Pagination 使用聚合管道的mongodb缓存

mongodb聚合管道类

db.testing.aggregate(
    { 
    $match : {hosting : "aws.amazon.com"}
    },
    { 
    $group : { _id : "$hosting", total : { $sum : 1 } }
    },
    {
    $project : { title : 1 , author : 1, <few other transformations> }
    {$sort : {total : -1}}
);

可以使用每个页面的外部API级缓存，这将减少重复加载相同页面的时间，但由于排序导致的线性扫描，第一次加载每个页面将非常痛苦

处理应用程序中的分页。

• 缓存findAll结果，即列表findAll（）
• 现在将在服务层处理分页，并发布结果
• 从下一个请求开始，您将引用缓存的结果，并从缓存发送所需的一组记录

---

问题：若数据库并没有做一些神奇的优化，那个么第二种方法似乎更好。在第1部分中，我的观点是，由于管道涉及排序，因此每个页面请求都会扫描整个表，这将是次优的。你的看法是什么？应该做哪一个？你会选择什么？好的做法是什么（是否建议将一些db逻辑移动到服务层进行优化）？

这取决于您的数据

MongoDB不会缓存查询结果以返回相同查询的缓存结果

但是，您可以创建（从源代码+管道）并更新它。这将允许您拥有具有良好分页性能的聚合数据，并定期更新内容。您可以创建索引以获得更好的性能（无需在服务层中开发额外的逻辑）

此外，如果您总是通过宿主字段筛选和

$group

，则在最后

$sort

下一个ot

$match

阶段进行MongoDB索引交换可能会受益。在这种情况下，MongoDB将使用索引进行筛选+排序，并在内存中完成分页

db.testing.createIndex({hosting:-1})

db.collection.aggregate([
  {
    $match: {
      hosting: "aws.amazon.com"
    }
  },
  {
    $sort: {
      hosting: -1
    }
  },
  {
    $group: {
      _id: "$hosting",
      title: {
        $first: "$title"
      },
      author: {
        $first: "$author"
      },
      total: {
        $sum: 1
      }
    }
  },
  {
    $project: {
      title: 1,
      author: 1,
      total: 1
    }
  },
  { $skip : pageNumber * pageSize },
  { $limit : pageSize }
])

db.testing.createIndex({hosting:-1})

db.collection.aggregate([
  {
    $match: {
      hosting: "aws.amazon.com"
    }
  },
  {
    $sort: {
      hosting: -1
    }
  },
  {
    $group: {
      _id: "$hosting",
      title: {
        $first: "$title"
      },
      author: {
        $first: "$author"
      },
      total: {
        $sum: 1
      }
    }
  },
  {
    $project: {
      title: 1,
      author: 1,
      total: 1
    }
  },
  { $skip : pageNumber * pageSize },
  { $limit : pageSize }
])