MongoDB是一种非关系型数据库，它可以存储大量的数据，并提供灵活的查询语句。在很多场景中，我们需要对MongoDB的数据进行分页，例如在网页上显示搜索结果、在移动端展示列表数据等。那么，MongoDB查询语句如何实现分页功能呢？
分页的基本原理是，根据每页显示的数据条数（limit）和当前显示的页码（page）来计算出需要跳过的数据条数（skip），然后使用skip和limit参数来限制查询结果的范围。例如，如果每页显示10条数据，当前显示第3页，那么需要跳过的数据条数就是(3-1)*10=20，即前两页的数据。那么，我们可以使用以下查询语句来实现分页：
其中，db.collection是要查询的集合，query是查询条件，page是当前页码，limit是每页显示的数据条数。这样，我们就可以得到第page页的数据。
但是，这种方法有一个缺点，就是当数据量很大时，skip操作会变得很慢，因为它需要遍历所有跳过的文档。为了提高分页效率，我们可以使用另一种方法，就是利用索引和范围查询。这种方法的原理是，根据上一页的最后一条数据的某个字段（例如_id）来确定下一页的起始位置，然后使用该字段作为查询条件的一部分，来限制查询结果的范围。例如，如果我们按照_id升序排序，并且上一页的最后一条数据的_id是5a6b7c8d9e0f1a2b3c4d5e6f，那么我们可以使用以下查询语句来实现分页：
其中，...query表示其他查询条件，sort({_id: 1})表示按照_id升序排序，limit(limit)表示每页显示的数据条数。这样，我们就可以得到下一页的数据。
这种方法的优点是，它可以利用索引来加速查询，并且不需要计算skip参数。但是，它也有一个缺点，就是它需要保证分页字段（例如_id）是唯一且有序的，并且不能跳转到任意一页。因此，在使用这种方法时，我们需要根据具体情况选择合适的分页字段，并且提供上一页和下一页的按钮或链接。
MongoDB查询语句可以实现分页功能，但是有不同的方法和技巧。我们需要根据数据量、排序方式、用户需求等因素来选择合适的方法，并且测试和优化分页效果。