【摘 要】
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随着数据量的不断增加,使用MongoDB数据库内置的skip和limit组合分页算法效率低下,成为影响数据库访问性能提升的重要问题。从分析影响分页查询速度的关键因素入手,提出细粒
【机 构】
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西安翻译学院工程技术学院,西安思源学院电子信息工程学院
【基金项目】
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陕西省教育厅科研计划项目资助（14JK2087）
论文部分内容阅读
随着数据量的不断增加,使用MongoDB数据库内置的skip和limit组合分页算法效率低下,成为影响数据库访问性能提升的重要问题。从分析影响分页查询速度的关键因素入手,提出细粒度查询改进算法和where-limit算法。通过理论推导和与原算法的实验结果的比较,分析了两种新算法使用场景和优缺点。将两种算法应用于实际Web2.0日志系统应用中,取得了较好的效果。最后,对影响数据分页的其它因素进行了探讨,以更好的提高Web应用性能。
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