MongoDBのaggregate（集計）クエリでソートする方法

MongoDBでデータを並べ替えたい場合、aggregate()メソッドの中で$matchステージと$sortステージを組み合わせることで実現できます。$matchで対象ドキュメントを絞り込み、$sortで任意のフィールドを基準に昇順・降順へ整列させることが可能です。

ここでは、実際にコレクションを作成し、aggregateを使ってソートを行う手順を順番に見ていきましょう。

1. ドキュメントを含むコレクションを作成する

まずはサンプル用のコレクション「demo67」にドキュメントを挿入します。

> db.demo67.insertOne({"StudentAge":23});
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5e289edf602d9a2ff1828ed8")
}
> db.demo67.insertOne({"StudentAge":21});
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5e289ee1602d9a2ff1828ed9")
}
> db.demo67.insertOne({"StudentAge":24});
{
   "acknowledged" : true,
   "insertedId" : ObjectId("5e289ee3602d9a2ff1828eda")
}

2. find()ですべてのドキュメントを表示する

挿入したドキュメントを確認するには、find()メソッドを使用します。

> db.demo67.find();

このコマンドを実行すると、以下のような出力が得られます。

{ "_id" : ObjectId("5e289edf602d9a2ff1828ed8"), "StudentAge" : 23 }
{ "_id" : ObjectId("5e289ee1602d9a2ff1828ed9"), "StudentAge" : 21 }
{ "_id" : ObjectId("5e289ee3602d9a2ff1828eda"), "StudentAge" : 24 }

現時点では、ドキュメントが挿入順に表示されていることがわかります。

3. aggregateでソートを実行する

続いて、MongoDBのaggregateパイプラインでソートを行うクエリを見ていきます。パイプラインの先頭で$matchにより「StudentAge」が20より大きいドキュメントのみを抽出し、続く$sortステージで「StudentAge」を降順（-1）に並べ替えています。

> db.demo67.aggregate([
... {$match: {"StudentAge": {$gt: 20} }}
... ,{$sort: {"StudentAge": -1} }
... ]);

このクエリを実行すると、次の出力が得られます。

{ "_id" : ObjectId("5e289ee3602d9a2ff1828eda"), "StudentAge" : 24 }
{ "_id" : ObjectId("5e289edf602d9a2ff1828ed8"), "StudentAge" : 23 }
{ "_id" : ObjectId("5e289ee1602d9a2ff1828ed9"), "StudentAge" : 21 }

ご覧のとおり、「StudentAge」の値が大きい順（24 → 23 → 21）にドキュメントが整列されています。

ポイントのまとめ

• $match：条件に一致するドキュメントだけをパイプラインに通すステージです。SQLのWHERE句に相当します。
• $sort：指定したフィールドを基準に並べ替えるステージです。1で昇順、-1で降順になります。
• $matchを先に配置することで、後段の処理対象ドキュメント数を減らせ、パフォーマンス向上にもつながります。

このように、aggregateのパイプラインでは各ステージの出力が次のステージの入力になるため、$matchと$sortの順序や組み合わせを工夫することで、柔軟かつ効率的なデータ取得が実現できます。