mongo查询table表之前一天的数据

MongoDB中没有Table的概念，而是使用集合（Collection）来存储数据。如果你想查询集合中一天之前的数据，可以使用如下的查询语句：

db.collection.find({ "date": { "$lt": new Date(Date.now() - 24 * 60 * 60 * 1000) } })

其中，`collection`为你要查询的集合名称，`date`为你要进行日期查询的字段名称。在查询语句中，使用`new Date(Date.now() - 24 * 60 * 60 * 1000)`获取当前时间减去一天的时间戳，然后将其传递给`$lt`操作符，表示查询早于这个时间戳的数据。这样就可以查询出一天之前的数据了。

相关问题

LookupOperation MongoTemplate 来联表查询分页 以table2的字段作为排序字段

一个示例代码：

// 定义输出结果的DTO
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Table1Table2Dto {
    private String id;
    private String name;
    private String table2Name;
    private Integer age;
}

// 定义Table1的索引
@Document(collection = "table1")
@CompoundIndex(def = "{'name': 1, 'age': -1}")
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Table1 {
    @Id
    private String id;
    private String name;
    private Integer age;
}

// 定义Table2的索引
@Document(collection = "table2")
@CompoundIndex(def = "{'name': 1}")
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class Table2 {
    @Id
    private String id;
    private String name;
}

// 实现分页联表查询方法
public Page<Table1Table2Dto> findTable1JoinTable2(String table2Name, int pageNum, int pageSize, String sortField, Sort.Direction sortDirection) {
    // 构建查询条件
    Criteria criteria = Criteria.where("name").regex(table2Name);
    LookupOperation lookupOperation = LookupOperation.newLookup().
            from("table2")
            .localField("name")
            .foreignField("name")
            .as("table2");

    // 构建排序条件
    Sort sort = Sort.sort(Table2.class)
            .by(sortField)
            .with(sortDirection);
    AggregationOperation sortOperation = Aggregation.sort(sort);

    // 获取总记录数
    Aggregation countAggregation = Aggregation.newAggregation(
            Aggregation.match(criteria),
            lookupOperation,
            Aggregation.unwind("table2"),
            Aggregation.count().as("totalCount")
    );
    AggregationResults<BasicDBObject> countResults = mongoTemplate.aggregate(countAggregation, Table1.class, BasicDBObject.class);
    int totalCount = countResults.getUniqueMappedResult().getInt("totalCount");

    // 构建分页、联表查询的Aggregation
    int skip = (pageNum - 1) * pageSize;
    Aggregation aggregation = Aggregation.newAggregation(
            Aggregation.match(criteria),
            lookupOperation,
            Aggregation.unwind("table2"),
            sortOperation,
            Aggregation.skip(skip),
            Aggregation.limit(pageSize),
            Aggregation.project()
                    .and("id").as("_id")
                    .and("name").as("name")
                    .and("table2.name").as("table2Name")
                    .and("age").as("age")
    );
    AggregationResults<Table1Table2Dto> results = mongoTemplate.aggregate(aggregation, Table1.class, Table1Table2Dto.class);
    List<Table1Table2Dto> list = results.getMappedResults();

    // 构建分页对象
    return new PageImpl<>(list, PageRequest.of(pageNum - 1, pageSize, sort), totalCount);
}

代码解释：

1. 定义了3个类：Table1，Table2和Table1Table2Dto。Table1和Table2都是要查询的表，Table1Table2Dto是用来输出最终查询结果的DTO。
2. Table1和Table2都定义了索引，以便优化查询速度。Table1的索引使用了name和age作为联合索引，Table2的索引使用了name作为唯一索引。
3. 实现了分页联表查询方法findTable1JoinTable2，输入参数包括查询条件（table2Name）、页码（pageNum）、每页数量（pageSize）、排序字段（sortField）和排序方式（sortDirection）。
4. 方法中需要进行如下几个操作：
* 构建查询条件：使用Criteria类构建查询条件，使用LookupOperation类进行联表查询。
* 构建排序条件：使用Sort类构建排序条件，使用Aggregation.sort()方法将排序条件作为AggregationOperation对象。
* 获取总记录数：使用聚合管道，查询符合条件的记录数量。
* 构建联表查询的聚合管道：使用Aggregation对象构建查询管道，包括查询条件、联表查询、排序、分页、投影等等操作。
* 最终生成的结果是Page<Table1Table2Dto>对象，包括查询结果、分页信息和总记录数等等数据。

使用示例：

Page<Table1Table2Dto> pageResult = findTable1JoinTable2("table2_name_like", 1, 10, "table2Name", Sort.Direction.DESC);
for (Table1Table2Dto item : pageResult.getContent()) {
    System.out.println(item.getId() + "," + item.getName() + "," + item.getAge() + "," + item.getTable2Name());
}

其中，"table2_name_like"为Table2中name字段的模糊匹配查询条件，1为页码，10为每页数量，"table2Name"为排序字段，Sort.Direction.DESC为排序方式。输出结果类似：

611115ec7deb24ccbe14cf62,Lincoln,23,Lincoln23
611115ec7deb24ccbe14cf63,Lincoln,25,Lincoln25
611115ec7deb24ccbe14cf69,Lincoln,24,Lincoln24

mongo数据同步hive

要将MongoDB中的数据同步到Hive中，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，需要使用MongoDB的驱动程序连接到MongoDB数据库，并读取需要同步的数据。你可以使用Python的pymongo库或者其他适合的驱动程序来实现这一步骤。

2. 接下来，将MongoDB中的数据转换为Hive表的格式。Hive使用类似于SQL的语言，称为HiveQL，用于定义表和执行查询。你需要将MongoDB中的数据转换为Hive表所需的格式，并将其保存为一个适合Hive导入的文件，如CSV或JSON。

3. 在Hive中创建一个外部表，以便能够访问并查询导入的数据。你可以使用Hive的CREATE EXTERNAL TABLE语句创建外部表，并指定数据文件的位置和格式。

4. 现在，你可以使用Hive的INSERT INTO语句将数据从MongoDB导入到Hive表中。通过执行INSERT INTO语句，Hive将从数据文件中读取数据，并将其插入到指定的Hive表中。

请注意，以上步骤仅提供了一个基本的概述，具体实现可能会因你的环境和需求而有所不同。同时，这种方法可能适用于小规模数据同步，对于大规模数据同步或实时同步，可能需要使用更高级的工具或技术。