db.getCollection('approval_sell_presell').aggregate([ //{$match:{'documentNumber':'深房许字（2021）宝安017号'}}, {$unwind:'$buildingInformation'}, {$group:{_id:['$documentNumber','$buidingInformation.buildingName'],ct:{$sum:1}}}, {$match:{ct:{$gt:1}}} //{} // { $group: { _id : '$buildingInformation.buildingName', count: { $sum : 1 } } }, // { $match: { count: { $gt : 1} } } ])

这是一个 MongoDB 的聚合操作，它将从 "approval_sell_presell" 集合中查询文档，并对这些文档进行分组、统计和过滤。

具体来讲，它会执行以下步骤：

1. $unwind: 将文档中的某个数组展开，每个数组元素都会作为一个新的文档输出。

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1的楼栋。

注意：这个聚合操作中， $match:{documentNumber:u6df1u623fu8bb8u5b57uff082021uff09u5b9du5b89017u53f7} 这一行是注释，不会对聚合结果产生影响。

相关问题

db.getCollection("device_measure").aggregate([{ $match: { createTime: { $gt: ISODate("2023-06-03 00:00:00"), $lt: ISODate("2023-06-04 00:00:00") }, familyId: 33 }, }, { $project: { outPower: { $toDouble: "$OutP" }, PvU: { $toDouble: "$PvU" }, PvP: { $toDouble: "$PvP" }, } }, { $group: { _id: "$familyId", avgField1: { $avg: "$outPower" }, avgField2: { $avg: "$PvU" }, avgField3: { $avg: "$PvP" }, } }])用mongoTemolate怎么写

您可以参考以下代码将该聚合操作转化为MongoTemplate的写法：

Criteria criteria = Criteria.where("createTime")
    .gt("2023-06-03T00:00:00Z")
    .lt("2023-06-04T00:00:00Z")
    .and("familyId").is(33);

Aggregation aggregation = Aggregation.newAggregation(
    Aggregation.match(criteria),
    Aggregation.project()
        .and(ConvertOperators.ToDouble.toDouble("$OutP")).as("outPower")
        .and(ConvertOperators.ToDouble.toDouble("$PvU")).as("PvU")
        .and(ConvertOperators.ToDouble.toDouble("$PvP")).as("PvP"),
    Aggregation.group("familyId")
        .avg("outPower").as("avgField1")
        .avg("PvU").as("avgField2")
        .avg("PvP").as("avgField3")
);

AggregationResults<Document> results = mongoTemplate.aggregate(aggregation, "device_measure", Document.class);
List<Document> mappedResults = results.getMappedResults();

其中，Criteria用于构建查询条件，Aggregation包含聚合操作的步骤，AggregationResults用于存储聚合结果。最后，您可以通过mappedResults获取聚合结果。

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

可以使用Java MongoDB驱动程序中的聚合框架来实现此查询。以下是Java代码示例：

import com.mongodb.client.MongoClients;
import com.mongodb.client.MongoCollection;
import com.mongodb.client.MongoDatabase;
import org.bson.Document;
import static com.mongodb.client.model.Accumulators.sum;
import static com.mongodb.client.model.Aggregates.*;
import static com.mongodb.client.model.Sorts.descending;
import static java.util.Arrays.asList;

public class AggregateExample {

  public static void main(String[] args) {

    // 连接到MongoDB数据库
    MongoDatabase database = MongoClients.create("mongodb://localhost:27017").getDatabase("yourDatabaseName");

    // 获取P_ActionUrlAccessLog集合
    MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("P_ActionUrlAccessLog");

    // 构建聚合管道
    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)),
            sort(descending("count"))
    )).forEach(printBlock);
  }

  // 打印输出结果
  static Block<Document> printBlock = new Block<Document>() {
    public void apply(final Document document) {
      System.out.println(document.toJson());
    }
  };
}

请注意，在代码中，您需要将 `yourDatabaseName` 替换为您的数据库名称。此外，您可以调整聚合管道的阶段以满足您的具体需求。