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MongoDB 分页查询的方法及性能

来源:CapQueen的博客 发布时间:2014-11-29 阅读次数:
  最近有点忙,本来有好多东西可以总结,Redis系列其实还应该有四、五、六…不过《Redis in Action》还没读完,等读完再来总结,不然太水,对不起读者。   自从上次Redis之后呢,算是对Nosql类型的产品有些入门了,这会换个方向,研究下真正的NoSql龙都娱乐——MongoDB。说起MongoDB,确实是用完了之后颠覆了我的数据管和程序观。怎么说呢?如果用在OO设计的程序里那真的太棒了,像我这种数据驱动、表驱动思想根深蒂固的人,思路很难一下子跟上MongoDB的节奏。当然并不是调用个api,写几句query那些思路,而是程序设计思路,业务领域的设计,如果OO,如何适合展现,适合查询,适合聚合运算等等。总之MongoDB重要的是程序的设计,设计好了,其实完全就忽略了Mongo的存储,因为mongodb实在是太方便了。   废话不多说,关于入门的资料、安装以及其他请拉到文章末尾,我附上了一些资料,以后如有必要再来分享。这篇文章着重的讲讲MongoDB的分页查询,为啥?分页可是常见的头号杀手,弄不好了,客户骂,经理骂。

 传统的SQL分页

  传统的sql分页,所有的方案几乎是绕不开row_number的,对于需要各种排序,复杂查询的场景,row_number就是杀手锏。另外,针对现在的web很流行的poll/push加载分页的方式,一般会利用时间戳来实现分页。 这两种分页可以说前者是通用的,连Linq生成的分页都是row_number,可想而知它多通用。后者是无论是性能和复杂程度都是最好的,因为只要简单的一个时间戳即可。

 MongoDB分页

  进入到Mongo的思路,分页其实并不难,那难得是什么?其实倒也没啥,看明白了也就那样,和SQL分页的思路是一致的。   先说明下这篇文章使用的用例,我在龙都娱乐里导入了如下的实体数据,其中cus_id、amount我生成为有序的数字,倒入的记录数是200w: public class Test { /// <summary> /// 主键 ObjectId 是MongoDB自带的主键类型 /// </summary> public ObjectId Id { get; set; } /// <summary> /// 客户编号 /// </summary> [BsonElement("cust_id")] public string CustomerId { get; set; } /// <summary> /// 总数 /// </summary> [BsonElement("amount")] public int Amount { get; set; } /// <summary> /// 状态 /// </summary> [BsonElement("status")] public string Status { get; set; } }   以下的操作基于MongoDB GUI 工具见参考资料3   首先来看看分页需要的参数以及结果,一般的分页需要的参数是:
  1. PageIndex    当前页
  2. PageSize      每页记录数
  3. QueryParam[]  其他的查询字段
  所以按照row_number的分页思想,也就是说取第(pageIndex*pageSize)到第(pageIndex*pageSize + pageSize),我们用Linq表达就是: query.Where(xxx...xxx).Skip(pageIndex*pageSize).Take(pageSize)   查找了资料,还真有skip函数,而且还有Limit函数 见参考资料1、2,于是轻易地实现了这样的分页查询: db.test.find({xxx...xxx}).sort({"amount":1}).skip(10).limit(10)//这里忽略掉查询语句   相当的高效,几乎是几毫秒就出来了结果,果然是NoSql效率一流。但是慢,我这里使用的数据只是10条而已,并没有很多数据。我把数据加到100000,效率大概是20ms。如果这么简单就研究结束了的话,那真的是太辜负了程序猿要钻研的精神了。sql分页的方案,方案可是能有一大把,效率也是不一的,那Mongo难道就这一种,答案显然不是这样的。另外是否效率上,性能上会有问题呢?Redis篇里,就吃过这样的亏,乱用Keys。   在查看了一些资料之后,发现所有的资料都是这样说的:   不要轻易使用Skip来做查询,否则数据量大了就会导致性能急剧下降,这是因为Skip是一条一条的数过来的,多了自然就慢了。   这么说Skip就要避免使用了,那么如何避免呢?首先来回顾SQL分页的后一种时间戳分页方案,这种利用字段的有序性质,利用查询来取数据的方式,可以直接避免掉了大量的数数。也就是说,如果能附带上这样的条件那查询效率就会提高,事实上是这样的么?我们来验证一下:   这里我们假设查询第100001条数据,这条数据的Amount值是:2399927,我们来写两条语句分别如下: db.test.sort({"amount":1}).skip(100000).limit(10) //183ms db.test.find({amount:{$gt:2399927}}).sort({"amount":1}).limit(10) //53ms   结果已经附带到注释了,很明显后者的性能是前者的三分之一,差距是非常大的。也印证了Skip效率差的理论。

 C#实现

  上面已经谈过了MongoDB分页的语句和效率,那么我们来实现C#驱动版本。
  本篇文章里使用的是官方的BSON驱动,详见参考资料4。Mongo驱动附带了另种方式一种是类似ADO.NET的原生query,一种是Linq,这里我们两种都实现
  方案一:条件查询 原生Query实现 var query = Query<Test>.GT(item => item.Amount, 2399927); var result = collection.Find(query).SetLimit(100) .SetSortOrder(SortBy.Ascending("amount")).ToList(); Console.WriteLine(result.First().ToJson());//BSON自带的ToJson   方案二:Skip原生Query实现 var result = collection.FindAll().SetSkip(100000).SetLimit(100) .SetSortOrder(SortBy.Ascending("amount")); Console.WriteLine(result.ToList().First().ToJson());   方案三:Linq 条件查询 var result = collection.AsQueryable<Test>().OrderBy(item => item.Amount) .Where(item => item.Amount > 2399927).Take(100); Console.WriteLine(result.First().ToJson());   方案四:Linq Skip版本 var result = collection.AsQueryable<Test>().OrderBy(item => item.Amount).Skip(100000).Take(100); Console.WriteLine(result.First().ToJson());

 性能比较参考

  这里的测试代码稍后我上传一下,具体的实现是利用了老赵(我的偶像啊~)的CodeTimer来计算性能。另外我跑代码都是用TestDriven插件来跑的。 方案一: pagination GT-Limit { "_id" : ObjectId("5472e383fc46de17c45d4682"), "cust_id" : "A12399997", "amount" : 2399928, "status" : "B" } Time Elapsed: 1,322ms CPU Cycles: 4,442,427,252 Gen 0: 0 Gen 1: 0 Gen 2: 0 方案二: pagination Skip-limit { "_id" : ObjectId("5472e383fc46de17c45d4682"), "cust_id" : "A12399997", "amount" : 2399928, "status" : "B" } Time Elapsed: 95ms CPU Cycles: 18,280,728 Gen 0: 0 Gen 1: 0 Gen 2: 0 方案三: paginatiLinq on Linq where { "_id" : ObjectId("5472e383fc46de17c45d4682"), "cust_id" : "A12399997", "amount" : 2399928, "status" : "B" } Time Elapsed: 76ms CPU Cycles: 268,734,988 Gen 0: 0 Gen 1: 0 Gen 2: 0 方案四: pagination Linq Skip { "_id" : ObjectId("5472e383fc46de17c45d4682"), "cust_id" : "A12399997", "amount" : 2399928, "status" : "B" } Time Elapsed: 97ms CPU Cycles: 30,834,648 Gen 0: 0 Gen 1: 0 Gen 2: 0   上面结果是不是大跌眼镜,这和理论实在相差太大,第一次为什么和后面的差距如此大?刚开始我以为是C# Mongo的驱动问题,尝试了换驱动也差不多。这几天我在看《MongoDB in Action》的时候,发现文章里提到:   MongoDB会根据查询,来加载文档的索引和元数据到内存里,并且建议文档元数据的大小始终要保持小于机器内存,否则性能会下降。   注意到了上面的理论之后,我替换了我的测试方案,第一次执行排除下,然后再比较,发现确实结果正常了。   方案一的修正结果: pagination GT-Limit { "_id" : ObjectId("5472e383fc46de17c45d4682"), "cust_id" : "A12399997", "amount " : 2399928, "status" : "B" } Time Elapsed: 18ms CPU Cycles: 54,753,796 Gen 0: 0 Gen 1: 0 Gen 2: 0

 总结

  这篇文章,基于Skip分页和有序字段查询分页两种方案进行的对比。后者说白了只是利用查询结果不用依次数数来提高了性能。Skip虽然效率低一些但是通用一些,有序字段的查询,需要在设计分页的时候对这个字段做一些处理,起码要点了页码能获取到这个字段。这里我附加一个方式,就是两者的结合,我们可以拿每次展示的那页数据上的最后一个,结合Skip来处理分页,这样的话,相对来说更好一些。这里就不具体实现了。其他方式的性能比较和实现,欢迎大牛们来分享,十分感谢。另外本篇中如有纰漏和不足请留言指教。

 参考资料

  1. MongoDB Skip函数:http://docs.mongodb.org/manual/reference/operator/aggregation/skip/   2. MongoDB Limit函数:http://docs.mongodb.org/manual/reference/operator/aggregation/limit/   3. MongoVUE Windows客户端管理工具(有收费版本):http://www.mongovue.com/   4. C#官方驱动:http://docs.mongodb.org/manual/applications/drivers/
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