MongoDB $sort

W MongoDB $sort etap potoku agregacji sortuje wszystkie dokumenty wejściowe i zwraca je do potoku w posortowanej kolejności.

Składnia

Składnia wygląda tak:

{ $sort: { <field1>: <sort order>, <field2>: <sort order> ... } }

Gdzie <sort order> może być 1 rosnąco, -1 malejąco lub { $meta: "textScore" } aby posortować według obliczonego textScore metadane w porządku malejącym.

Przykładowe dane

Załóżmy, że mamy kolekcję o nazwie pets z następującymi dokumentami:

{ "_id" : 1, "name" : "Wag", "type" : "Dog", "weight" : 20 }
{ "_id" : 2, "name" : "Bark", "type" : "Dog", "weight" : 10 }
{ "_id" : 3, "name" : "Meow", "type" : "Cat", "weight" : 7 }
{ "_id" : 4, "name" : "Scratch", "type" : "Cat", "weight" : 8 }
{ "_id" : 5, "name" : "Bruce", "type" : "Kangaroo", "weight" : 100 }
{ "_id" : 6, "name" : "Hop", "type" : "Kangaroo", "weight" : 130 }
{ "_id" : 7, "name" : "Punch", "type" : "Kangaroo", "weight" : 200 }
{ "_id" : 8, "name" : "Snap", "type" : "Cat", "weight" : 12 }
{ "_id" : 9, "name" : "Ruff", "type" : "Dog", "weight" : 30 }

Sortuj w porządku rosnącym

Aby posortować w porządku rosnącym, używamy 1 dla porządku sortowania.

Poniżej znajduje się przykład zapytania, które używa $sort operator do sortowania tej kolekcji według weight pole w kolejności rosnącej.

db.pets.aggregate([
    { $sort: { weight: 1 } } 
])

Wynik:

{ "_id" : 3, "name" : "Meow", "type" : "Cat", "weight" : 7 }
{ "_id" : 4, "name" : "Scratch", "type" : "Cat", "weight" : 8 }
{ "_id" : 2, "name" : "Bark", "type" : "Dog", "weight" : 10 }
{ "_id" : 8, "name" : "Snap", "type" : "Cat", "weight" : 12 }
{ "_id" : 1, "name" : "Wag", "type" : "Dog", "weight" : 20 }
{ "_id" : 9, "name" : "Ruff", "type" : "Dog", "weight" : 30 }
{ "_id" : 5, "name" : "Bruce", "type" : "Kangaroo", "weight" : 100 }
{ "_id" : 6, "name" : "Hop", "type" : "Kangaroo", "weight" : 130 }
{ "_id" : 7, "name" : "Punch", "type" : "Kangaroo", "weight" : 200 }

Sortuj w porządku malejącym

Aby posortować w porządku malejącym, używamy -1 dla porządku sortowania.

db.pets.aggregate([
    { $sort: { weight: -1 } } 
])

Wynik:

{ "_id" : 7, "name" : "Punch", "type" : "Kangaroo", "weight" : 200 }
{ "_id" : 6, "name" : "Hop", "type" : "Kangaroo", "weight" : 130 }
{ "_id" : 5, "name" : "Bruce", "type" : "Kangaroo", "weight" : 100 }
{ "_id" : 9, "name" : "Ruff", "type" : "Dog", "weight" : 30 }
{ "_id" : 1, "name" : "Wag", "type" : "Dog", "weight" : 20 }
{ "_id" : 8, "name" : "Snap", "type" : "Cat", "weight" : 12 }
{ "_id" : 2, "name" : "Bark", "type" : "Dog", "weight" : 10 }
{ "_id" : 4, "name" : "Scratch", "type" : "Cat", "weight" : 8 }
{ "_id" : 3, "name" : "Meow", "type" : "Cat", "weight" : 7 }

Sortuj według wielu pól

Aby posortować według więcej niż jednego pola, oddziel kombinację każdego pola/porządku sortowania przecinkiem.

Przykład

db.pets.aggregate([
    { $sort: { type: 1, weight: -1, _id: 1 } }
])

Wynik:

{ "_id" : 8, "name" : "Snap", "type" : "Cat", "weight" : 12 }
{ "_id" : 4, "name" : "Scratch", "type" : "Cat", "weight" : 8 }
{ "_id" : 3, "name" : "Meow", "type" : "Cat", "weight" : 7 }
{ "_id" : 9, "name" : "Ruff", "type" : "Dog", "weight" : 30 }
{ "_id" : 1, "name" : "Wag", "type" : "Dog", "weight" : 20 }
{ "_id" : 2, "name" : "Bark", "type" : "Dog", "weight" : 10 }
{ "_id" : 7, "name" : "Punch", "type" : "Kangaroo", "weight" : 200 }
{ "_id" : 6, "name" : "Hop", "type" : "Kangaroo", "weight" : 130 }
{ "_id" : 5, "name" : "Bruce", "type" : "Kangaroo", "weight" : 100 }

W tym przykładzie posortowaliśmy według type najpierw pole w kolejności rosnącej, a następnie według weight pole w kolejności malejącej, a następnie według _id pole w porządku rosnącym.

Oznacza to, że jeśli istnieje wiele zwierząt tego samego typu, są one sortowane według ich weight w kolejności malejącej. Jeśli istnieje wiele zwierząt o tym samym typie i wadze, te zwierzęta są sortowane według _id pole w porządku rosnącym. Gdybyśmy nie uwzględnili _id w procesie sortowania, wtedy te zwierzęta tego samego typu i wagi mogą pojawić się w dowolnej kolejności. Dzieje się tak za każdym razem, gdy uruchamiamy zapytanie. Bez posiadania pola sortowania w unikalnym polu (takim jak _id pola), byłoby całkiem możliwe (nawet prawdopodobne), że wyniki będą zwracane w innej kolejności przy każdym uruchomieniu zapytania.

Sortowanie różnych typów

Porównując wartości różnych typów BSON, MongoDB stosuje następującą kolejność porównania, od najniższej do najwyższej:

MinKey (typ wewnętrzny)
Numer
Liczby (int, long, double, dziesiętne)
Symbol, ciąg
Obiekt
Tablica
BinData
Identyfikator obiektu
Boole'a
Data
sygnatura czasowa
Wyrażenie regularne
MaxKey (typ wewnętrzny)

Załóżmy, że mamy kolekcję o nazwie posty z następującymi dokumentami:

{
	"_id" : 1,
	"title" : "Web",
	"body" : "Create a website with these three easy steps...",
	"date" : "2021-01-01T00:00:00.000Z"
}
{
	"_id" : 2,
	"title" : "Animals",
	"body" : "Animals are funny things...",
	"date" : ISODate("2020-01-01T00:00:00Z")
}
{
	"_id" : 3,
	"title" : "Oceans",
	"body" : "Oceans are wide and vast...",
	"date" : ISODate("2021-01-01T00:00:00Z")
}

Zauważ, że pierwsza date pole zawiera ciąg daty, podczas gdy pozostałe dwa dokumenty używają obiektu Date.

Zauważ również, że ciąg daty zawiera dokładnie taką samą datę jak w dokumencie 3, a data ta jest późniejsza niż data w dokumencie 2.

Zastosujmy $sort do date pola tych dokumentów:

db.posts.aggregate([
    { $sort: { date: 1 } } 
]).pretty()

Wynik:

{
	"_id" : 1,
	"title" : "Web",
	"body" : "Create a website with these three easy steps...",
	"date" : "2021-01-01T00:00:00.000Z"
}
{
	"_id" : 2,
	"title" : "Animals",
	"body" : "Animals are funny things...",
	"date" : ISODate("2020-01-01T00:00:00Z")
}
{
	"_id" : 3,
	"title" : "Oceans",
	"body" : "Oceans are wide and vast...",
	"date" : ISODate("2021-01-01T00:00:00Z")
}

W tym przypadku posortowaliśmy w porządku rosnącym, co oznacza, że wcześniejsze daty powinny być pierwsze. Jednak nasz pierwszy dokument zawiera ciąg daty zamiast obiektu Date, więc pojawił się jako pierwszy — mimo że jego data jest późniejsza niż data w dokumencie 2.

I znowu, ale w porządku malejącym:

db.posts.aggregate([
    { $sort: { date: -1 } } 
]).pretty()

Wynik:

{
	"_id" : 3,
	"title" : "Oceans",
	"body" : "Oceans are wide and vast...",
	"date" : ISODate("2021-01-01T00:00:00Z")
}
{
	"_id" : 2,
	"title" : "Animals",
	"body" : "Animals are funny things...",
	"date" : ISODate("2020-01-01T00:00:00Z")
}
{
	"_id" : 1,
	"title" : "Web",
	"body" : "Create a website with these three easy steps...",
	"date" : "2021-01-01T00:00:00.000Z"
}

Po raz kolejny kolejność dat jest nie do zniesienia ze względu na różne typy danych.

Sortowanie metadanych wyniku tekstowego

Możesz użyć { $meta: "textScore" } argument do sortowania według malejącego wyniku trafności przy użyciu $text wyszukiwania.

Przykład

db.posts.aggregate(
   [
     { $match: { $text: { $search: "funny" } } },
     { $sort: { score: { $meta: "textScore" }, title: -1 } }
   ]
).pretty()

Wynik:

{
	"_id" : 2,
	"title" : "Animals",
	"body" : "Animals are funny things...",
	"date" : ISODate("2020-01-01T00:00:00Z")
}

W tym przypadku tylko jeden dokument pasował do naszego zapytania.

W tym przykładzie posortowaliśmy według { $meta: "textScore" } , a następnie title w kolejności malejącej. Użyliśmy score jako dowolna nazwa pola, ale jest ona ignorowana przez system zapytań.

Robienie $text wyszukiwania takie jak to wymagają utworzenia indeksu tekstowego. Jeśli nie, IndexNotFound zostanie zwrócony błąd.

Sortowanie zgrupowanych wyników

Wracając do naszych pets kolekcji, możemy użyć $sort etap po $group etap, aby posortować grupę dokumentów według liczby wartości w określonym polu.

db.pets.aggregate([
    {
      $match: { weight: { $lt: 30 } }
    },
    {
      $group: { _id: "$type", count: { $sum: 1 } }
    },
     { 
      $sort : { count : -1 } 
    }
])

Wynik:

{ "_id" : "Cat", "count" : 3 }
{ "_id" : "Dog", "count" : 2 }

Jednak może być lepiej, jeśli użyjesz $sortByCount w takich przypadkach.

Więcej informacji

Więcej informacji znajdziesz w dokumentacji MongoDB.