$hour - Amazon DocumentDB

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$hour

L'$houroperatore estrae il componente orario da un campo di data o timestamp.

Parametri

  • dateExpression: la data alla quale viene applicato l'operatore. Questo deve risolversi in una data BSON valida (ad esempio, un campo come $createdAt o una data letterale).

Un parametro può anche essere specificato come documento nel seguente formato:

{data:<dateExpression>, fuso orario:} <timezoneExpression>

Ciò consente di applicare operazioni di data in base al fuso orario.

- `<tzExpression>`: (optional) The timezone of the operation result. It must be a valid expression that resolves to a string formatted as either an Olson Timezone Identifier or a UTC Offset. If no timezone is provided, the result is in UTC.

Esempio (MongoDB Shell)

L'esempio seguente mostra come utilizzare l'$houroperatore per estrarre il componente ora da un campo data e raggruppare i dati di conseguenza.

Crea documenti di esempio

db.events.insertMany([ { timestamp: new Date("2023-04-01T10:30:00Z") }, { timestamp: new Date("2023-04-01T12:45:00Z") }, { timestamp: new Date("2023-04-02T08:15:00Z") }, { timestamp: new Date("2023-04-02T16:20:00Z") }, { timestamp: new Date("2023-04-03T23:59:00Z") } ]);

Esempio di interrogazione

db.events.aggregate([ { $project: { hour: { $hour: "$timestamp" } } }, { $group: { _id: "$hour", count: { $sum: 1 } } }, { $sort: { _id: 1 } } ]);

Output

[ { "_id": 8, "count": 1 }, { "_id": 10, "count": 1 }, { "_id": 12, "count": 1 }, { "_id": 16, "count": 1 }, { "_id": 23, "count": 1 } ]

Questa query raggruppa gli eventi in base alla componente oraria del timestamp campo e conta il numero di eventi per ogni ora.

Esempi di codice

Per visualizzare un esempio di codice per l'utilizzo del $hour comando, scegli la scheda relativa alla lingua che desideri utilizzare:

Node.js
const { MongoClient } = require('mongodb'); async function example() { const client = new MongoClient('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false'); try { await client.connect(); const db = client.db('test'); const collection = db.collection('events'); const result = await collection.aggregate([ { $project: { hour: { $hour: "$timestamp" } } }, { $group: { _id: "$hour", count: { $sum: 1 } } }, { $sort: { _id: 1 } } ]).toArray(); console.log(result); } catch (error) { console.error('Error occurred:', error); } finally { await client.close(); } } example();
Python
from pymongo import MongoClient from datetime import datetime def example(): try: client = MongoClient('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false') db = client.test collection = db.events result = list(collection.aggregate([ { "$project": { "hour": {"$hour": "$timestamp"} } }, { "$group": { "_id": "$hour", "count": {"$sum": 1} } }, { "$sort": {"_id": 1} } ])) print(result) except Exception as e: print(f"An error occurred: {e}") finally: client.close() example()