Uma equipe de auditoria fiscal da SEFAZ Nacional precisa analisar grandes volumes de dados de contribuintes armazenados em um banco de dados MongoDB. O objetivo é identificar padrões de sonegação fiscal por meio de consultas complexas que envolvem agregações, filtros e junções com dados de outras fontes. O banco contém uma coleção chamada notas_fiscais, cujos documentos possuem a seguinte estrutura simplificada:
{ "_id": ObjectId("..."), "numero": "123", "data_emissao": ISODate("2023-01-15T10:00:00Z"), "emitente": { "cnpj": "12345678000199", "nome": "Empresa X" }, "destinatario": { "cnpj": "98765432000188", "nome": "Empresa Y" }, "itens": [ { "produto": "A", "quantidade": 10, "valor_unitario": 100.00 }, { "produto": "B", "quantidade": 5, "valor_unitario": 200.00 } ], "valor_total": 2000.00 }O auditor deseja obter, para cada emitente, o valor total das notas emitidas no mês de janeiro de 2023, considerando apenas as notas cujo valor total seja superior a R$ 1.000,00. Além disso, é necessário que o resultado seja ordenado de forma decrescente pelo valor total e que sejam exibidos apenas o CNPJ e o nome do emitente, juntamente com o valor total agregado. Considerando as características do MongoDB e as boas práticas de modelagem e consulta, assinale a alternativa que apresenta a pipeline de agregação correta para atender a essa demanda.
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