MongoDB分页实现方式对比：PageRequest vs Skip/Limit
- 一、基本概念
- 1.1 PageRequest分页
- 1.2 Skip/Limit分页
- 二、主要区别
- 2.1 使用方式
- 2.2 参数计算
- 2.3 适用场景
- PageRequest适用场景：
- Skip/Limit适用场景：
- 三、性能考虑
- 3.1 PageRequest的性能特点
- 3.2 Skip/Limit的性能特点
- 四、最佳实践建议
- 4.1 选择建议
- 4.2 性能优化建议
- 4.3 代码示例
- PageRequest方式：
- Skip/Limit方式：
- 五、总结
一、基本概念
1.1 PageRequest分页
PageRequest是Spring Data提供的分页实现，它是基于页码的分页方式（Page-based pagination）。
new PageRequest(page, size)
// page: 页码，从0开始
// size: 每页大小
1.2 Skip/Limit分页
Skip/Limit是MongoDB原生的分页方式，它是基于偏移量的分页（Offset-based pagination）。
query.skip(offset).limit(size)
// offset: 跳过的记录数
// size: 获取的记录数
二、主要区别
2.1 使用方式
- PageRequest:
// 获取第一页，每页10条
Pageable pageable = new PageRequest(0, 10);
// 获取第二页，每页10条
Pageable pageable = new PageRequest(1, 10);
- Skip/Limit:
// 获取前10条
query.skip(0).limit(10);
// 获取第11-20条
query.skip(10).limit(10);
2.2 参数计算
- PageRequest:
page = pageNumber - 1 // pageNumber从1开始
size = pageSize
- Skip/Limit:
offset = (pageNumber - 1) * pageSize
limit = pageSize
2.3 适用场景
PageRequest适用场景：
- 需要与Spring Data框架深度集成
- 需要获取分页的额外信息（总页数、是否是最后一页等）
- 数据量较小，页码跨度不大的场景
- 用户界面基于页码导航的场景
Skip/Limit适用场景：
- 需要更灵活的分页控制
- 数据量大，但主要关注连续分页的场景
- 无限滚动加载的场景
- 需要优化性能的场景
三、性能考虑
3.1 PageRequest的性能特点
-
优点：
- 与Spring Data完美集成
- 提供丰富的分页信息
- 代码可读性好
-
缺点：
- 大页码时性能较差
- 内存占用相对较高
- 不适合大数据量分页
3.2 Skip/Limit的性能特点
-
优点：
- 实现简单直接
- 内存占用低
- 适合大数据量分页
-
缺点：
- skip值较大时性能会下降
- 不提供总页数等信息
- 需要自行处理边界情况
四、最佳实践建议
4.1 选择建议
-
小型应用，数据量不大：
- 推荐使用PageRequest，开发更便捷
-
大型应用，数据量大：
- 推荐使用Skip/Limit，性能更好
- 考虑使用游标或时间戳分页
4.2 性能优化建议
- 添加适当的索引
- 避免大的偏移量
- 考虑使用游标分页
- 合理设置每页大小
4.3 代码示例
PageRequest方式：
public List<MetadataPO> findByPage(String appId, int page, int size) {Pageable pageable = new PageRequest(page, size);Query query = new Query().with(pageable);return mongoTemplate.find(query, MetadataPO.class);
}
Skip/Limit方式：
public List<MetadataPO> findByOffset(String appId, int offset, int size) {Query query = new Query();query.skip(offset).limit(size);return mongoTemplate.find(query, MetadataPO.class);
}
五、总结
-
PageRequest和Skip/Limit各有优势，选择时需要考虑：
- 数据量大小
- 性能要求
- 业务场景
- 开发便利性
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实际应用建议：
- 数据量<10万，用户习惯页码翻页：选择PageRequest
- 数据量>10万，或需要无限滚动：选择Skip/Limit
- 数据量>100万：考虑使用游标分页
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性能优化核心：
- 合理使用索引
- 避免大偏移量
- 控制每页数据量
- 考虑缓存策略
