マングースの制限/オフセットおよびカウントクエリ

Question 1

クエリのパフォーマンスに関して少し奇妙なことです...ドキュメントの総数を実行し、制限およびオフセットできる結果セットを返すこともできるクエリを実行する必要があります。

したがって、合計57のドキュメントがあり、ユーザーは10のドキュメントを20でオフセットしたいと考えています。

これを行うには2つの方法が考えられます。1つは57個のドキュメントすべて（配列として返される）をクエリし、次にarray.sliceを使用して必要なドキュメントを返すことです。2番目のオプションは、2つのクエリを実行することです。最初のクエリはmongoのネイティブの「count」メソッドを使用し、次にmongoのネイティブの$ limitおよび$ skipアグリゲーターを使用して2番目のクエリを実行します。

どちらがより適切にスケーリングすると思いますか？すべてを1つのクエリで実行しますか、それとも2つの別々のクエリを実行しますか？

編集：

// 1 query
var limit = 10;
var offset = 20;

Animals.find({}, function (err, animals) {
    if (err) {
        return next(err);
    }

    res.send({count: animals.length, animals: animals.slice(offset, limit + offset)});
});


// 2 queries
Animals.find({}, {limit:10, skip:20} function (err, animals) {            
    if (err) {
        return next(err);
    }

    Animals.count({}, function (err, count) {
        if (err) {
            return next(err);
        }

        res.send({count: count, animals: animals});
    });
});

Question 2

2つのクエリを使用することをお勧めします。

db.collection.count()アイテムの総数を返します。この値はMongoのどこかに保存されており、計算されません。
db.collection.find().skip(20).limit(10)ここでは、あるフィールドによるソートを使用できると想定しているので、このフィールドにインデックスを追加することを忘れないでください。このクエリも高速になります。

すべてのアイテムをクエリするのではなく、スキップアンドテイクを実行するよりも、後でビッグデータがあるときにデータの転送と処理で問題が発生する原因になると思います。

Question 3

2つの個別のクエリを使用する代わりaggregate()に、1つのクエリで使用できます。

集計「$ facet」をより迅速にフェッチでき、合計数とスキップと制限のあるデータ

    db.collection.aggregate([

      //{$sort: {...}}

      //{$match:{...}}

      {$facet:{

        "stage1" : [ {"$group": {_id:null, count:{$sum:1}}} ],

        "stage2" : [ { "$skip": 0}, {"$limit": 2} ]
  
      }},
     
     {$unwind: "$stage1"},
  
      //output projection
     {$project:{
        count: "$stage1.count",
        data: "$stage2"
     }}

 ]);

次のように出力します：-

[{
     count: 50,
     data: [
        {...},
        {...}
      ]
 }]

また、https：//docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation/facet/もご覧ください。

Question 4

この問題に自分で取り組む必要があった後、user854301の回答に基づいて構築したいと思います。

Mongoose ^ 4.13.8と呼ばれる関数を使用することができました。toConstructor()これにより、フィルターが適用されたときにクエリを複数回作成する必要がなくなりました。この機能は古いバージョンでも利用できることは知っていますが、これを確認するには、Mongooseのドキュメントを確認する必要があります。

以下はBluebirdの約束を使用しています。

let schema = Query.find({ name: 'bloggs', age: { $gt: 30 } });

// save the query as a 'template'
let query = schema.toConstructor();

return Promise.join(
    schema.count().exec(),
    query().limit(limit).skip(skip).exec(),

    function (total, data) {
        return { data: data, total: total }
    }
);

これで、カウントクエリは一致した合計レコードを返し、返されるデータは合計レコードのサブセットになります。

クエリを構成するquery （）の前後の（）に注意してください。

Question 5

これらすべてを実行するライブラリがあります。mongoose-paginate-v2を確認してください。

Question 6

db.collection_name.aggregate([
    { '$match'    : { } },
    { '$sort'     : { '_id' : -1 } },
    { '$facet'    : {
        metadata: [ { $count: "total" } ],
        data: [ { $skip: 1 }, { $limit: 10 },{ '$project' : {"_id":0} } ] // add projection here wish you re-shape the docs
    } }
] )

2つのクエリを使用して合計数を見つけ、一致したレコードをスキップする代わりに。
$ facetは、最適化された最良の方法です。

レコードと一致する
total_countを検索します
レコードをスキップする
また、クエリのニーズに応じてデータの形状を変更することもできます。