db.movies.aggregate([{$match:{Price:{currency:"Yuan"}},{$group:{maxprice:{$max:"$price"}}}{$project:{maxprice:1,Title:1,_id:0}}}])

时间: 2024-06-17 18:07:02 浏览: 56
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这是一个 MongoDB 数据库的聚合查询语句，该语句包含以下几个步骤： 1. $match: 用于筛选出价格为人民币的电影数据。 2. $group: 用于将筛选出的电影数据按照 Title 字段进行分组，并计算每个分组中 Price 字段的最大值，保存为 maxprice 字段。 3. $project: 用于只输出 Title 和 maxprice 字段，且不显示 _id 字段。 简单来说，这个查询语句的目的是查找所有价格为人民币的电影，并按照电影名称分组，输出每个分组中价格的最大值和电影名称。
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- {$group:{_id:"$country",MostVisited:{$sum:1}}}：按照国家进行分组统计，统计每个国家订单类型为1的订单数量，并将结果保存在 MostVisited 字段中。 - {$sort:{"MostVisited":-1}}：按照 MostVisited 字段降序...

给出下面MongoDB查询表达式的等价SQL语句 db. stud.aggregate([ {$match:{ssex: "女"}}, {$group:{_id:"$sdept",count:{$sum:1},asage:{$avg:"$sage"}}}, {$project : {_id: 0,院系: "$_id",人数: "$count",平均年龄: "$asage"}} ]);

其中，db.stud.aggregate([ {$match:{ssex: "女"}}, {$group:{_id:"$sdept",count:{$sum:1},asage:{$avg:"$sage"}}}, {$project : {_id: 0,院系: "$_id",人数: "$count",平均年龄: "$asage"}} ]) 表示在 stud ...

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...

db.tbdailydate.aggregate([ {$match:{"activity_no":"3VSWM91OVOZS6LP0Z9YWE11O","create_time":{$gte:new Date("2023-05-01T00:00:00.000Z")}}, {$group:{_id:"$create_time",count:{$sum:"$use_num"}}} ])转成Aggregation类方式

Sure, 以下是将该聚合查询转化为...result = db.tbdailydate.aggregate(pipeline) 请注意，需要在代码中导入datetime模块来创建日期对象并将其传递给聚合管道。还需要将new Date()转换为Python datetime对象。

db.nc2.aggregate([{$group:{_id:”$n1”,cnt:{$num:1}}}])中的cnt是什么意思

在 MongoDB 中，aggregate() 函数用于对集合进行聚合操作。在聚合操作中，$group 操作符可以将文档根据指定的字段分组，并对每个分组执行聚合计算。在这个示例中，$group 操作符将文档按照 n1 字段进行分组，然后...

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}}]);

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:...

db.collection.aggregate([ { $match: { _id: ObjectId("id值") } }, { $lookup: { from: "另一个表名", localField: "关联字段", foreignField: "_id", as: "关联数据" } } ])报错了，为什么

可能是因为你的代码中存在语法错误或者参数设置不正确导致的。建议你仔细检查代码，确保语法正确，并且检查关联字段和外键字段是否匹配。如果还是无法解决问题，可以查看具体的错误提示信息，或者参考相关文档进行...

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执行db.stu.aggregate([{$unwind:'$hobbies'},{$group:{_id:'$hobbies',num:{$sum:1}}}])，可以实现对 MongoDB 数据库中 stu 集合中每个文档中的 hobbies 数组进行拆分，然后统计每个 hobby 出现的次数。具体地，...

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2. $group: 将文档分组，根据 buildingName 字段进行分组，并统计每组文档的数量。 3. $match: 过滤文档，只保留 count 字段大于1的文档。 整个聚合操作的目的是统计每个楼栋的预售证数量，并过滤出预售证数量大于...

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match(and(eq("activity_no", "3VSWM91OVOZS6LP0Z9YWE11O"), gte("create_time", new Date("2023-05-12T00:00:00.000Z")), lte("create_time", new Date("2023-05-21T23:59:59.000Z")))), group("$create_time...

请将 db.getCollection("P_ActionUrlAccessLog").aggregate([ { $group: { _id: { $dateToString: { format: "%Y-%m-%d %H:%M:%S", date: { $toDate: "$actionTime" } } }, count: { $sum: 1 } } }, { $sort: { count: - 1 } } ])转换为java mongo查询语句

collection.aggregate(asList( group("$dateToString", asList(new Document("format", "%Y-%m-%d %H:%M:%S"), new Document("date", new Document("$toDate", "$actionTime")))), group("$_id", sum("count", 1)...

db.regulatePersonInfo.aggregate([ { $lookup: { from: "Sheet1", localField: "identifyNo", foreignField: "IDcard", as: "matched_docs" } } ])显示超过$lookup的限制怎么办，请你修改一下

db.regulatePersonInfo.aggregate([ { $lookup: { from: "Sheet1", let: { identifyNo: "$identifyNo" }, pipeline: [ { $match: { $expr: { $eq: [ "$IDcard", "$$identifyNo" ] } } } ], as: ...

db.getCollection("website_sort").aggregate([ { $match: { "websiteCategoryId": "63c27b11d5957b16c46dc17e" } }, { "$project": { id: { "$toObjectId": "$websiteListId" } } }, { "$lookup": { "from": "website_list_cs", "localField": "id", //A表需要关联的键 "foreignField": "_id", //B表需要关联的键 "as": "B_list" //B表的别名，下面输出B表字段时用到 } }, { $project: { id: 1, "B_list.title": 1, "B_list.desc": 1, "B_list.labels": 1, "B_list.link": 1, "B_list.logo": 1, "B_list.vpn": 1, "B_list.snapshot": 1, "B_list.recommend": 1, "B_list.vpn": 1, "B_list.status": 1 } }, { "$sort": { "id": 1 } } ]);转java

AggregateIterable<Document> result = database.getCollection("website_sort").aggregate(Arrays.asList( new Document("$match", Filters.eq("websiteCategoryId", "63c27b11d5957b16c46dc17e")), new ...

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