伴随着苹果的发布会，M3系列的芯片终于要跟随Mac的新品一起投入实战了。早在几个月前，M3的规格曝光之后，众人就纷纷进行各种猜测和「预言」。现在，M3在Geekbench6中的跑分终于曝光，之前大家对其性能的各种讨论也尘埃落定。我们来看一下万众期待的，尤其是基于目前最先进的台积电3nm工艺的苹果M3芯片，会有什么惊艳的表现？Geekbench6的测试成绩出炉根据最新的爆料，入门级的8核M3，在单核跑分上达到了3061分，多核则达到了11645分。比起10核的M2Pro，M3在单核上领先了近15%，在多核上几乎打平。左：M3，右：M2Pro此外，M3系列的单核性能基本可以与AMD的Ryzen97
我想在同一个文档中根据groupby、count和createDate最大的详细信息查找所有记录，下面是一个示例集合:/*0*/{"_id":1,"name":"pradeep","age":26,"createDate":ISODate("2015-06-20T22:14:41.423-18:30")}/*1*/{"_id":2,"name":"pradeep","age":26,"createDate":ISODate("2015-05-21T22:14:50.598-18:30")}/*2*/{"_id":3,"name":"pradeep","age":26,"createDa
考虑数据集{"_id":{"$oid":"aaa"},"student_id":0,"type":"exam","score":54.6535436362647}{"_id":{"$oid":"bbb"},"student_id":0,"type":"quiz","score":31.95004496742112}{"_id":{"$oid":"ccc"},"student_id":0,"type":"homework","score":14.8504576811645}{"_id":{"$oid":"ddd"},"student_id":0,"type":"homework","sc
我有一组这样的文档:{"_id":numeric-id,"timestamp":a-timestamp,"odd1":"3.45","odd2":"1.95","odd3":"4.05","source":"a"}我设法使用此代码段汇总了记录:{$group:{_id:{tm:"$timestamp"},odd1:{$max:"$odd1"},odd2:{$max:"$odd2"},odd3:{$max:"$odd3"}}}除了每个category的最大odd之外，我还需要对应的字段'source'提供最大奇数。有没有办法向mongo提出这个问题？ 最佳答案
我正在尝试将2个集合合并为一个(不是合并)。我有2个具有相同集合和集合结构的数据库。例如:Collectiontest1db1:{"_id":ObjectId("574c339b3644a65b36e77359"),"appName":"App1","customerId":"Client1","environment":"PROD","methods":[]}Collectiontest2db2:{"_id":ObjectId("574c367d627b45ef0abc00e5"),"appName":"App2","customerId":"Client2","environmen
我在MongoDB中有以下场景:每条记录都有自己的_id和parentId。如果parentId==""那么它就是一个真正的父记录。如果parentId有一个值，那么该记录实际上是一个指向父记录的子记录。下面显示了一个父项及其链接的子项。{"_id":ObjectId('586c9d275d2f62e1634978db'),parentId="",count=1,}{"_id":ObjectId('586c9d275d2f62e163497811'),parentId=ObjectId('586c9d275d2f62e1634978db'),count=3,}我想要一个查询，在那里我找
编辑:此编辑可能会改变此问题的进程。在spark上运行的mongodb聚合(特别是$group)在写回集合时创建了重复的_id记录。结果，mongodb抛出重复键错误。顺便说一句，这个查询在mongoshell中运行得很好。这是我做的:我拿了一个小数据集，并将(聚合)spark代码的结果打印到控制台，而不是写入集合。我打印了完整的结果集，但在_id字段中发现了重复项。数据看起来像这样:(已编辑)Document{{_id=Document{{prodCategory=123},{proId=ABC},{location=US}},details=[Document{{....}},
我读过SO和类似的问题one.但是我无法构建我想要的查询...假设我有以下数据结构:{"CAUG":"id1","action":"actionA","date":ISODate("2017-01-01"),"hp":16}{"CAUG":"id1","action":"actionB","date":ISODate("2017-01-01"),"hp":17}{"CAUG":"id1","action":"actionC","date":ISODate("2017-02-10"),"hp":18}{"CAUG":"id2","action":"actionX","date":ISOD
我有产品组文档，如下所示:[{options:[],products:[{sku:'123',name:'Productname1'},{sku:'476',name:'Productname2'}]},{options:[],products:[{sku:'265',name:'Productname3'},{sku:'789',name:'Productname4'}]}]我需要做的是一个高级查询，其中不仅包括对产品组进行排序，还包括对其中的产品数组进行排序。我目前正在尝试的方法是将aggregate()与$unwind和$sort一起使用，然后尝试将组重新组合在一起(在$unwi
我的查询执行得太慢了:db.pmusers.aggregate({$unwind:'$preferableUsersIds'},{$addFields:{count:1}},{$group:{_id:'$preferableUsersIds',number:{$sum:"$count"}}},{$sort:{number:-1}},{$limit:1})我注意到$group是这个问题的原因。你能建议加快速度的方法吗？附言根据我读过的谷歌信息-添加索引无济于事我可以说我尝试了db.pmusers.createIndex({preferableUsersIds:1});和db.pmuser
