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

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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db.orderHistory.aggregate([ {$match:{"orderType":1}}, {$group:{_id:"$country",MostVisited:{$sum:1}}}, {$sort:{"MostVisited":-1}}, {$limit:10} ])

这是一个 MongoDB 的聚合查询语句，用于统计订单历史中订单类型为1的订单在每个国家的数量，并按照数量从大到小排序，最后返回前10个国家及其订单数量。具体解释如下：

- {$match:{"orderType":1}}：筛选出订单类型为1的订单。
- {$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。
- {$sort:{"MostVisited":-1}}：按照 MostVisited 字段降序排序。
- {$limit:10}：返回前10个国家及其订单数量。

注意：这个查询语句中的字段名和具体含义需要根据实际情况进行调整。

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"}} ]);

下面是MongoDB查询表达式的等价SQL语句：

SELECT sdept AS 院系, COUNT(*) AS 人数, AVG(sage) AS 平均年龄
FROM stud
WHERE ssex = '女'
GROUP BY sdept

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` 集合中查询 `ssex` 字段为 "女" 的文档，对其按照 `sdept` 字段进行分组，并对每一组进行统计计算，最后输出 `院系`、`人数`、`平均年龄` 三个字段的值，而相应的 SQL 查询语句则是上面的语句。