对结果进行排序

Overview

在本指南中，您可以了解如何使用排序操作对 MongoDB Java 驱动程序的读取操作结果进行排序。

排序操作按指定的排序条件对查询返回的文档进行排序。 排序条件是您传递给 MongoDB 的规则，描述您希望如何对数据进行排序。 排序条件的一些示例如下：

• 最小数字到最大数字

• 一天中的最早时间到一天中的最晚时间

• 按名字字母顺序排列

如果您想执行以下操作，请阅读本指南：

• 执行升序排序和降序排序。

• 组合排序条件。

• 根据 文本Atlas Search的文本分数进行排序。

本指南中的示例使用包含以下文档的样本集合：

{"_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

您可以对查询检索的结果进行排序，也可以在聚合管道内对结果进行排序。要对查询结果进行排序，请使用sort() 实例的FindIterable 方法。要对聚合管道中的结果进行排序，请使用Aggregates.sort() 静态工厂方法。这两个方法都接收实现Bson 接口的对象作为参数。有关更多信息，请参阅BSON接口的API文档。

您可以使用FindIterable实例的sort()方法，如下所示：

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

您可以在聚合管道中使用Aggregates.sort()方法，如下所示：

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"))));

前面的代码片段按_id字段的最小值到最大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构建器类指定排序条件。 虽然可以使用任何实现Bson接口的类指定排序条件，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，请参阅有关排序构建指南的指南。

有关此部分中的类和接口的更多信息，请参阅以下 API 文档：

• FindIterable

• 聚合

• 排序

• BSON

• 文档

排序方向

排序方向可以是升序，也可以是降序。 升序排序可将结果从小到大进行排序。 降序排序将结果按从大到小的顺序排列。

以下是按升序排序的数据的一些示例：

• 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)：Banana，Dill，carrot，cucumber，hummus

以下是按降序排序的数据的一些示例：

• 数字：100、30、12、12、9、3、1

• 日期：2020 年 1 月 1 日、1998 年 12 月 11 日、1998 年 12 月 10 日、1975 年 7 月 22 日

• 单词（反向 ASCII）：pear、graves、apple、Cheese

以下各小节介绍如何指定这些排序条件。

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(Text Search)

Atlas Searchstring您可以通过集合的文本索引指定的每个结果字段的 值与 的匹配程度来指定 文本Atlas Searchstring 结果的顺序。文本Atlas Search会分配一个数字文本分数，以指示每个结果与Atlas Search string的匹配程度。 使用Sorts.metaTextScore()静态工厂方法构建排序条件，按文本分数进行排序。

在以下代码示例中，我们将向您展示如何使用Sorts.metaTextScore() 方法对Atlas Search 样本集合 上的文本 的结果进行排序。该代码示例使用Filters 、 Indexes和Projections构建器。 该代码示例执行以下操作：

1. 在food字段上为样本集合创建文本索引。 如果调用createIndex()时指定集合中已存在的索引，则该操作不会创建新索引。

2. 在文本Atlas Search中运行短语“maple donut”。

3. 将文本分数作为score字段投影到查询结果中。

4. 按文本得分对结果进行排序（最匹配的排在前面）。

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());
}

上述代码的输出如下所示：

{"_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}

有关本节中类的更多信息，请参阅以下 API 文档：

• 筛选器

• 索引

• 投影

• MongoCollection

有关详细信息，请参阅 Sorts 类 API文档。有关$text查询运算符和$meta聚合管道操作符的更多信息，请参阅服务器手册文档。