Definition 定义

对所有输入的文档进行排序，并按排序后的顺序返回给 pipeline。

$sort stage 的原型形式如下：

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

$sort 接收一个文档，指定要排序的字段和各自的排序顺序。<sort order>可以有以下值之一：

如果对多个字段进行排序，排序顺序将从左到右进行评估。例如，在上面的原型中，文档首先按 <field1> 进行排序。然后，具有相同 <field1> 值的文档进一步按 <field2> 进行排序。

Behavior 行为

Sort Consistency 一致性排序

MongoDB 不会以特定顺序将文档存储在集合中。 在对包含重复值的字段进行排序时，包含这些值的文档可以按任何顺序返回。

如果需要一致的排序顺序，请在排序中至少包含一个包含唯一值的字段。 保证这一点的最简单方法是在排序查询中包含 _id 字段。

考虑以下 restaurants collection：

db.restaurants.insertMany( [
   { "_id" : 1, "name" : "Central Park Cafe", "borough" : "Manhattan"},
   { "_id" : 2, "name" : "Rock A Feller Bar and Grill", "borough" : "Queens"},
   { "_id" : 3, "name" : "Empire State Pub", "borough" : "Brooklyn"},
   { "_id" : 4, "name" : "Stan's Pizzaria", "borough" : "Manhattan"},
   { "_id" : 5, "name" : "Jane's Deli", "borough" : "Brooklyn"},
] );

以下命令使用 $sort stage 对 borough 字段进行排序（升序）：

db.restaurants.aggregate( [
  {
    $sort: { borough: 1 }
  }
] )

在此示例中，排序顺序可能不一致，因为 borough 字段包含 Manhattan 和 Brooklyn 的重复值。 文档是按 borough 的字母顺序返回，但对于 borough 具有重复值的那些文档的顺序在同一排序的多次执行中可能不同。 例如，以下是上述命令的两次不同执行的结果：

{ "_id" : 3, "name" : "Empire State Pub", "borough" : "Brooklyn" }
{ "_id" : 5, "name" : "Jane's Deli", "borough" : "Brooklyn" }
{ "_id" : 1, "name" : "Central Park Cafe", "borough" : "Manhattan" }
{ "_id" : 4, "name" : "Stan's Pizzaria", "borough" : "Manhattan" }
{ "_id" : 2, "name" : "Rock A Feller Bar and Grill", "borough" : "Queens" }
{ "_id" : 5, "name" : "Jane's Deli", "borough" : "Brooklyn" }
{ "_id" : 3, "name" : "Empire State Pub", "borough" : "Brooklyn" }
{ "_id" : 4, "name" : "Stan's Pizzaria", "borough" : "Manhattan" }
{ "_id" : 1, "name" : "Central Park Cafe", "borough" : "Manhattan" }
{ "_id" : 2, "name" : "Rock A Feller Bar and Grill", "borough" : "Queens" }

虽然 borough 的值仍按字母顺序（alphabetical order）排序，但包含 borough 重复值（即 Manhattan 和 Brooklyn）的文档的顺序并不相同。

要实现一致的排序，请向排序添加一个仅包含唯一值的字段。 以下命令使用 $sort stage 对 borough 字段和 _id 字段进行排序：

db.restaurants.aggregate( [
  {
    $sort: { borough: 1, _id: 1 }
  }
] )

由于 _id 字段始终保证包含唯一的值，因此返回的排序顺序在同一排序的多次执行中总是相同的。

Example 例子

Asceding/Descending Sort 升序/降序排序

对于要排序的一个或多个字段，将排序顺序设置为 1 或 -1 以分别指定升序或降序排序，如下例所示：

db.users.aggregate(
   [
     { $sort : { age : -1, posts: 1 } }
   ]
)

该 operation 对 users collection 中的文档进行排序，按照 age 字段降序排列，然后按照 posts 字段中的值升序排列。

在比较不同 BSON 类型的值时，MongoDB 使用以下比较顺序，从低到高：

• MinKey（internal type）
• Null
• Numbers（ints、longs、doubles、decimals）
• Symbol，String
• Object
• Array
• BinData
• ObjectId
• Boolean
• Date
• Timestamp
• Regular Expression
• MaxKey（interval type）

有关特定类型的比较/排序顺序的详细信息，请参阅 Comparison/Sort Order。

Text Score Metadata Sort 文本分数元数据排序

对于包含 $text 搜索的 pipeline，您可以使用 { $meta: “textScore” } expression 按相关性分数降序排序。 在 { <sort-key> } 文档中，将 { $meta: “textScore” } expression 设置为任意字段名称。 查询系统会忽略字段名称。 例如：

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

此操作使用 $text operator 匹配文档，然后首先按 "textScore" metadata 降序排序，然后按 posts 字段降序排序。 排序文档中的 score 字段名称被查询系统忽略。 在此 pipeline 中，"textScore" metadata 不包含在 projection 中，也不作为匹配文档的一部分返回。 有关更多信息，请参阅 $meta。

$sort Operator and Memory $sort 运算符和内存

$sort + $limit Memory Optimization $sort + $limit 内存优化

当 $sort 在 $limit 之前并且没有修改文档数量的干预 stage 时，优化器可以将 $limit 合并到 $sort 中。 这允许 $sort operation 在进行时只维护前 n 个结果，其中 n 是指定的限制，并确保 MongoDB 只需要在内存中存储 n 个项目（items）。 当 allowDiskUse 为 true 并且 n 项（items）超过 aggregation memory limit（聚合内存限制）时，此优化仍然适用。

优化可能会在不同版本（releases）之间发生变化。

$sort and Memory Restrictions $sort 和内存限制

$sort stage 对内存中的排序有 100 兆字节的 RAM 限制。 默认情况下，如果 stage 超过此限制， $sort 会产生错误。 要允许 pipeline 处理占用更多空间，请使用 allowDiskUse 选项启用 aggregation pipeline stage 以将数据写入临时文件。

TIP 参阅： Aggregation Pipeline Limits 聚合管道限制

$sort Operator and Performance $sort 运算符和性能

如果 $sort operator 用于 pipeline 的第一 stage 或仅在 $match stage之前使用，则它可以利用索引（index）。

当您在分片集群（sharded cluster）上使用 $sort 时，每个分片都会使用可用的索引对其结果文档进行排序。 然后 mongos 或其中一个分片执行流式合并排序。

TIP 参阅：

• Aggregation with the Zip Code Data Set 用邮编数据集进行 aggregation
• Aggregation with User Preference Data 用用户偏好数据进行 aggregation

参考

https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation/sort