相反，它返回带有聚合结果的文档。它的工作原理是在管道的每个步骤产生中间结果，因此操作顺序非常重要。

我猜MongoDB不支持游标修饰符方法的顺序，因为它在内部实现的方式。

您无法对聚合框架的结果进行分页，因为只有一个文档只包含结果。您仍然可以使用跳过和限制对常规查询进行分页，但更好的做法是使用范围查询，因为它使用索引的效率。

<强>更新

由于v2.6 Mongo聚合框架返回游标而不是单个文档。比较：v2.4和v2.6。

Answer 2

文档似乎暗示如果匹配返回的结果集大于工作内存，则此（聚合）将失败。这是真的吗？

没有。例如，您可以在不使用$match运算符的情况下聚合大于物理内存的集合。它可能很慢，但它应该工作。如果$match返回大于RAM的内容，则没有问题。

以下是实际的管道限制。

http://docs.mongodb.org/manual/core/aggregation-pipeline-limits/

$match运算符不会导致内存问题。如文档中所述，$group和$sort是常见的恶棍。它们是累积的，可能需要访问整个输入集才能生成任何输出。如果他们将太多数据加载到物理内存中，它们将会失败。

如果是这样，是否有更好的方法对通过聚合返回的结果集执行分页？

我已经正确地说你不能“聚合”（应用$skip和$limit）聚合的结果，因为它只是一个MongoDB文档。但是您可以对聚合管道的中间结果进行“分页”。

在管道上使用$limit将有助于将结果集保持在16 MB边界内，即最大BSON文档大小。即使收集增长，你也应该是安全的。

$group可能会出现问题，特别是$sort。如果实际发生，您可以创建“排序友好”索引来处理它们。看看有关索引策略的文档。

http://docs.mongodb.org/manual/tutorial/sort-results-with-indexes/

最后，请注意$skip对性能没有帮助。相反，它们往往会减慢应用程序的速度，因为它会强制MongoDB扫描每个跳过的文档以达到集合中的所需点。

http://docs.mongodb.org/manual/reference/method/cursor.skip/

Answer 3

$sort preceding $limit的MongoDB建议是绝对正确的，因为它会在发生前n个结果时优化执行该操作所需的内存。

仅仅是您提出的解决方案不适合您的用例，即分页。

您可以修改查询以从此优化中受益。

collection.aggregate([
  {
    $unwind: u
  }, 
  {
    $group: g
  },
  {
    $match: f
  }, 
  {
    $sort: s
  }, 
  {
    $limit: l+p
  },
  { 
    $skip: p
  }
]);

或用于find查询

 collection.find(f).sort(s).limit(l+p).skip(p)

尽管如此，您可以看到分页较大，即使进行了这种优化，内存也会越来越多。

MongoDB聚合的高效分页？

3 个答案: