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MongoDB - 组合聚合阶段：$group、$match、$limit、$sort、$skip、$project、$count

news 2026/2/8 20:08:08

文章目录

- 1. $group
- 2. $group-> $project
- - - 2.1 $group
    - 2.2 $group-> $project
    - 2.3 SpringBoot 整合 MongoDB
- 3. $match-> $group -> $match
- - - 3.1 $match
    - 3.2 $match-> $group
    - 3.3 $match-> $group-> $match
    - 3.4 SpringBoot 整合 MongoDB
- 4. $match-> $group-> $project-> $sort-> skip-> $limit
- - - 4.1 $match
    - 4.2 $match-> $group
    - 4.3 $match-> $group-> $project
    - 4.4 $match-> $group-> $project-> $sort
    - 4.5 $match-> $group-> $project-> $sort-> $skip
    - 4.5 $match-> $group-> $project-> $sort-> $skip-> $limit
    - 4.6 SpringBoot 整合 MongoDB
- 5. $group-> $project
- - - 5.1 $group 多字段分组聚合
    - 5.2 $group-> $project
    - 5.3 $group-> $project-> $sort
    - 5.4 $group-> $project-> $sort-> $limit
    - 5.5 SpringBoot 整合 MongoDB

根据工作中常见的业务需求，构造了一些场景来练习 mongodb 聚合阶段的使用。

1. $group

$group 根据单个字段对文档进行分组。

构造测试数据：

db.sales.drop()db.sales.insertMany([{ "_id": 1, "product": "A", "category": "Electronics", "quantity": 10, "price": 100 },{ "_id": 2, "product": "B", "category": "Electronics", "quantity": 5, "price": 200 },{ "_id": 3, "product": "C", "category": "Electronics", "quantity": 5, "price": 300 },{ "_id": 4, "product": "D", "category": "Electronics", "quantity": 10, "price": 500 },{ "_id": 5, "product": "A", "category": "Clothing", "quantity": 8, "price": 500},{ "_id": 6, "product": "B", "category": "Clothing", "quantity": 12, "price": 200 },{ "_id": 7, "product": "C", "category": "Clothing", "quantity": 8, "price": 600 },{ "_id": 8, "product": "D", "category": "Clothing", "quantity": 12, "price": 700 }
])

根据 category 字段对文档进行分组并计算每个分组内文档的数量：

db.sales.aggregate([{$group : {_id : "$category",count: { $sum: 1 }}}
])

执行 $group 聚合阶段后输出的文档：

// 1
{"_id": "Clothing","count": 4
}// 2
{"_id": "Electronics","count": 4
}

SpringBoot整合MongoDB实现：

// 输入文档
@Data
@Document(collection = "sales")
public class Sales {@MongoIdprivate int _id;private String product;private String category;private int quantity;private int price;
}// 输出文档
@Data
public class AggregationResult {private int _id;private int count;
}// 聚合操作
@Test
public void aggregateTest() {// $group 聚合阶段GroupOperation group = Aggregation.group("category").count().as("count");// 组合聚合阶段Aggregation aggregation = Aggregation.newAggregation(group);// 执行聚合查询AggregationResults<AggregationResult> results= mongoTemplate.aggregate(aggregation, Sales.class, AggregationResult.class);List<AggregationResult> mappedResults = results.getMappedResults();// 打印结果mappedResults.forEach(System.out::println);//AggregationResult(_id=Clothing, count=4)//AggregationResult(_id=Electronics, count=4)
}

2. $group-> $project

$group 单字段分组 + $project 排除字段 + $project 重命名字段

构造测试数据：

db.sales.drop()db.sales.insertMany([{ "_id": 1, "product": "A", "category": "Electronics", "quantity": 10, "price": 100 },{ "_id": 2, "product": "B", "category": "Electronics", "quantity": 5, "price": 200 },{ "_id": 3, "product": "C", "category": "Electronics", "quantity": 5, "price": 300 },{ "_id": 4, "product": "D", "category": "Electronics", "quantity": 10, "price": 500 },{ "_id": 5, "product": "A", "category": "Clothing", "quantity": 8, "price": 500},{ "_id": 6, "product": "B", "category": "Clothing", "quantity": 12, "price": 200 },{ "_id": 7, "product": "C", "category": "Clothing", "quantity": 8, "price": 600 },{ "_id": 8, "product": "D", "category": "Clothing", "quantity": 12, "price": 700 }
])

2.1 $group

执行 $group 聚合阶段后输出的文档：

db.sales.aggregate([{$group : {_id : "$category",count: { $sum: 1 }}}
])

// 1
{"_id": "Clothing","count": 4
}// 2
{"_id": "Electronics","count": 4
}

2.2 $group-> $project

执行 $g ro u p +$ project 聚合阶段后输出的文档：

db.sales.aggregate([// $group阶段：将聚合管道内的文档按照category分组，并计算分组内的文档数量{$group : {_id : "$category",count: { $sum: 1 }}},// $project阶段：将聚合管道内的文档排除_id字段，并将count字段的名称重命名newCount字段{$project : {_id : 0,newCount: "$count"}}
])

// 1
{"newCount": 4
}// 2
{"newCount": 4
}

2.3 SpringBoot 整合 MongoDB

// 输入文档实体类
@Data
@Document(collection = "sales")
public class Sales {@Idprivate int _id;private String product;private String category;private int quantity;private int price;
}// 输出文档实体类
@Data
public class AggregationResult {private String newCount;
}// 聚合操作
@SpringBootTest
@RunWith(SpringRunner.class)
public class BeanLoadServiceTest {@Autowiredprivate MongoTemplate mongoTemplate;@Testpublic void aggregateTest() {// $group 聚合阶段GroupOperation group = Aggregation.group("category").count().as("count");// $project 聚合阶段ProjectionOperation project = Aggregation.project().andExclude("_id").and("count").as("newCount");// 组合聚合阶段Aggregation aggregation = Aggregation.newAggregation(group,project);// 执行聚合查询AggregationResults<AggregationResult> results= mongoTemplate.aggregate(aggregation, Sales.class, AggregationResult.class);List<AggregationResult> mappedResults = results.getMappedResults();// 打印结果mappedResults.forEach(System.out::println);//AggregationResult(newCount=4)//AggregationResult(newCount=4)}
}

3. $match-> $group -> $match

$match 根据条件筛选文档+ $group 根据单字段分组文档 + $match 筛选分组后的文档

构造测试数据：

db.sales.drop()db.sales.insertMany([{ "_id": 1, "product": "A", "category": "Electronics", "quantity": 10, "price": 100 },{ "_id": 2, "product": "B", "category": "Electronics", "quantity": 5, "price": 200 },{ "_id": 3, "product": "C", "category": "Electronics", "quantity": 5, "price": 300 },{ "_id": 4, "product": "D", "category": "Electronics", "quantity": 10, "price": 500 },{ "_id": 5, "product": "A", "category": "Clothing", "quantity": 8, "price": 500},{ "_id": 6, "product": "B", "category": "Clothing", "quantity": 12, "price": 200 },{ "_id": 7, "product": "C", "category": "Clothing", "quantity": 8, "price": 600 },{ "_id": 8, "product": "D", "category": "Clothing", "quantity": 12, "price": 700 }
])

3.1 $match

执行 $match 聚合阶段输出的文档为：

db.sales.aggregate([// 第一阶段：筛选出 price>=300 的文档{$match : {"price": { $gte: 300 }}}
])

// 1
{"_id": 3,"product": "C","category": "Electronics","quantity": 5,"price": 300
}// 2
{"_id": 4,"product": "D","category": "Electronics","quantity": 10,"price": 500
}// 3
{"_id": 5,"product": "A","category": "Clothing","quantity": 8,"price": 500
}// 4
{"_id": 7,"product": "C","category": "Clothing","quantity": 8,"price": 600
}// 5
{"_id": 8,"product": "D","category": "Clothing","quantity": 12,"price": 700
}

3.2 $match-> $group

执行 $ma t c h +$ group 聚合阶段是输出的文档为：

db.sales.aggregate([// 第一阶段：筛选出 price>=300 的文档{$match : {"price": { $gte: 300 }}},// 第二阶段：将聚合管道内的文档按照category分组，并计算分组内的文档数量{$group : {_id : "$category",count: { $sum: 1 }}}
])

// 1
{"_id": "Clothing","count": 3
}// 2
{"_id": "Electronics","count": 2
}

3.3 $match-> $group-> $match

执行 $ma t c h +$ group+$match 聚合阶段是输出的文档为：

db.sales.aggregate([// 第一阶段：筛选出 price>=300 的文档{$match : {"price": { $gte: 300 }}},// 第二阶段：将聚合管道内的文档按照category分组，并计算分组内的文档数量{$group : {_id : "$category",count: { $sum: 1 }}},// 第三阶段：筛选出 count>=3 的文档{$match : {"count": { $gte: 3 }}}
])

// 1
{"_id": "Clothing","count": 3
}

3.4 SpringBoot 整合 MongoDB

// 输入文档实体
@Data
@Document(collection = "sales")
public class Sales {@Idprivate int _id;private String product;private String category;private int quantity;private int price;
}// 输出文档实体
@Data
public class AggregationResult {private String _id;private int count;
}// 执行聚合阶段
@SpringBootTest
@RunWith(SpringRunner.class)
public class BeanLoadServiceTest {@Autowiredprivate MongoTemplate mongoTemplate;@Testpublic void aggregateTest() {// $match 聚合阶段MatchOperation match1 = Aggregation.match(Criteria.where("price").gte(300));// $group 聚合阶段GroupOperation group = Aggregation.group("category").count().as("count");// $match 聚合阶段MatchOperation match2 = Aggregation.match(Criteria.where("count").gte(3));// 组合聚合阶段Aggregation aggregation = Aggregation.newAggregation(match1,group,match2);// 执行聚合查询AggregationResults<AggregationResult> results= mongoTemplate.aggregate(aggregation, Sales.class, AggregationResult.class);List<AggregationResult> mappedResults = results.getMappedResults();// 打印结果mappedResults.forEach(System.out::println);//AggregationResult(_id=Clothing, count=3)}
}

4. $match-> $group-> $project-> $sort-> skip-> $limit

$match 根据条件筛选文档+ $group 根据单字段分组文档 + $project 重命名字段+ $sort 对文档按照唯一键排序

构造测试数据：

db.sales.drop()db.sales.insertMany([{ "_id": 1, "product": "C", "category": "Electronics", "quantity": 10, "price": 100 },{ "_id": 2, "product": "A", "category": "Electronics", "quantity": 5, "price": 200 },{ "_id": 3, "product": "A", "category": "Electronics", "quantity": 5, "price": 300 },{ "_id": 4, "product": "D", "category": "Electronics", "quantity": 10, "price": 500 },{ "_id": 5, "product": "A", "category": "Clothing", "quantity": 8, "price": 500},{ "_id": 6, "product": "B", "category": "Clothing", "quantity": 12, "price": 200 },{ "_id": 7, "product": "B", "category": "Clothing", "quantity": 8, "price": 600 },{ "_id": 8, "product": "C", "category": "Clothing", "quantity": 12, "price": 700 }
])

4.1 $match

执行 $match 聚合阶段输出的文档为：

db.sales.aggregate([// $match 阶段：筛选出 price>100 的文档{$match : {"price": { $gt: 100 }}}
])

// 1
{"_id": 2,"product": "A","category": "Electronics","quantity": 5,"price": 200
}// 2
{"_id": 3,"product": "A","category": "Electronics","quantity": 5,"price": 300
}// 3
{"_id": 4,"product": "D","category": "Electronics","quantity": 10,"price": 500
}// 4
{"_id": 5,"product": "A","category": "Clothing","quantity": 8,"price": 500
}// 5
{"_id": 6,"product": "B","category": "Clothing","quantity": 12,"price": 200
}// 6
{"_id": 7,"product": "B","category": "Clothing","quantity": 8,"price": 600
}// 7
{"_id": 8,"product": "C","category": "Clothing","quantity": 12,"price": 700
}

4.2 $match-> $group

执行 $match + $group 聚合阶段输出的文档为：

db.sales.aggregate([// $match阶段：筛选出 price>=300 的文档{$match : {"price": { $gt: 100 }}},// $group阶段：将聚合管道内的文档按照category分组，并计算分组内的文档数量{$group : {_id : "$product",count: { $sum: 1 }}}
])

// 1
{"_id": "C","count": 1
}// 2
{"_id": "D","count": 1
}// 3
{"_id": "B","count": 2
}// 4
{"_id": "A","count": 3
}

4.3 $match-> $group-> $project

执行$match + $group + $project 聚合阶段输出的文档为：

db.sales.aggregate([// $match阶段：筛选出 price>=300 的文档{$match : {"price": { $gt: 100 }}},// $group阶段：将聚合管道的文档按照category分组，并计算分组内的文档数量{$group : {_id : "$product",count: { $sum: 1 }}},// $project阶段：输出文档排除_id字段，包含count字段，并将_id字段重命名为product字段{$project : {_id:0,count: 1,product: "$_id"}}
])

// 1
{"count": 1,"product": "C"
}// 2
{"count": 1,"product": "D"
}// 3
{"count": 2,"product": "B"
}// 4
{"count": 3,"product": "A"
}

4.4 $match-> $group-> $project-> $sort

执行$match + $group + $project + $sort 聚合阶段输出的文档为：

db.sales.aggregate([// $match阶段：筛选出 price>=300 的文档{$match : {"price": { $gt: 100 }}}, // $group阶段：将聚合管道的文档按照category分组，并计算分组内的文档数量{$group : {_id : "$product",count: { $sum: 1 }}},// $project阶段：将聚合管道内的文档排除_id字段，包含count字段，并将_id字段重命名为product字段{$project : {_id:0,count: 1,product: "$_id"}},// $sort阶段：将聚合管道内的文档按照count字段降序排序{$sort : {count:-1}}
])

// 1
{"count": 3,"product": "A"
}// 2
{"count": 2,"product": "B"
}// 3
{"count": 1,"product": "C"
}// 4
{"count": 1,"product": "D"
}

4.5 $match-> $group-> $project-> $sort-> $skip

db.sales.aggregate([// $match阶段：筛选出 price>=300 的文档{$match : {"price": { $gt: 100 }}}, // $group阶段：将聚合管道的文档按照category分组，并计算分组内的文档数量{$group : {_id : "$product",count: { $sum: 1 }}},// $project阶段：将聚合管道内的文档排除_id字段，包含count字段，并将_id字段重命名为product字段{$project : {_id:0,count: 1,product: "$_id"}},// $sort阶段：将聚合管道内的文档按照count字段降序排序{$sort : {count:-1}},// $skip阶段：跳过聚合管道的前2个文档并输出{$skip: 2}
])

// 1
{"count": 1,"product": "C"
}// 2
{"count": 1,"product": "D"
}

4.5 $match-> $group-> $project-> $sort-> $skip-> $limit

执行 $match + $group + $project + $sort + $limit 聚合阶段输出的文档为：

db.sales.aggregate([// $match阶段：筛选出 price>=300 的文档{$match : {"price": { $gt: 100 }}}, // $group阶段：将聚合管道的文档按照category分组，并计算分组内的文档数量{$group : {_id : "$product",count: { $sum: 1 }}},// $project阶段：将聚合管道内的文档排除_id字段，包含count字段，并将_id字段重命名为product字段{$project : {_id:0,count: 1,product: "$_id"}},// $sort阶段：将聚合管道内的文档按照count字段降序排序{$sort : {count:-1}},// $skip阶段：跳过聚合管道的前2个文档并输出{$skip: 2},// $limit阶段：仅输出聚合管道内的前1个文档{$limit: 1}
])

// 1
{"count": 1,"product": "C"
}

4.6 SpringBoot 整合 MongoDB

// 输入文档实体类
@Data
@Document(collection = "sales")
public class Sales {@Idprivate int _id;private String product;private String category;private int quantity;private int price;
}// 输出文档实体类
@Data
public class AggregationResult {private int count;private String product;
}// 执行聚合操作
@SpringBootTest
@RunWith(SpringRunner.class)
public class BeanLoadServiceTest {@Autowiredprivate MongoTemplate mongoTemplate;@Testpublic void aggregateTest() {// $match 聚合阶段MatchOperation match = Aggregation.match(Criteria.where("price").gt(100));// $group 聚合阶段GroupOperation group = Aggregation.group("product").count().as("count");// $project 聚合阶段ProjectionOperation project = Aggregation.project("count").andExclude("_id").and("$_id").as("product");// $sort聚合阶段SortOperation sort = Aggregation.sort(Sort.Direction.DESC, "count");// $skip 聚合阶段SkipOperation skip = Aggregation.skip(2);// $limit 聚合阶段LimitOperation limit = Aggregation.limit(1);// 组合聚合阶段Aggregation aggregation = Aggregation.newAggregation(match,group,project,sort,skip,limit);// 执行聚合查询AggregationResults<AggregationResult> results= mongoTemplate.aggregate(aggregation, Sales.class, AggregationResult.class);List<AggregationResult> mappedResults = results.getMappedResults();// 打印结果mappedResults.forEach(System.out::println);//AggregationResult(count=1, product=C)}
}

5. $group-> $project

构造测试数据：

db.sales.drop()db.sales.insertMany([{ "_id": 1, "product": "C", "category": "Electronics", "quantity": 10, "price": 100 },{ "_id": 2, "product": "A", "category": "Electronics", "quantity": 5, "price": 200 },{ "_id": 3, "product": "A", "category": "Electronics", "quantity": 5, "price": 300 },{ "_id": 4, "product": "D", "category": "Electronics", "quantity": 10, "price": 500 },{ "_id": 5, "product": "A", "category": "Clothing", "quantity": 8, "price": 500},{ "_id": 6, "product": "B", "category": "Clothing", "quantity": 12, "price": 200 },{ "_id": 7, "product": "B", "category": "Clothing", "quantity": 8, "price": 600 },{ "_id": 8, "product": "C", "category": "Clothing", "quantity": 12, "price": 700 }
])

5.1 $group 多字段分组聚合

$group 根据 category 和 product 字段分组后输出的文档为：

db.sales.aggregate([{// $group聚合阶段：将输入文档按照category和product字段分组$group: {_id: {category: "$category",product: "$product"},count: { $sum: 1 }}}
])

// 1
{"_id": {"category": "Clothing","product": "C"},"count": 1
}// 2
{"_id": {"category": "Clothing","product": "B"},"count": 2
}// 3
{"_id": {"category": "Clothing","product": "A"},"count": 1
}// 4
{"_id": {"category": "Electronics","product": "A"},"count": 2
}// 5
{"_id": {"category": "Electronics","product": "D"},"count": 1
}// 6
{"_id": {"category": "Electronics","product": "C"},"count": 1
}

5.2 $group-> $project

执行 $group + $project 聚合阶段后输出的文档为：

db.sales.aggregate([// $group聚合阶段：将输入文档按照category和product字段分组{$group: {_id: {category: "$category",product: "$product"},count: { $sum: 1 }}},// $project聚合阶段：发将_id.category重命名为category，将_id.product重命名为product,包含count字段,排除_id字段{$project: {category: "$_id.category",product: "$_id.product",count: 1,_id: 0}}
])

// 1
{"count": 1,"category": "Clothing","product": "C"
}// 2
{"count": 2,"category": "Clothing","product": "B"
}// 3
{"count": 1,"category": "Clothing","product": "A"
}// 4
{"count": 2,"category": "Electronics","product": "A"
}// 5
{"count": 1,"category": "Electronics","product": "D"
}// 6
{"count": 1,"category": "Electronics","product": "C"
}

5.3 $group-> $project-> $sort

执行 $group + $project + $sort 聚合阶段后输出的文档为：

db.sales.aggregate([// $group聚合阶段：将输入文档按照category和product字段分组{$group: {_id: {category: "$category",product: "$product"},count: { $sum: 1 }}},// $project聚合阶段：发将_id.category重命名为category，将_id.product重命名为product,包含count字段,排除_id字段{$project: {category: "$_id.category",product: "$_id.product",count: 1,_id: 0}},// $sort聚合阶段：将聚合管道内的文档按照count字段升序排序{$sort: {count:1}}
])

// 1
{"count": 1,"category": "Clothing","product": "C"
}// 2
{"count": 1,"category": "Clothing","product": "A"
}// 3
{"count": 1,"category": "Electronics","product": "D"
}// 4
{"count": 1,"category": "Electronics","product": "C"
}// 5
{"count": 2,"category": "Clothing","product": "B"
}// 6
{"count": 2,"category": "Electronics","product": "A"
}

5.4 $group-> $project-> $sort-> $limit

执行 $group + $project + $sort + $limit 聚合阶段后输出的文档为：

db.sales.aggregate([// $group聚合阶段：将输入文档按照category和product字段分组{$group: {_id: {category: "$category",product: "$product"},count: { $sum: 1 }}},// $project聚合阶段：发将_id.category重命名为category，将_id.product重命名为product,包含count字段,排除_id字段{$project: {category: "$_id.category",product: "$_id.product",count: 1,_id: 0}},// $sort聚合阶段：将聚合管道内的文档按照count字段升序排序{$sort: {count:1}},// $limit聚合阶段：仅输出聚合管道内的前2个文档{$limit:2}
])

// 1
{"count": 1,"category": "Clothing","product": "A"
}// 2
{"count": 1,"category": "Clothing","product": "C"
}

5.5 SpringBoot 整合 MongoDB

// 输入文档实体类
@Data
@Document(collection = "sales")
public class Sales {@Idprivate int _id;private String product;private String category;private int quantity;private int price;
}// 输出文档实体类
@Data
public class AggregationResult {private int count;private String product;private String category;
}// 执行聚合操作
@SpringBootTest
@RunWith(SpringRunner.class)
public class BeanLoadServiceTest {@Autowiredprivate MongoTemplate mongoTemplate;@Testpublic void aggregateTest() {// $group 聚合阶段GroupOperation group = Aggregation.group("category","product").count().as("count");// $project 聚合阶段ProjectionOperation project = Aggregation.project("count").andExclude("_id").and("$_id.category").as("category").and("$_id.product").as("product");// $sort聚合阶段SortOperation sort = Aggregation.sort(Sort.Direction.DESC, "count");// $limit 聚合阶段LimitOperation limit = Aggregation.limit(2);// 组合聚合阶段Aggregation aggregation = Aggregation.newAggregation(group,project,sort,limit);// 执行聚合查询AggregationResults<AggregationResult> results= mongoTemplate.aggregate(aggregation, Sales.class, AggregationResult.class);List<AggregationResult> mappedResults = results.getMappedResults();// 打印结果mappedResults.forEach(System.out::println);//AggregationResult(count=2, product=A, category=Electronics)//AggregationResult(count=2, product=B, category=Clothing)}
}

MongoDB - 组合聚合阶段：$group、$match、$limit、$sort、$skip、$project、$count

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编程日记 2024/7/27 19:01:50

8、从0搭建企业门户网站——网站部署

目录正文 1、域名解析 2、云服务器端口授权 3、Mysql数据库初始化 4、上传网站软件包 5、Tomcat配置 6、运行Tomcat 7、停止Tomcat 8、部署后发现验证码无法使用完毕！正文当云服务器租用、域名购买和软件开发都完成后，我们就可以开始网站部署上线，ICP备案会长…...

编程日记 2024/7/27 19:00:48

uniapp中出现图片过小会与盒子偏离

结论：在image的父盒子中加上display: flex，原因不清楚出问题的代码和图片如下： <template><view style" background-color: greenyellow; height: 10rpx;width: 10rpx;"><image :src"imgSrc.seatnull" …...

编程日记 2024/7/27 18:59:46

MySQL练手 --- 1934. 确认率

题目链接：1934. 确认率思路由题可知，两个表，一个表为Signups注册表，另一个表为Confirmations信息确认表，表的关联关系为一对一，且user_id作为两个表的连接条件（匹配字段）&#…...

编程日记 2024/7/27 18:56:41

【OpenCV C++20 学习笔记】扫描图片数据

扫描图片数据应用情景图像数据扫描的难点颜色空间缩减（color space reduction）查询表扫描算法计算查询表统计运算时长连续内存3种扫描方法C风格的扫描方法迭代器方法坐标方法LUT方法算法效率对比结论应用情景图像数据扫描的难点在上一篇文章《基…...

编程日记 2024/7/27 18:50:34

LeetCode：爬楼梯（C语言）

1、问题概述：每次可以爬 1 或 2 个台阶。有多少种不同的方法可以爬到楼顶 2、示例示例 1： 输入：n 2 输出：2 解释：有两种方法可以爬到楼顶。 1. 1 阶 1 阶 2. 2 阶示例 2： 输入：n 3 输出&a…...

编程日记 2024/7/27 18:49:33

银河麒麟（arm64）环境下通过docker安装postgis3，并实现数据整体迁移

银河麒麟(arm64)环境下通过docker安装postgis3，并实现数据整体迁移硬件配置：麒麟9006C 系统环境：银河麒麟桌面版v10 sp1 数据库：postgresql11+postgis3.0 具体的步骤参考https://blog.csdn.net/qq_34817440/article/details/103914574 -----主要操作-----------------…...

编程日记 2024/7/27 18:46:29

C语言 | Leetcode C语言题解之第278题第一个错误的版本

题目： 题解： int firstBadVersion(int n) {int left 1, right n;while (left < right) { // 循环直至区间左右端点相同int mid left (right - left) / 2; // 防止计算时溢出if (isBadVersion(mid)) {right mid; // 答案在区间 [left, mid] 中…...

编程日记 2024/7/27 18:43:25

京东科技集团将在香港发行与港元1:1挂钩的加密货币稳定币

据京东科技集团旗下公司京东币链科技(香港)官网信息，京东稳定币是一种基于公链并与港元(HKD) 1:1挂钩的稳定币，将在公共区块链上发行，其储备由高度流动且可信的资产组成，这些资产安全存放于持牌金融机构的独立账户中，通…...

编程日记 2024/7/27 18:41:24

Vue 实现电子签名并生成签名图片

目录前言项目结构代码实现安装依赖创建签名画布组件生成签名图片总结相关阅读 1. 前言电子签名在现代Web应用中越来越普遍，例如合同签署、确认表单等。本文将介绍如何使用Vue.js实现一个简单的电子签名功能，并将签名生成图片。 2. 项目结构项…...

编程日记 2024/7/27 18:40:23

Visual Studio 2022美化

说明： VS版本：Visual Studio Community 2022 背景美化【扩展】【管理扩展】搜索“ClaudiaIDE”，【下载】，安装完扩展要重启VS 在wallhaven下载壁纸图片作为文本编辑器区域背景图片【工具】【选项】搜索ClaudiaIDE&#xff…...

编程日记 2024/7/27 18:39:22

在软件开发中正确使用MySQL日期时间类型的深度解析

在日常软件开发场景中，时间信息的存储是底层且核心的需求。从金融交易的精确记账时间、用户操作的行为日志，到供应链系统的物流节点时间戳，时间数据的准确性直接决定业务逻辑的可靠性。MySQL作为主流关系型数据库，其日期时间类型的…...

编程新知 2025/10/16 13:22:06

springboot 百货中心供应链管理系统小程序

一、前言随着我国经济迅速发展，人们对手机的需求越来越大，各种手机软件也都在被广泛应用，但是对于手机进行数据信息管理，对于手机的各种软件也是备受用户的喜爱，百货中心供应链管理系统被用户普遍使用，为方…...

编程新知 2026/2/7 9:51:41

MySQL 隔离级别：脏读、幻读及不可重复读的原理与示例

一、MySQL 隔离级别 MySQL 提供了四种隔离级别，用于控制事务之间的并发访问以及数据的可见性，不同隔离级别对脏读、幻读、不可重复读这几种并发数据问题有着不同的处理方式，具体如下：隔离级别脏读不可重复读幻读性能特点及锁机制读未提交（READ UNCOMMITTED）允许出现允许…...

编程新知 2025/9/16 21:01:58

c++ 面试题(1)-----深度优先搜索（DFS）实现

操作系统：ubuntu22.04 IDE:Visual Studio Code 编程语言：C11 题目描述地上有一个 m 行 n 列的方格，从坐标 [0,0] 起始。一个机器人可以从某一格移动到上下左右四个格子，但不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于 k 的格子。例…...

编程新知 2026/1/10 10:16:16

从零开始打造 OpenSTLinux 6.6 Yocto 系统（基于STM32CubeMX）（九）

设备树移植和uboot设备树修改的内容同步到kernel将设备树stm32mp157d-stm32mp157daa1-mx.dts复制到内核源码目录下源码修改及编译修改arch/arm/boot/dts/st/Makefile，新增设备树编译 stm32mp157f-ev1-m4-examples.dtb \stm32mp157d-stm32mp157daa1-mx.dtb修改…...

编程新知 2026/2/5 12:11:18

C++.OpenGL （14/64）多光源（Multiple Lights）

多光源（Multiple Lights）多光源渲染技术概览 #mermaid-svg-3L5e5gGn76TNh7Lq {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-3L5e5gGn76TNh7Lq .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-3L5e5gGn76TNh7Lq .erro…...

编程新知 2025/6/11 3:15:20

在QWebEngineView上实现鼠标、触摸等事件捕获的解决方案

这个问题我看其他博主也写了，要么要会员、要么写的乱七八糟。这里我整理一下，把问题说清楚并且给出代码，拿去用就行，照着葫芦画瓢。问题在继承QWebEngineView后，重写mousePressEvent或event函数无法捕获鼠标按下事…...

编程新知 2025/6/11 3:07:32

WPF八大法则：告别模态窗口卡顿

⚙️ 核心问题：阻塞式模态窗口的缺陷原始代码中ShowDialog()会阻塞UI线程，导致后续逻辑无法执行： var result modalWindow.ShowDialog(); // 线程阻塞 ProcessResult(result); // 必须等待窗口关闭根本问题&#xff1a…...

编程新知 2026/1/26 17:26:03

git: early EOF

macOS报错： Initialized empty Git repository in /usr/local/Homebrew/Library/Taps/homebrew/homebrew-core/.git/ remote: Enumerating objects: 2691797, done. remote: Counting objects: 100% (1760/1760), done. remote: Compressing objects: 100% (636/636…...

编程新知 2025/10/12 2:03:36

LLaMA-Factory 微调 Qwen2-VL 进行人脸情感识别（二）

在上一篇文章中，我们详细介绍了如何使用LLaMA-Factory框架对Qwen2-VL大模型进行微调，以实现人脸情感识别的功能。本篇文章将聚焦于微调完成后，如何调用这个模型进行人脸情感识别的具体代码实现，包括详细的步骤和注释。模型调用步骤环境准备：确保安装了必要的Python库。…...

编程新知 2025/11/4 0:47:29

文章目录

1. $group

2. $group-> $project

2.1 $group

2.2 $group-> $project

2.3 SpringBoot 整合 MongoDB

3. $match-> $group -> $match

3.1 $match

3.2 $match-> $group

3.3 $match-> $group-> $match

3.4 SpringBoot 整合 MongoDB

4. $match-> $group-> $project-> $sort-> skip-> $limit

4.1 $match

4.2 $match-> $group

4.3 $match-> $group-> $project

4.4 $match-> $group-> $project-> $sort

4.5 $match-> $group-> $project-> $sort-> $skip

4.5 $match-> $group-> $project-> $sort-> $skip-> $limit

4.6 SpringBoot 整合 MongoDB

5. $group-> $project

5.1 $group 多字段分组聚合

5.2 $group-> $project

5.3 $group-> $project-> $sort

5.4 $group-> $project-> $sort-> $limit

5.5 SpringBoot 整合 MongoDB

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