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