计算符合给定条件的子文档元素
我在 mongodb 中有以下文档结构 {“_id":“123"，"first_name" : "Lorem","last_name" : "Ipsum",“对话":{“个人的" : [{"last_message" : "你好吧",“last_read":1474456404},{"last_message" : "你好 foo",“last_read":1474456404},...],“团
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根据日期范围按天/月/周分组
这是参考这个 问题. 这是我的数据集: [{“评分":4，"ceatedAt": ISODate("2016-08-08T15:32:41.262+0000")},{“评分":3，"createdAt": ISODate("2016-08-08T15:32:41.262+0000")},{“评分":3，"ceatedAt": ISODate("2016-07-01T15:32:41.262
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在 mongo 中分组，不包括空值
我有 mongo 查询，它对文档进行组操作. 我几乎得到了预期的结果，只是我想在没有空值或空值的情况下细化结果. 目前我的查询如下所示: db.productMetadata.aggregate([{$group:{"_id":{"color":"$productAttribute.colour","gender":"$productAttribute.gender"},"count
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如何在 mongoDB 中对 $lookup 结果应用条件?
参考我之前的问题，我有一个关于 $lookup 的问题，并添加了一些条件.您可以从以下链接描述中获得足够的关于问题的参考. 照片: {_id: 1, photo_name: '1.jpg', photo_description: 'description 1', album_id: 1, flag:1 },{_id: 2, photo_name: '2.jpg', photo_descri
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是否可以在 Mongodb 中的两个数据库之间进行 $lookup 聚合?
我正在尝试做这样的事情: 使用用户；db.user.aggregate([{$查找:{来自:“组织.组织"，localField: "organizationId",外国字段:“uuid"，如:“user_org"}}]) user 和 organization 在两个不同的数据库中. 如果这是不可能的，有什么替代方法? 解决方案 是否可以在两个数据库之间进行 $lookup
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使用 joins & 查询猫鼬中的过滤器
我是 Mongodb 的新手 &在我使用 MEAN 堆栈构建的 Web 应用程序中使用它.我的目标是通过连接两个表并对它们应用过滤条件来查询它们.例如:我有两个表 - Bike-BikeID、注册号、品牌、型号和;Appointment - Appointment Date,Status,Bike(ref Bike object) 我只想显示那些没有预约 status='Booked' 的自行车.
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猫鼬对所有文档求和一个值
我希望计算与我的查询匹配的文档中具有名称数量的所有列， ticket.count({time: {$gte: a}, time: {$lte: today}}).then(function (numTickets) { 如何获取文档列金额的总结果? 例如，如果我有: { 时间:20，数量:40}{ 时间:40，数量:20} 它会返回总金额(60)? 请记住，我确实需要在查询中
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MongoDB 在聚合查询中获取第一个和最后一个文档
如何根据 time 字段获取第一个和最后一个文档.我可以使用 $group 并获取 $first 和 $last 文档，但我不需要在这里分组，只需获取第一个和最后一个完整文档.也许我可以使用 slice ?此查询不起作用: {"聚合": "353469045637980_data",“管道":[{“$匹配":{"$and": [{“时间": {“$gte":1461369600}},{“时间":
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在对象数组中使用 $lookup
我的文档结构如下: {_id: 123,name: '我的播放列表',视频:[{视频ID:1}，{视频ID:2}，{视频 ID:3}]} 现在我想在视频集合中做一个 $lookup 来获取所有视频数据.最后，我需要一个这样的数据结构: {_id: 123,name: '我的播放列表',视频:[{videoId:1, videoDetails:[{_id:1, title:'我的搞笑视频',
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MongoDB-通过多个键查找重复的文档
我有一个包含如下文档的集合: { "_id" : ObjectId("55b377cb66b393427367c3e2"), "comment" : "This is a comment", "url_key" : "55b377cb66b393427367c3df", //This is an ObjectId from another re
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MongoDb $ lookup查询具有对象数组中的多个字段
此问题先前已被标记为 该问题 我可以肯定地确认它不是。 这不是链接问题的重复，因为所讨论的元素不是数组而是作为字段嵌入到数组的各个对象中。我完全知道链接问题中的查询应该如何工作，但是这种情况与我的情况不同。 我对有疑问$ lookup 查询MongoDb。我的数据结构如下： 我的“事件” 集合包含以下单个文档： { “ _id”：ObjectId（“ mongodbobj
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如何在mongoDB中从hh:mm到hh:mm的两次过滤数据
猫鼬 var filter = {}; filter.strBillDate = { "$gte": new Date(req.params.fromdate), "$lt": new Date(req.params.todate) }; return Sales .aggregate([{ $match: filter }, {
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MongoDB Aggregation命令转换为Java代码
这是我的mongodb shell命令: db.dais_employee.aggregate([ { "$redact": { "$cond": { "if": { "$gt": [ { "$subtract": [ "$
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将MongoDB(3.0)集合的子集保存到Python中的另一个集合
我找到了这个答案-答案链接 db.full_set.aggregate([ { $match: { date: "20120105" } }, { $out: "subset" } ]); 我想做同样的事情，但集合中有前15000个文档，我找不到如何将限制应用于此类查询(我尝试使用$limit : 15000，但无法识别$ limit) 也在尝试时- db.subset.in
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使用键值对将mongo数组转换为对象
我有一个mongo文档，其中包含一个字符串数组，并且需要将此特定的字符串数组转换为包含键值对的对象数组.以下是我目前的解决方案. { "_id" : ObjectId("57e3720836e36f63695a2ef2"), "platform" : "A1", "available" : { "Community" : { "
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使用$ group和$ push进入子文档的MongoDb聚合查询
我对MongoDb聚合的$group参数有疑问.我的数据结构如下: 我的“事件" 集合包含以下单个文档: { "_id": ObjectId("mongodbobjectid..."), "name": "Some Event", "attendeeContainer": { "min": 0, "max": 10, "att
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Elasticsearch和后续的Mongodb查询
我正在使用Elasticsearch实现搜索功能. 我收到了Elasticsearch返回的“用户名"集，之后我需要查询MongoDB中的集合以获取“用户名"集中每个用户的最新评论. 问题:可以说，每次查询Elasticsearch时，我都会收到约100个用户名，这是查询MongoDB以获得每个用户最新评论的最快方法.使用.findOne()在for循环中查询MongoDB 100次是
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MongoDB聚合性能功能
我正在尝试针对将MongoDb用于大量要用于各种聚合的大量文档的性能问题进行研究. 我已经了解到，集合的容量为32TB，这取决于块和分片键值的大小. 如果我有65,000个客户，每个客户每天平均向我们提供350个销售交易，那么最终每天将创建约22,750,000个文档.当我说一个销售交易时，我的意思是一个对象，它类似于带有标题和行项目的发票.我拥有的每个文档平均为2.60kb.
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在mongoDB中按日期查询文档的最新版本
我试图找到一个mongoDB脚本，该脚本将查看一个集合，在该集合中同一文档有多个记录，并且仅向我提供每个文档的最新版本作为结果集. 我无法用英语更好地解释它，但也许下面的这个小SQL可能会进一步解释它.我希望每个文档都按transaction_reference，但只需要最新的日期版本(object_creation_date). select t.transaction_r
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mongodb组和子组计数
我具有以下文档类型 { "_id" : "-fA2845ORqeyMUItKXfqZw", "user" : "553247ffdc8a4ade4bb09c5e", "state" : 2, "metadata" : { "language" : "en-US" }, "pipeline" : { "api" :
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