创建和查询时间序列集合

本页内容

创建时间序列集合

向时间序列集合中插入测量值
查询时间序列集合
在时间序列集合上运行聚合

本页展示了如何创建和查询时间序列集合，并提供了代码示例。

重要

功能兼容性版本要求

您只能在将featureCompatibilityVersion 设置为 5.0 或更高版本的系统上创建时间序列集合。

创建时间序列集合

定义timeField 为包含时间数据的字段，以及 metaField 为包含元数据的字段

{
   timeField: "timestamp",
   metaField: "metadata"
}

在此示例中，timestamp 是 timeField 的名称，而 metadata 是 metaField 的名称。 timestamp 字段的值必须是日期类型。

重要

选择适合您集合的正确的 metaField 可以优化存储和查询性能。有关 metaField 选择和最佳实践的更多信息，请参阅元字段。

使用以下两种方法之一为每个数据桶定义时间间隔

重要

更改时间序列间隔

创建后，您可以使用 collMod 方法修改粒度或桶定义。但是，您只能增加每个桶覆盖的时间跨度。您不能减少它。

定义一个 granularity 字段
```
{
   granularity: "seconds"
}
```
有关选择 granularity 值的更多信息，请参阅粒度注意事项。

或者

在 MongoDB 6.3 及更高版本中，您可以定义 bucketMaxSpanSeconds 和 bucketRoundingSeconds 字段。这两个值必须相同
```
{
   bucketMaxSpanSeconds: "300",
   bucketRoundingSeconds: "300"
}
```

可选地，设置 expireAfterSeconds 以在 timeField 的值至少那么旧时过期文档

{
   expireAfterSeconds: 86400
}

使用 db.createCollection() 方法或 create 命令创建集合。以下示例使用 db.createCollection() 方法创建一个 weather 时间序列集合

db.createCollection(
   "weather",
   {
      timeseries: {
         timeField: "timestamp",
         metaField: "metadata",
         granularity: "seconds"
      },
      expireAfterSeconds: 86400
   }
)

时间序列字段参考

时间序列集合包含以下字段

字段	类型	描述
`timeseries.timeField`	字符串	必需。包含每个时间序列文档中日期的字段名称。时间序列集合中的文档必须使用有效的 BSON 日期作为 `timeField` 的值。
`timeseries.metaField`	字符串	可选。包含每个时间序列文档中元数据的字段名称。指定字段中的元数据应该是用于标记唯一文档序列的数据。元数据很少或几乎不改变。指定字段的名称不能是 `_id` 或与 `timeseries.timeField` 相同。该字段可以是任何数据类型。虽然 `metaField` 字段是可选的，但使用元数据可以提高查询优化。例如，MongoDB 自动为新集合在 `metaField` 和 `timeField` 字段上创建组合索引。如果您不提供此字段的值，数据将仅基于时间进行分桶。
`timeseries.granularity`	整数	可选。如果设置了 `bucketRoundingSeconds` 和 `bucketMaxSpanSeconds`，则不要使用。可能的值是 `seconds`（默认值）、`minutes` 和 `hours`。将 `granularity` 设置为与连续传入的时间戳之间的时间最接近的值。这通过优化 MongoDB 在集合中存储数据的方式来提高性能。有关粒度和分桶间隔的更多信息，请参阅为时间序列数据设置粒度。
`timeseries.bucketMaxSpanSeconds`	整数	可选。与 `bucketRoundingSeconds` 一起使用，作为 `granularity` 的替代方案。设置同一桶中时间戳之间的最大时间。可能的值是 1-31536000。新在版本6.3.
`timeseries.bucketRoundingSeconds`	整数	可选。与 `bucketMaxSpanSeconds` 一起使用，作为 `granularity` 的替代方案。必须等于 `bucketMaxSpanSeconds`。当文档需要一个新桶时，MongoDB 会将文档的时间戳值向下舍入此间隔，以设置桶的最小时间。新在版本6.3.
`expireAfterSeconds`	整数	可选。通过指定文档过期的秒数，启用时间序列集合中文档的自动删除。MongoDB会自动删除过期的文档。有关更多信息，请参阅设置时间序列集合的自动删除（TTL）。

其他允许的选项（非时间序列集合特定）包括

storageEngine
indexOptionDefaults
collation
writeConcern
comment

提示

请参阅

db.createCollection() 和 create.

将测量值插入时间序列集合

您插入的每个文档应包含一个单独的测量值。要一次性插入多个文档，请执行以下命令

db.weather.insertMany( [
   {
      metadata: { sensorId: 5578, type: "temperature" },
      timestamp: ISODate("2021-05-18T00:00:00.000Z"),
      temp: 12
   },
   {
      metadata: { sensorId: 5578, type: "temperature" },
      timestamp: ISODate("2021-05-18T04:00:00.000Z"),
      temp: 11
   },
   {
      metadata: { sensorId: 5578, type: "temperature" },
      timestamp: ISODate("2021-05-18T08:00:00.000Z"),
      temp: 11
   },
   {
      metadata: { sensorId: 5578, type: "temperature" },
      timestamp: ISODate("2021-05-18T12:00:00.000Z"),
      temp: 12
   },
   {
      metadata: { sensorId: 5578, type: "temperature" },
      timestamp: ISODate("2021-05-18T16:00:00.000Z"),
      temp: 16
   },
   {
      metadata: { sensorId: 5578, type: "temperature" },
      timestamp: ISODate("2021-05-18T20:00:00.000Z"),
      temp: 15
   },
   {
      metadata: { sensorId: 5578, type: "temperature" },
      timestamp: ISODate("2021-05-19T00:00:00.000Z"),
      temp: 13
   },
   {
      metadata: { sensorId: 5578, type: "temperature" },
      timestamp: ISODate("2021-05-19T04:00:00.000Z"),
      temp: 12
   },
   {
      metadata: { sensorId: 5578, type: "temperature" },
      timestamp: ISODate("2021-05-19T08:00:00.000Z"),
      temp: 11
   },
   {
      metadata: { sensorId: 5578, type: "temperature" },
      timestamp: ISODate("2021-05-19T12:00:00.000Z"),
      temp: 12
   },
   {
      metadata: { sensorId: 5578, type: "temperature" },
      timestamp: ISODate("2021-05-19T16:00:00.000Z"),
      temp: 17
   },
   {
      metadata: { sensorId: 5578, type: "temperature" },
      timestamp: ISODate("2021-05-19T20:00:00.000Z"),
      temp: 12
   }
] )

要插入单个文档，请使用db.collection.insertOne()方法。

提示

优化插入性能

有关如何优化大量操作的插入，请参阅插入最佳实践。

查询时间序列集合

您可以通过与查询标准MongoDB集合相同的方式查询时间序列集合。

要从时间序列集合返回一个文档，请运行

db.weather.findOne( {
   timestamp: ISODate("2021-05-18T00:00:00.000Z")
} )

示例输出

{
   timestamp: ISODate("2021-05-18T00:00:00.000Z"),
   metadata: { sensorId: 5578, type: 'temperature' },
   temp: 12,
   _id: ObjectId("62f11bbf1e52f124b84479ad")
}

有关时间序列查询的更多信息，请参阅查询最佳实践。

在时间序列集合上运行聚合操作

为了增加查询功能，请使用聚合管道，例如

db.weather.aggregate( [
   {
      $project: {
         date: {
            $dateToParts: { date: "$timestamp" }
         },
         temp: 1
      }
   },
   {
      $group: {
         _id: {
            date: {
               year: "$date.year",
               month: "$date.month",
               day: "$date.day"
            }
         },
         avgTmp: { $avg: "$temp" }
      }
   }
] )

示例聚合管道将所有文档按测量日期分组，然后返回该日所有温度测量的平均值

 {
  "_id" : {
    "date" : {
      "year" : 2021,
      "month" : 5,
      "day" : 18
    }
  },
  "avgTmp" : 12.714285714285714
}
{
  "_id" : {
    "date" : {
      "year" : 2021,
      "month" : 5,
      "day" : 19
    }
  },
  "avgTmp" : 13
}

创建和配置

下一步

设置粒度