$sort (agregação)

Desempenho

$sort é um estágio de bloqueio, o que faz com que o pipeline aguarde que todos os dados de entrada sejam recuperados para o estágio de bloqueio antes de processar os dados. Um estágio de bloqueio pode reduzir o desempenho porque reduz o processamento paralelo de um pipeline com vários estágios. Um estágio de bloqueio também pode usar quantidades significativas de memória para grandes conjuntos de dados.

Limites

• Você pode ordenar o máximo de 32 chaves.

• Fornecer um padrão de classificação com campos duplicados causa um erro.

Consistência da ordenação

O MongoDB não armazena documentos em uma collection em uma ordem específica. Ao ordenar em um campo que contém valores duplicados, os documentos que contêm esses valores podem ser retornados em qualquer ordem.

Se desejar uma ordem de classificação consistente, inclua pelo menos um campo em sua ordenação que contenha valores exclusivos. A maneira mais fácil de garantir isso é incluir o campo _id em sua query de ordenação.

Considere a seguinte collection restaurant:

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"},
] )

O seguinte comando utiliza o estágio $sort para ordenar no campo borough:

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

Neste exemplo, a ordem de classificação pode ser inconsistente, pois o campo borough contém valores duplicados para Manhattan e Brooklyn. Os documentos são retornados em ordem alfabética por borough, mas a ordem desses documentos com valores duplicados para borough pode não ser a mesma em várias execuções da mesma ordenação. Por exemplo, aqui estão os resultados de duas execuções diferentes do comando acima:

{ "_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" }

Embora os valores para borough ainda estejam em ordem alfabética, a ordem dos documentos que contêm valores duplicados para borough (ou seja, Manhattan e Brooklyn) não é a mesma.

Para ter uma classificação consistente, adicione um campo que contenha valores exclusivamente únicos à classificação. O comando a seguir usa a fase $sort para classificação no campo borough e também no campo _id:

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

Como é sempre garantido que o campo _id contenha exclusivamente valores únicos, a ordem de classificação retornada será sempre a mesma em várias execuções da mesma ordenação.

Classificar por um Campo de Array

Quando o MongoDB classifica documentos por um campo de valor de matriz, a chave de classificação depende se a classificação é crescente ou decrescente:

• Em uma classificação ascendente, a chave de classificação é o menor valor na array.

• Em uma classificação decrescente, a chave de classificação é o valor mais alto na array.

O filtro de consulta não afeta a seleção da chave de classificação.

Por exemplo, crie uma coleção shoes com estes documentos:

db.shoes.insertMany( [
   { _id: 'A', sizes: [ 7, 11 ] },
   { _id: 'B', sizes: [ 8, 9, 10 ] }
] )

As seguintes consultas classificam os documentos pelo campo sizes em ordem crescente e decrescente:

// Ascending sort
db.shoes.aggregate( [
   {
      $sort: { sizes: 1 }
   }
] )
// Descending sort
db.shoes.aggregate( [
   {
      $sort: { sizes: -1 }
   }
] )

Ambas as consultas anteriores retornam o documento com _id: 'A' primeiro porque os tamanhos 7 e 11 são o menor e o maior nas entradas na matriz sizes , respectivamente.

Ordem crescente/decrescente

Para o campo ou campos a serem ordenados, defina a ordem de classificação como 1 ou -1 para especificar uma classificação crescente ou decrescente, respectivamente, como no exemplo a seguir:

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

Esta operação coloca os documentos na collection users em ordem decrescente, de acordo com o campo age, e, em seguida, em ordem crescente, de acordo com o valor no campo posts.

Ao comparar valores de diferentes tipos de BSON em operações de ordenação, o MongoDB usa a seguinte ordem de comparação, da menor para a maior:

1. MinKey (tipo interno)

2. Zero

3. Números (inteiros, longos, doubles, decimais)

4. Símbolo, string

5. Objeto

6. Array

7. BinData

8. ObjectId

9. Boolean

10. Data

11. Timestamp

12. Expressão regular

13. MaxKey (tipo interno)

Para obter detalhes sobre a ordem de comparação/classificação para tipos específicos, consulte Ordem de comparação/classificação.

Text Score Metadata Sort

Para um pipeline que inclui $text, você pode ordenar por pontuação de relevância decrescente usando a expressão { $meta: "textScore" }. No documento { <sort-key> }, configure a expressão { $meta: "textScore" } para um nome de campo arbitrário. O nome do campo é ignorado pelo sistema de query. Por exemplo:

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

Esta operação usa o operador $text para fazer a correspondência entre os documentos e, em seguida, ordena primeiro pelos metadados "textScore" em ordem decrescente e, depois, pelo campo posts em ordem decrescente. O nome do campo score no documento de ordenação é ignorado pelo sistema de query. Neste pipeline, os metadados "textScore" não são incluídos na projeção e não são retornados como parte dos documentos correspondentes. Consulte $meta para mais informações.

$sort + $limit Otimização de memória

Quando um $sort precede um $limit e não há estágios intermediários que modifiquem o número de documentos, o otimizador pode unir o $limit ao $sort. Isso permite que a operação $sort mantenha somente os principais resultados n conforme progride, onde n é o limite especificado, e garante que o MongoDB somente precise armazenar itens n na memória. Essa otimização ainda se aplica quando allowDiskUse for true e os itens n excederem o limite de memória de agregação.

As otimizações estão sujeitas a alterações entre as versões.

$sort e restrições de memória

A partir do MongoDB 6.0, os estágios do pipeline que exigem mais de 100 megabytes de memória para execução gravam arquivos temporários no disco por padrão. Esses arquivos temporários duram durante a execução do pipeline e podem influenciar o espaço de armazenamento na sua instância. Em versões anteriores do MongoDB, você deve passar { allowDiskUse: true } para find individuais e comandos aggregate para habilitar esse comportamento.

Somente find e aggregate comandos podem substituir o parâmetro allowDiskUseByDefault por um ou outro:

• Usando { allowDiskUse: true } para permitir a gravação de arquivos temporários no disco quando allowDiskUseByDefault estiver definido como false

• Usando { allowDiskUse: false } para proibir a gravação de arquivos temporários no disco quando allowDiskUseByDefault estiver definido como true

Para obter mais detalhes, consulte Limites do pipeline de agregação.