MongoDB 排序（sort()）完整指南
（MongoDB 8.0+，2025 年最新实践）
核心结论：
sort()= 控制查询结果顺序，必须配合索引才能高效
语法：.sort({ field1: 1, field2: -1 })→1升序，-1降序
一、基本语法
db.collection.find()
.sort({ field: 1 }) // 升序（ascending）
.sort({ field: -1 }) // 降序（descending）| 值 | 含义 |
|---|---|
1 | 升序（从小到大） |
-1 | 降序（从大到小） |
二、单字段排序示例
use company
// 按年龄升序
db.employees.find().sort({ age: 1 }).pretty()
// 按薪资降序
db.employees.find().sort({ salary: -1 }).limit(5).pretty()
// 按入职日期最新优先
db.employees.find().sort({ hireDate: -1 })三、多字段排序（复合排序）
// 先按部门升序，再按薪资降序（同部门高薪优先）
db.employees.find()
.sort({
department: 1, // 先排部门
salary: -1 // 再排薪资
})
.pretty()| 排序字段 | 顺序 |
|---|---|
department: 1 | 部门 A → Z |
salary: -1 | 薪资 高 → 低 |
执行顺序：从左到右，先排第一个字段，再排第二个。
四、与 limit、skip 结合（分页）
// 第 2 页，每页 10 条，按创建时间倒序
db.posts.find()
.sort({ createdAt: -1 })
.skip(10)
.limit(10)必须先 sort() 再 skip()/limit()，否则分页不稳定！
五、索引是排序性能之魂！
| 排序方式 | 是否需要索引 | 推荐索引 |
|---|---|---|
| 单字段 | 是 | { age: 1 } |
| 复合排序 | 是 | { department: 1, salary: -1 } |
| 无索引 | 否 | 全表扫描，慢！ |
// 创建支持排序的索引
db.employees.createIndex({ department: 1, salary: -1 })
// 查看执行计划
db.employees.find()
.sort({ department: 1, salary: -1 })
.explain("executionStats")索引使用规则（ESR 原则）：
Equality → Sort → Range
即：等值匹配 → 排序字段 → 范围查询
// 最佳索引：支持过滤 + 排序
db.employees.createIndex({
status: 1, // E: 等值
department: 1, // S: 排序
salary: -1 // S: 排序
})六、特殊字段排序
1. 嵌套字段
// 按地址城市排序
db.users.find().sort({ "address.city": 1 })
// 索引
db.users.createIndex({ "address.city": 1 })2. 数组字段（按数组中某个值）
// 按 scores 数组第一个元素排序
db.students.find().sort({ "scores.0": -1 })
// 按数组中最大值排序（需聚合）
db.students.aggregate([
{ $addFields: { maxScore: { $max: "$scores" } } },
{ $sort: { maxScore: -1 } }
])3. 文本得分排序（全文搜索）
// 创建文本索引
db.articles.createIndex({ title: "text", content: "text" })
// 按相关度排序
db.articles.find(
{ $text: { $search: "MongoDB" } },
{ score: { $meta: "textScore" } }
).sort({ score: { $meta: "textScore" } })七、内存限制：排序超过 100MB 报错！
Error: error processing query: ... Sort exceeded memory limit of 104857600 bytes解决方案
| 方案 | 说明 |
|---|---|
| 创建索引 | 让排序走索引，不占内存 |
| 允许磁盘排序 | .allowDiskUse(true)（仅聚合） |
| 分批处理 | 小批量排序 |
// 聚合中允许使用磁盘
db.logs.aggregate([
{ $sort: { timestamp: -1 } }
]).allowDiskUse(true)八、生产级排序最佳实践
| 场景 | 推荐方案 |
|---|---|
| 列表页 | sort + limit + 索引 |
| 分页 | skip 小数据，范围查询 大数据 |
| 排行榜 | sort + limit(100) + 索引 |
| 实时 feeds | sort({ ts: -1 }) + 索引 |
// 排行榜：前 100 名高薪员工
db.employees.find()
.sort({ salary: -1 })
.limit(100)
.projection({ name: 1, salary: 1, _id: 0 })九、GUI 工具排序
| 工具 | 操作 |
|---|---|
| MongoDB Compass | 查询栏 → Sort → 拖拽字段 |
| MongoDB Atlas | Query → Sort: { age: 1 } |
| VS Code | .sort({ field: -1 }) |
十、完整排序脚本示例
// sort_demo.js
use company
print("=== MongoDB 排序示例 ===\n")
// 1. 高薪前 5 名（降序）
print("1. 薪资最高前 5 人：")
db.employees.find()
.sort({ salary: -1 })
.limit(5)
.projection({ name: 1, salary: 1, department: 1, _id: 0 })
.forEach(printjson)
// 2. 按部门 + 薪资排序
print("\n2. 按部门升序、薪资降序：")
db.employees.find()
.sort({ department: 1, salary: -1 })
.limit(10)
.projection({ name: 1, department: 1, salary: 1, _id: 0 })
.forEach(printjson)
// 3. 最近入职的 3 人
print("\n3. 最近入职员工：")
db.employees.find()
.sort({ hireDate: -1 })
.limit(3)
.projection({ name: 1, hireDate: 1, _id: 0 })
.forEach(printjson)
// 4. 创建性能索引
print("\n创建复合索引：department + salary")
db.employees.createIndex({ department: 1, salary: -1 })
print("索引创建完成！")运行：
mongosh sort_demo.js十一、一句话总结
**“排序用
sort({ field: -1 })，性能靠 *索引*，分页弃skip，用 **范围查询”
快速排序模板
// 降序（最新）
.sort({ createdAt: -1 })
// 升序（最早）
.sort({ createdAt: 1 })
// 复合排序
.sort.sensor({ status: 1, priority: -1, createdAt: -1 })
// 高性能：确保有索引
db.collection.createIndex({ status: 1, priority: -1 })官方文档：
- https://www.mongodb.com/docs/manual/reference/method/cursor.sort/
- https://www.mongodb.com/docs/manual/indexes/
如需 动态排序字段、多级排序聚合、从 SQL ORDER BY 迁移 或 实时排序流，欢迎继续提问！
