我使用MongoDB来存储带有间隙的时间序列数据。每个文档属于一个项目，并保存多个度量点的更改。
每个度量点都有一个id，我在下面的例子中使用了以下id方案some-id-XXX。
应用程序仅写入对特定子文档的更改。因此，APP加载的系列中可能存在间隙，整个文档会对其进行检查以进行更改，并更新已更改的子文档（例如"some-id-1"）。
{
"_id": "XXX-DAY_OF_YEAR",
"date": null /* A date used for the TTL index */,
"series" : {
"some-id-1" : [
{
"ts" : 1457959837,
"value" : 385,
"meta" : "some meta info …"
},
{
"ts" : 1457959837,
"value" : 385,
"meta" : "some meta info …"
},
{
"ts" : 1458286255,
"value" : 380,
"meta" : "some meta info …"
},
{
"ts" : 1458346606,
"value" : 375,
"meta" : "some meta info …"
},
{
"ts" : 1458381111,
"value" : 368,
"meta" : "some meta info …"
},
{
"ts" : 1458381461,
"value" : 365,
"meta" : "some meta info …"
},
{
"ts" : 1458606338,
"value" : 385,
"meta" : "some meta info …"
},
{
"ts" : 1458606338,
"expired": true
}
],
"some-id-2" : [
{
"ts" : 1439802083,
"value" : 430,
"meta" : "some meta info …"
}
],
"some-id-42" : [
{
"ts" : 1457545167,
"value" : 518,
"meta" : "some meta info …"
},
{
"ts" : 1458483441,
"value" : 1034,
"meta" : "some meta info …"
},
{
"ts" : 1458518979,
"value" : 518,
"meta" : "some meta info …"
}
],
"some-id-1337" : [
{
"ts" : 1458017854,
"value" : 361,
"meta" : "some meta info …"
},
{
"ts" : 1458050773,
"value" : 384,
"meta" : "some meta info …"
},
{
"ts" : 1458115173,
"value" : 383,
"meta" : "some meta info …"
},
{
"ts" : 1458143968,
"value" : 382,
"meta" : "some meta info …"
},
{
"ts" : 1458176011,
"value" : 381,
"meta" : "some meta info …"
},
{
"ts" : 1458212600,
"value" : 384,
"meta" : "some meta info …"
},
{
"ts" : 1458245285,
"value" : 383,
"meta" : "some meta info …"
},
{
"ts" : 1458277108,
"value" : 382,
"meta" : "some meta info …"
},
{
"ts" : 1458309875,
"value" : 379,
"meta" : "some meta info …"
},
{
"ts" : 1458338258,
"value" : 378,
"meta" : "some meta info …"
},
{
"ts" : 1458374471,
"value" : 374,
"meta" : "some meta info …"
},
{
"ts" : 1458405856,
"value" : 364,
"meta" : "some meta info …"
},
{
"ts" : 1458435330,
"value" : 363,
"meta" : "some meta info …"
},
{
"ts" : 1458471185,
"value" : 362,
"meta" : "some meta info …"
},
{
"ts" : 1458500103,
"value" : 361,
"meta" : "some meta info …"
},
{
"ts" : 1458535837,
"value" : 360,
"meta" : "some meta info …"
},
{
"ts" : 1458568805,
"value" : 364,
"meta" : "some meta info …"
},
{
"ts" : 1458633188,
"value" : 384,
"meta" : "some meta info …"
}
]
}
}
此approcach的问题是加载整个文档所产生的流量，这是检查更改或间隙所需的。
如果我只能检索最近的值（数组中的最后一个值），流量就会被削减。
{
"series" : {
"some-id-1" : [
{
"ts" : 1458606338,
"expired": true
}
],
"some-id-2" : [
{
"ts" : 1439802083,
"value" : 430,
"meta" : "some meta info …"
}
],
"some-id-42" : [
{
"ts" : 1458518979,
"value" : 518,
"meta" : "some meta info …"
}
],
"some-id-1337" : [
{
"ts" : 1458633188,
"value" : 384,
"meta" : "some meta info …"
}
]
}
}
只要我知道ID，我就可以使用投影来检索最近的最新条目。
db.Series.find(
{ "series.some-id-42" : { $exists: true } },
{ "series.some-id-42.$": -1}
)
但由于更改可能包含间隙，因此我不知道目标系列文档中出现的所有ID。
是否有可能使用聚合框架或一些聪明的投影来存档？
我唯一的想法是以更紧凑的形式存储最近的值，并仅投影{last_recent: 1}：
{
"recent": {
"some-id-1" : 0,
"some-id-2" : 430,
"some-id-42" : 518,
"some-id-1337" : 384
}
"series" : { /* … */ }
}
但我希望有一个更优雅的解决方案来解决这个问题。
答案 0 :(得分：0)
核心问题是您将数据存储在字段名称中，即ID。
架构应该是：
{
"series": [
{
"id": 1,
"content": [
{
"ts": 1458606338,
"expired": true
}
]
},
{
"id": 2,
"content": [
{
"ts": 1439802083,
"value": 430,
"meta": "some meta info …"
}
]
},
{
"id": 42,
"content": [
{
"ts": 1458518979,
"value": 518,
"meta": "some meta info …"
}
]
},
{
"id": 1337,
"content": [
{
"ts": 1458633188,
"value": 384,
"meta": "some meta info …"
}
]
}
]
}