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。

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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。

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。