排序结果

概述

在本指南中，您可以学习如何使用 排序 操作，通过 MongoDB Java 驱动程序对读取操作的结果进行排序。

排序操作根据您指定的 排序条件 对查询返回的文档进行排序。排序条件是传递给 MongoDB 的规则，用于描述您希望数据如何排序。一些排序条件的示例包括

• 从最小的数字到最大的数字

• 从一天中的最早时间到最晚时间

• 按姓氏字母顺序排列

如果您想

• 执行升序排序和降序排序。

• 组合排序条件。

• 按文本搜索的文本评分进行排序文本搜索.

本指南中的示例使用一个包含以下文档的示例集合

{"_id": 1, "letter": "c", "food": "coffee with milk"}
{"_id": 3, "letter": "a", "food": "maple syrup"}
{"_id": 4, "letter": "b", "food": "coffee with sugar"}
{"_id": 5, "letter": "a", "food": "milk and cookies"}
{"_id": 2, "letter": "a", "food": "donuts and coffee"}
{"_id": 6, "letter": "c", "food": "maple donut"}

排序方法

您可以通过查询来排序检索到的结果，也可以在聚合管道中排序结果。要排序查询结果，请使用sort()方法，该方法由一个FindIterable实例提供。要在聚合管道中排序结果，请使用Aggregates.sort()静态工厂方法。这两个方法都将实现Bson接口的对象作为参数。有关更多信息，请参阅我们关于BSON接口的API文档。

以下是如何使用FindIterable实例的sort()方法的示例

import static com.mongodb.client.model.Sorts.ascending;
// <MongoCollection setup code here>
collection.find().sort(ascending("_id"));

以下是在聚合管道中使用Aggregates.sort()方法的示例

import com.mongodb.client.model.Aggregates;
import static com.mongodb.client.model.Sorts.ascending;
// <MongoCollection setup code here>
collection.aggregate(Arrays.asList(Aggregates.sort(ascending("_id"))));

前面的代码片段根据_id字段的从小到大的值对样本集合中的文档进行排序

{"_id": 1, "letter": "c", "food": "coffee with milk"}
{"_id": 2, "letter": "a", "food": "donuts and coffee"}
{"_id": 3, "letter": "a", "food": "maple syrup"}
...

在前面的代码片段中，我们使用Sorts构建器类指定了排序条件。虽然可以使用实现Bson接口的任何类来指定排序条件，但我们建议您通过Sorts构建器指定排序条件。有关Sorts构建器类的更多信息，请参阅我们的关于Sorts构建器的指南.

有关本节中类和接口的更多信息，请参阅以下API文档

• FindIterable

• Aggregates

• Sorts

• BSON

• Document

排序方向

排序的方向可以是升序或降序。升序排序将结果按从小到大的顺序排序。降序排序将结果按从大到小的顺序排序。

以下是一些按升序排序的数据示例

• 数字：1, 2, 3, 43, 43, 55, 120

• 日期：1990-03-10, 1995-01-01, 2005-10-30, 2005-12-21

• 单词（ASCII）：香蕉，莳萝，胡萝卜，黄瓜，鹰嘴豆泥

以下是一些按降序排序的数据示例

• 数字：100，30，12，12，9，3，1

• 日期：2020-01-01，1998-12-11，1998-12-10，1975-07-22

• 单词（逆ASCII）：梨，葡萄，苹果，奶酪

以下小节展示了如何指定这些排序标准。

import static com.mongodb.client.model.Sorts.ascending;
// <MongoCollection setup code here>
collection.find().sort(ascending("<field name>"));

import static com.mongodb.client.model.Sorts.ascending;
// <MongoCollection setup code here>
List<Document> results = new ArrayList<>();
collection.find().sort(ascending("_id")).into(results);
for (Document result : results) {
      System.out.println(result.toJson());
}

{"_id": 1, "letter": "c", "food": "coffee with milk"}
{"_id": 2, "letter": "a", "food": "donuts and coffee"}
{"_id": 3, "letter": "a", "food": "maple syrup"}
...

import static com.mongodb.client.model.Sorts.descending;
// <MongoCollection setup code here>
collection.find().sort(descending("_id"));

{"_id": 6, "letter": "c", "food": "maple donut"}
{"_id": 5, "letter": "a", "food": "milk and cookies"}
{"_id": 4, "letter": "b", "food": "coffee with sugar"}
...

import static com.mongodb.client.model.Sorts.ascending;
// <MongoCollection setup code here>
collection.find().sort(ascending("letter"));

{"_id": 3, "letter": "a", "food": "maple syrup"}
{"_id": 5, "letter": "a", "food": "milk and cookies"}
{"_id": 2, "letter": "a", "food": "donuts and coffee"}

import static com.mongodb.client.model.Sorts.ascending;
// <MongoCollection setup code here>
collection.find().sort(ascending("letter", "_id"));

{"_id": 2, "letter": "a", "food": "donuts and coffee"}
{"_id": 3, "letter": "a", "food": "maple syrup"}
{"_id": 5, "letter": "a", "food": "milk and cookies"}
{"_id": 4, "letter": "b", "food": "coffee with sugar"}
{"_id": 1, "letter": "c", "food": "coffee with milk"}
{"_id": 6, "letter": "c", "food": "maple donut"}

import static com.mongodb.client.model.Sorts.orderBy;
import static com.mongodb.client.model.Sorts.ascending;
import static com.mongodb.client.model.Sorts.descending;
// <MongoCollection setup code here>
Bson orderBySort = orderBy(descending("letter"), ascending("_id"));
collection.find().sort(orderBySort);

{"_id": 1, "letter": "c", "food": "coffee with milk"}
{"_id": 6, "letter": "c", "food": "maple donut"}
{"_id": 4, "letter": "b", "food": "coffee with sugar"}
{"_id": 2, "letter": "a", "food": "donuts and coffee"}
{"_id": 3, "letter": "a", "food": "maple syrup"}
{"_id": 5, "letter": "a", "food": "milk and cookies"}

文本搜索

您可以通过指定由集合的文本索引指定的每个结果字段的字符串值与您的搜索字符串匹配的紧密程度来指定文本搜索的结果顺序。文本搜索为每个结果分配一个数值文本分数，以指示每个结果与搜索字符串的匹配程度。使用Sorts.metaTextScore()静态工厂方法构建您的排序条件以按文本分数排序。

以下代码示例演示了如何使用Sorts.metaTextScore()方法对样本集合上的文本搜索结果进行排序。代码示例使用过滤器、索引和投影构建器。代码示例执行以下操作

1. 为您的样本集合上的food字段创建文本索引。如果您调用createIndex()指定一个已在集合上存在的索引，则该操作不会创建新的索引。

2. 对短语"maple donut"执行文本搜索。

3. 将文本分数投影到查询结果中的score字段。

4. 按文本分数（最佳匹配首先）对结果进行排序。

import com.mongodb.client.model.Sorts;
import com.mongodb.client.model.Projections;
import com.mongodb.client.model.Filters;
import com.mongodb.client.model.Indexes;
// <MongoCollection setup code here>
collection.createIndex(Indexes.text("food"));
Bson metaTextScoreSort = Sorts.metaTextScore("score");
Bson metaTextScoreProj = Projections.metaTextScore("score");
String searchTerm = "maple donut";
Bson searchQuery = Filters.text(searchTerm);
collection.find(searchQuery)
         .projection(metaTextScoreProj)
         .sort(metaTextScoreSort)
         .into(results);
for (Document result : results) {
      System.out.println(result.toJson());
}

前面代码的输出类似于以下内容

{"_id": 6, "letter": "c", "food": "maple donut", "score": 1.5}
{"_id": 2, "letter": "a", "food": "donuts and coffee", "score": 0.75}
{"_id": 3, "letter": "a", "food": "maple syrup", "score": 0.75}

有关本节中类别的更多信息，请参阅以下API文档

• 过滤器

• 索引

• 投影

• MongoCollection

获取更多信息，请参阅 Sorts 类 API 文档。有关 $text 查询运算符和 $meta 聚合管道运算符的更多信息，请参阅服务器手册文档。