写在前面
最近项目需使用mongoose分页操作，通过度娘发现，很多都是直接用skip+limit实现分页操作。但这样做有个弊端，对于少量的数据来说，完全可行，当数据量大了后，这种方案就不怎么可取了。因为skip需从头开始查找，对于数据量大的数据库，这样的操作很费时间。当然对于mysql等数据库来说，分页操作还有其他的实现方式，但单就mongodb数据库来说，有个简单的优化方式就是通过ObjectId来实现。因为ObjectId是可以比较大小的（不清楚的可自行查看ObjectId的构成方式），因此我们可以操作gt,lt来优化我们的分页效果。为什么说这样会快一点呢？这样操作，我们的查找是从_id数据开始查询，减少遍历数据的时间。
实现原理
首先，我们需要前端传递一个当前页数据的最后一个或第一个_id字段到服务器，服务器通过_id字段查找到数据所在位置，然后从当前位置开始查找数据，如果是向后翻页，那么我们向后查询limit个数据出来，如果向前翻页，我们向前查limit个数据出来。
整个原理其实应该不是很难的，但是在实际操作过程中，有个很蛋疼的问题～～～
实现过程
当我们想明白了原理后，开始用代码实现：
因为踩了比较多的坑，我就直接记录下最后一次正确的思路，其他的，不如为外人道也（啰嗦）。首先我们说前端需要上传的参数（如图1所示）：id（记录的本组数据第一个id或最后一个id）, preNum（当前所在页 from）, nextNum（将要前往的页 to）, limit（每组数据的数据量 2），至于为什么传递这几个参数？请看下文。
假设数据库中🈶️5条数据，编号为1-5，前端分页，每页limit（2）条数据，那么我们的数据分组应该是这样的：
54,32,1
也就是说需要分三页，为什么说需要传递第一个数据的id或者最后一条数据的_id呢？因为在我们从第一页切换到第二页的时候，拿到编号为2的数据id开始向后查找，若相邻页数跳转，就可直接向后拿到limit（2）条数据，也就是我们的34数据。当然，如果是第一页直接跳第三页，同理，我们可以直接从编号位2的数据开始向后跳过limit（2）条数据，然后拿到编号为5的数据。正向跳转解决完成。（ps：数据是反向获取的，也就是最新的数据在最前面）
但是反向跳转呢？我们还是可以使用类似的思想来操作。但是要注意，反向跳转时，我们需要获取每组数据的第一条id数据！也就是说假如我们要从第三页跳转到第二页，我们就可以从1开始查找比1的_id大的数据，那肯定会返回（5，4，3，2）四条数据，这个时候如果我们按照从大到小的顺序排列，我们的数据是这样的：
1,54,32
和上面的数据比较会发现，想要从第三页跳转到第二页需要先跳过54两条数据，也就是说如果数据多了，其实还是从头开始查询的，对我们的优化不友好。然后我们按照从小到大的顺序排列呢？数据是这样的：
1,23,45
我们再和开始的数据对比，会发现我们的数据是反着的，我们想要的数据是：1，32，54。这个时候我想到了一个解决办法：假设从第三页跳转第二页。我们拿到从前端传过来的每组数据的第一条_id字段，这个时候我们拿到数据1的_id，然后向后查找limit（2）条数据，这个时候将返回前端的数据是23，这个时候我们可以在返回前做个处理，将获取到的数据重新按照从大到小的顺序排列数据，将数据变为32，这个时候前端拿到的第一个数据就是3，符合我们的数据要求，当从第二页向第一页切换时，我们拿到的将是数据3的_id字段，重复前面的操作，从数据3的_id开始查找，会找到45两条数据，返回前都经过重新排序。当然，如果是跳过多页，我们就只需要计算从_id开始跳过相关数据就行了，这样就会大大减小数据的查询等操作（代码实现请看图2）。
相关说明
- query对象是mongoose的方法，若使用mongodb类似，只需要将参数写到find（）内就行
- ObjectId 重新排序是根据时间的高低重排。可以看到其实_id字段其实是有时间戳在里面的，我们使用getTimestamp()方法就可以解析出每个_id的生成时间。
收获：
本次探究让我更加深入的了解了mongodb做分页时的过程，对于query参数的运作有了深入的理解，而在数组排序方面，学习到了自定义字段排序的方法，对数组排序有了更深入的了解。
ps:
以上内容仅为自己的学习过程，欢迎大家取其精华，丢其糟粕。若对以上内容有不同理解或更好的想法，欢迎一起探讨。
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