MongoDB深分页（如skip 100万）性能差，因skip需线性扫描丢弃前N条，无法索引跳转；应改用游标分页，基于\_id或createdAt等有序字段+复合索引实现高效分页。
skip必须线性扫描前N条，无法利用索引跳转，性能必然崩。
为什么 skip + limit 在大数据量下会变慢
skip 不是“定位到第N条”，而是“逐条计数、丢弃前N条”。哪怕你加了{_id: 1}索引，MongoDB仍要从第一条开始遍历、匹配、计数，直到跳过指定数量。数据越往后，CPU和I/O消耗越线性增长。
- 执行
db.coll.find().sort({_id: 1}).skip(1000000).limit(20)时，实际扫描并丢弃了至少100万+条文档 - 如果查询还有其他条件（如
{status: "done"}），则需先过滤再skip，扫描量可能远超100万 - 分片集群下，
skip在每个shard上独立执行，mongos还要合并、二次排序，放大开销
用 _id 或时间字段做游标分页（推荐方案）
核心思路：不跳，只查“比上一页最后一条更大的下一批”。前提是排序字段有高效索引，且值唯一或基本有序（如 _id、createdAt）。
- 第一页：
db.coll.find({}).sort({_id: 1}).limit(50)，拿到结果里最后一个_id（记为last_id） - 第二页起：
db.coll.find({_id: {$gt: last_id}}).sort({_id: 1}).limit(50) - 必须确保
_id字段上有索引（默认就有），否则$gt查询也会慢 - 若按时间分页，用
createdAt替代_id，但要注意同一秒内多条记录时，需复合索引{createdAt: 1, _id: 1}避免漏数据
复合查询 + 游标分页的写法陷阱
当分页带业务条件（如 {type: "order", status: "paid"}）时，游标字段不能脱离查询上下文单独使用。
- 错误写法：
db.coll.find({type: "order"}).sort({createdAt: 1}).skip(10000).limit(20)—— 依然慢 - 正确写法：
db.coll.find({type: "order", status: "paid", createdAt: {$gt: last_time}}).sort({createdAt: 1, _id: 1}).limit(20) - 对应索引必须覆盖所有查询字段和排序字段：
db.coll.createIndex({type: 1, status: 1, createdAt: 1, _id: 1}) - 注意：如果
createdAt有重复，仅靠它做游标可能跳过或重复某几条，必须用复合排序 + 复合索引兜底
explain("executionStats") 是你唯一的验证依据
别猜，直接看执行计划。深分页优化是否生效，只看两个指标：
-
totalDocsExamined应该 ≈nReturned（比如取20条，扫描20–50条），而不是动辄几十万 -
executionStages.stage必须是IXSCAN，不能出现COLLSCAN或大量SORT - 运行
db.coll.find({...}).sort({...}).limit(...).explain("executionStats")，重点盯executionStats部分 - 如果
totalKeysExamined远大于nReturned，说明索引没被有效利用，得调索引字段顺序
skip 原点。 
