db.n2b.aggregate([$group:{_id:null,merN1:{$mergeObjects:”$n1”}}}]
时间: 2024-05-30 16:09:57 浏览: 16
这是一段 MongoDB 的聚合查询语句,它的作用是对集合中的文档进行分组并将 n1 字段中的文档合并成一个。具体来说,它包括以下几个步骤:
1. 使用 `$group` 操作符对集合中的文档进行分组,这里 `_id` 设置为 `null` 表示将所有文档分为一组。
2. 在 `$group` 操作符中使用 `$mergeObjects` 操作符将所有 `n1` 字段中的文档合并成一个。
最终的结果将只包含一个文档,其中 `merN1` 字段将包含所有 `n1` 字段中的文档合并后的结果。
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db.companies.aggregate([$match:{founded_year:{$ne:null,$gte:1990},founded_month:{$ne:null}}},{$group:{_id:{fy:”founded_year”,fm:”$founded_month”},nuumC:{$sum:1}}},{$sort:{numC:-1}}]);
这是一个 MongoDB 的聚合查询,意思是找出创建年份在1990年及以后且创建月份不为空的公司,然后按照创建年份和月份分组计算公司数量,最后按照公司数量从大到小排序。但是这个查询有一些语法错误,正确的写法应该是:
```
db.companies.aggregate([
{$match: {founded_year: {$ne: null, $gte: 1990}, founded_month: {$ne: null}}},
{$group: {_id: {fy: "$founded_year", fm: "$founded_month"}, numC: {$sum: 1}}},
{$sort: {numC: -1}}
]);
```
注意到 `$match`、`$group` 和 `$sort` 都是聚合管道操作符,它们会依次处理输入的文档流,并输出一个新的文档流。`$match` 用于筛选符合条件的文档,`$group` 用于按照指定字段分组并进行计算,`$sort` 用于对结果进行排序。其中 `$sum` 用于计算指定字段的总和。
db.nc2.aggregate([{$group:{_id:”$n1”,cnt:{$num:1}}}])
这是一个 MongoDB 的聚合操作,用于对集合 db.nc2 中的数据进行分组统计。具体解释如下:
- aggregate:表示进行聚合操作。
- $group:聚合操作的阶段之一,用于将文档按照指定的字段进行分组。
- _id:表示分组的字段,这里是 n1 字段。
- cnt:表示统计每组中文档的数量。
- $num:表示 MongoDB 内置的计数函数,用于统计文档数量。
因此,这个聚合操作的作用是按照 n1 字段对文档进行分组,统计每组中文档的数量,并将结果输出。