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group by date 聚合查询日期 统计每天数据（信息量）
1
{
“_id” : ObjectId(“557ac1e2153c43c320393d9d”),
“msgType” : “text”,
“sendTime” : ISODate(“2015-06-12T11:26:26.000Z”)
}
2
{
“_id” : ObjectId(“557ac1ee153c43c320393d9e”),
“msgType” : “text”,
“sendTime” : ISODate(“2015-06-12T11:26:38.000Z”)
}
3
{
“_id” : ObjectId(“557ac2012de5d32d213963b5”),
“msgType” : “text”,
“sendTime” : ISODate(“2015-06-12T11:26:56.000Z”)
}
4
{
“_id” : ObjectId(“557ac978bb31196e21d23868”),
“msgType” : “text”,
“sendTime” : ISODate(“2015-06-12T11:58:47.000Z”)
}
5
{
“_id” : ObjectId(“557ac9afbb31196e21d23869”),
“msgType” : “text”,
“sendTime” : ISODate(“2015-06-12T11:59:43.000Z”)
}
SQL Here
db.getCollection(‘wechat_message’).aggregate(
[
{$project : { day : {$substr: [“$sendTime”, 0, 10] }}},
{$group: { _id : “$day”, number : { $sum : 1 }}},
{$sort: { _id : -1 }}
]
)
Result Here
"result" : [{ "_id" : "2015-07-06", "number" : 13.0000000000000000 },{ "_id" : "2015-07-05", "number" : 3.0000000000000000 },{ "_id" : "2015-07-03", "number" : 10.0000000000000000 },{ "_id" : "2015-07-02", "number" : 29.0000000000000000 }, ]
查询某一天所有信息的3种方法，根据日期查询
mongodb的查询真让人难以琢磨，就查询单天信息，都需要花费一番功夫才行。
第一种方式：
coll.aggregate([{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},{$match:{sendDate: '2015-07-05'}}, ])
第二种方式（第一种的变异）：
coll.aggregate([{$match: {'sendTime': {'$gte': new Date('2015-07-05'), '$lt': new Date('2015-07-06')}}}
第三中方式（第二种的变异）：
coll.aggregate([{$match: {'sendTime': {'$gte': new Date('2015-07-05 00:00:00'), '$lte': new Date('2015-07-05 23:59:59')}}} 查询结果如下（展示一种方式：其他展示略有不同）：
[ { _id: 5599b09bc16aac90e9fb7995, sendDate: ‘2015-07-05’ },
{ _id: 5599b161c16aac90e9fb7996, sendDate: ‘2015-07-05’ },
{ _id: 5599b161c16aac90e9fb7997, sendDate: ‘2015-07-05’ } ]
