在实际开发中，我们经常需要对大量数据进行分页展示、排序处理或数量统计。MongoDB 提供了简洁而强大的链式方法，如 count()、sort()、skip() 和 limit()，能够高效满足这些需求。
一、统计查询
使用 count() 方法可以快速获取文档数量：
// 统计 comment 集合中的总评论数 db.comment.count() // 统计 userid 为 "1003" 的评论数量 db.comment.count({userid: "1003"})
📌 注意：
count()在 MongoDB 新版本中已被标记为过时，推荐使用db.collection.countDocuments()（精确计数）或db.collection.estimatedDocumentCount()（快速估算）；- 但在大多数学习和旧项目环境中，
count()依然广泛使用且有效。
二、分页查询
分页是 Web 应用中最常见的需求之一。MongoDB 通过 skip() 和 limit() 实现：
skip(N)：跳过前 N 条记录；limit(M)：最多返回 M 条记录。
示例：每页显示 2 条评论
// 第 1 页（跳过 0 条，取 2 条） db.comment.find().skip(0).limit(2) // 第 2 页（跳过前 2 条，取接下来的 2 条） db.comment.find().skip(2).limit(2) // 第 3 页 db.comment.find().skip(4).limit(2)
✅ 分页公式（页码从 1 开始）：
skip((pageNum - 1) * pageSize).limit(pageSize)
三、排序查询
使用 sort() 方法对结果按字段排序：
1表示升序（从小到大，A→Z）；-1表示降序（从大到小，Z→A）。
示例：
// 按 userid 降序，再按 likenum 升序 db.comment.find().sort({userid: -1, likenum: 1})
支持多字段排序，顺序由字段在对象中的位置决定。
四、执行顺序说明（重要！）
当同时使用 sort()、skip()、limit() 时，MongoDB 的实际执行顺序固定为：
- 先排序 →
sort() - 再跳过 →
skip() - 最后限制返回数量 →
limit()
🔍 这个顺序与你在代码中书写的顺序无关！
例如，以下写法效果完全相同：
db.comment.find().limit(2).skip(2).sort({likenum: -1}) db.comment.find().sort({likenum: -1}).skip(2).limit(2)
五、综合示例：带条件的分页 + 排序
需求：查询用户 userid="1003" 的所有评论，按点赞数从高到低排序，每页 2 条，获取第 1 页数据。
db.comment.find({userid: "1003"}) .sort({likenum: -1}) .skip(0) .limit(2)
此查询可直接用于前端接口，实现高性能的动态列表加载。
通过灵活组合 count()、sort()、skip() 和 limit()，可以轻松构建支持分页、排序和统计的高效数据查询逻辑，满足绝大多数业务场景需求。
