我想知道是否有人可以帮助我正确设置聚合函数。我正在尝试计算一段文本在指定日期每小时出现的次数。到目前为止，我有:db.daily_data.aggregate([{$project:{useragent:1,datetime:1,url:1,hour:{$hour:newDate("$datetime")}}},{$match:{datetime:{$gte:1361318400000,$lt:1361404800000},useragent:/.*LinkCheckbySiteimprove.*/i}},{$group:{_id:{useragent:"$useragent",hou
我有一个名为ParseRequest的集合。它用共享key_id加阴影。可能不是最好的选择，但现在我认为这并不重要，因为该馆藏只有40,000份文件。在这种情况下，我关心ParseRequest集合的两个属性:已处理(bool值)和已解析(bool值)。我需要运行这个查询，我希望它快如闪电:分贝。ParseRequest.count({processed:true,parsed:true})所以我尝试了两种不同的方式:在处理和解析时有单独的复合键包括处理和解析到片键这两种方式都提高了性能但还不够，上面的count()运行时间为2-3秒左右，但我需要比这快得多。值得注意的是，此查询立即返
我在MongoDB中有数据。一个对象的结构是这样的:{"_id":ObjectId("5395177980a6b1ccf916312c"),"institutionId":"831","currentObject":{"systemIdentifiers":[{"value":"24387","system":"ABC"}]}}我必须知道有多少对象具有相同的institutionId和systemIdentifiers[0].value并且只想返回以这种方式重复的对象。为此，我按这些ID将它们分组并计算出现次数。当count大于1时，应返回对象(一对ID)。这是一段使用MapReduc
我有很多字段的用户模型，我想显示一个表作为其中2个字段的矩阵:-创建时间-类型对于created_at，我只是这样使用了一个group_by:(User.where(:type=>"blabla").all.group_by{|item|item.send(:created_at).strftime("%Y-%m-%d")}).sort.eachdo|creation_date,users|这给了我每个创建日期的所有用户的一个很好的数组，所以我table上的线条没问题。但是我想显示多行，每个代表每种类型的用户的子选择。所以目前，我每行执行一个请求(每种类型，只需替换“blabla”)。
我有一个mongo存储“任务”，它有一个数组“answers”，它采用散列，其元素是时间戳。所以:task->project_id,answers->[{timestamp:,question_1:,question_2:},{timestamp:,question_1:,question_2:},]我想做的是获取具有给定项目ID且其最新答案时间戳字段在过去24小时内的所有任务的列表。项目ID的事情显然非常简单，我可以确定时间戳是否落在$gte和$lt的给定时间段之间......但我不知道如何将其范围限定为最新的时间戳。我没有为此使用ORM-所以只是首选普通的mongo查询语法。感谢任
我有一大堆这样的文件:{_id:'1',colors:[{value:'red',count:2},{value:'blue',count:3}]shapes:[{value:'cube',type:'3d'},{value:'square',type:'2d'}]},{_id:'2',colors:[{value:'red',count:7},{value:'blue',count:34},{value:'yellow',count:12}]shapes:[{value:'prism',type:'3d'},{value:'triangle',type:'2d'}]}通过使用$unw
我的用户有这个字段:interestedIn:[{type:String,enum:['art','sport','news','calture',...],}],我的视频有这个字段:categories:[{type:String,enum:['art','sport','news','calture',...],}],所以我需要一个具有以下条件的视频查询:首先查询所有视频并按req.user.interestedIn中的值排序。其余与req.user.interestedIn不匹配的视频排在最后。我已经完成了上述查询:Video.aggregate([{'$match':{}},{
我有一组文档，例如:{"browser":"firefox","version":"4.0.1"}{"browser":"firefox","version":"3.6.2"}{"browser":"ie","version":"8.0"}如何计算所有浏览器的平均值以便结果为:globalfirefox:66%globalie:33%precisefirefox:4.0.1:50%3.6.3:50%棘手的部分是我不想在数组中提供所有可用的Firefox版本。MongoDB查询应该找到集合中的所有不同版本并计算所有版本的平均值。提前致谢! 最佳答案
使用以下PyMongo查询。我使用了Mongo网络研讨会中的一些技巧，他们建议使用_id字段存储时间戳，以提高性能和内存使用率。cursor=db.dados_meteo_reloaded.aggregate([{"$match":{"_id":{"$gte":"0001:20120901","$lte":"0001:20140215"},"TMP":{"$lt":7.2}}},{"$project":{"year":{"$substr":["$_id",5,4]},"month":{"$substr":["$_id",9,2]},"day":{"$substr":["$_id",11
直接在MongoDB上运行以下文本搜索不会产生任何问题:db.getCollection('schools').find({$text:{$search:'somequerystring',$caseSensitive:false,$diacriticSensitive:true}},{score:{$meta:"textScore"}}).sort({score:{$meta:"textScore"}})然而，当尝试使用nativeNodeJSdriver运行相同的查询时:functiongetSchools(filter){returnnewPromise(function(res
