我想使用一个方面来创建一个简单的查询，我可以用它来获取分页数据，但是我注意到，如果我这样做，我得到的性能非常差，当相比运行两个单独的查询。
作为一个快速测试，我创建了一个包含50000个随机文档的集合，并运行了以下测试。

var x = new Date();
var a = {
count : db.getCollection("test").find({}).count(),
data: db.getCollection("test").find({}).skip(0).limit(10)
};

var y = new Date();
print('result ' + a);
print(y - x);

var x = new Date();
var a = db.getCollection("test").aggregate(
    [
        { 
            "$match" : {

            }
        }, 
        {
         "$facet" : {
        "data": [
          {
            "$skip": 0
          },
          {
            "$limit": 10
          }
        ],
        "pageInfo": [
          {
            "$group": {
              "_id": null,
              "count": {
                "$sum": 1
              }
            }
          }
        ]       

         }
        }
    ]
)
var y = new Date();
print('result ' + a);
print(y - x);

这样做的结果是，两个单独的查询，一个是find，另一个是count，大约需要2毫秒，而聚合的单个查询需要500毫秒。
为什么聚合这么慢？

更新

在聚合中，即使只是一个没有facet的计数也是很慢的

var x = new Date();
var a = db.getCollection("test").find({}).count();
var y = new Date();
print('result ' + a);
print(y - x);

var x = new Date();
var a = db.getCollection("test").aggregate(
    [
        { "$count" : "count" }
    ]
)
var y = new Date();
print('result ' + a);
print(y - x);

在上面的测试数据集中，聚合计数需要200ms，而Count方法需要2ms。
这个问题扩展到了NodeJs Mongodb驱动程序，其中.Count（）方法已被弃用并替换为countDocuments（）方法，在新的countDocuments（）方法中使用聚合而不是count方法，就像我上面的例子一样，它的性能明显更差，以至于我将继续使用弃用的方法而不是新的countDocuments（）方法。