MongoDB 统计每个专业的最高分和最低分

假设有一个名为 "scores" 的集合，包含以下文档结构：

{
  "name": "John",
  "major": "Computer Science",
  "score": 85
}

则可以使用 MongoDB 聚合框架来统计每个专业的最高分和最低分，具体的聚合管道操作如下：

db.scores.aggregate([
  {
    $group: {
      _id: "$major",
      maxScore: { $max: "$score" },
      minScore: { $min: "$score" }
    }
  }
])

这个聚合管道将 scores 集合中的文档按照 major 字段进行分组，然后使用 $max 和 $min 操作符分别计算每个分组中 score 字段的最大值和最小值，并将结果输出为包含 _id、maxScore 和 minScore 字段的文档。

相关问题

MongoDB中统计每个品牌的产品库存总量

可以使用MongoDB的聚合框架来实现统计每个品牌的产品库存总量，具体步骤如下：

1. 使用 `$unwind` 操作符展开产品列表，将每个产品作为单独的文档处理。

   db.products.aggregate([
     { $unwind: "$products" }
   ])

2. 使用 `$group` 操作符按品牌名称分组，并计算每个品牌的库存总量。

   db.products.aggregate([
     { $unwind: "$products" },
     {
       $group: {
         _id: "$products.brand",
         totalInventory: { $sum: "$products.inventory" }
       }
     }
   ])

3. 可以使用 `$project` 操作符来指定输出字段，例如只输出品牌名称和库存总量。

   db.products.aggregate([
     { $unwind: "$products" },
     {
       $group: {
         _id: "$products.brand",
         totalInventory: { $sum: "$products.inventory" }
       }
     },
     {
       $project: {
         _id: 0,
         brand: "$_id",
         totalInventory: 1
       }
     }
   ])

这样就可以得到每个品牌的库存总量了。

mongodb副本集和分片

mongodb副本集是指由多个节点组成的数据复制集群，其中包含一个主节点和若干个从节点。主节点负责处理所有的写操作，并将写操作的结果复制到从节点。从节点只负责处理读操作，并从主节点获取最新的数据副本。这种架构可以提高数据的可靠性和可用性，因为即使主节点出现故障，从节点仍然可以继续提供数据服务。

mongodb分片是指将数据集合分散存储在多个服务器上的过程。通过分片，可以将大规模的数据集合分布到多个服务器上，从而提高查询性能和系统的扩展性。分片集群由三个主要组件组成：路由器、配置服务器和分片服务器。路由器负责将查询请求路由到正确的分片服务器上，配置服务器存储集群的元数据和配置信息，分片服务器存储实际的数据。