我具有以下文档结构:
{
"_id":"5c59c35d8610f702d00e6f70",
"ipAddress":"50.116.14.48",
"startTime":"2018-02-06T12:01:59.000Z",
"endTime":"2018-02-06T12:31:00.000Z",
}
我希望能够在15分钟的时间范围内对事件进行分组。例如;鉴于以上文档的结构,我认为该文档将在0-15分钟,15-30分钟和30-45分钟内都算作一次事件。
结果看起来像这样:
[
{
"occurrences":1,
"startWindow":"2018-02-06T12:00:00.000Z",
"endWindow":"2018-02-06T12:15:00.000Z"
},
{
"occurrences":1,
"startWindow":"2018-02-06T12:15:01.000Z",
"endWindow":"2018-02-06T12:30:00.000Z"
},
{
"occurrences":1,
"startWindow":"2018-02-06T12:30:01.000Z",
"endWindow":"2018-02-06T12:45:00.000Z"
}
]
我看过很多例子,它们仅按一个时间间隔对一个日期进行分组,但是这种情况下文档有时间窗呢?
您如何建立此聚合?
答案 0 :(得分:2)
如果您可以以毫秒为单位而不是字符串进行操作,则很容易。要将startTime
和endTime
转换为毫秒数,可以使用$toDate和$toLong运算符(MongoDB 4.0或更高版本)。
将您的日期“分类”到15分钟范围的公式也非常简单:15
分钟等于900000
毫秒,因此您可以使用$mod来获取需要从原始日期开始$subtract编辑。
然后,您可以使用$unwind然后使用$group从每个文档生成两个文档(分别为startDate
和endDate
)。
db.col.aggregate([
{
$project: {
startTime: { $toLong: { $toDate: "$startTime" } },
endTime: { $toLong: { $toDate: "$endTime" } }
}
},
{
$project: {
ranges: [
{
start: { $subtract: [ "$startTime", { $mod: [ "$startTime", 900000 ] } ] },
end: { $add: [ { $subtract: [ "$startTime", { $mod: [ "$startTime", 900000 ] } ] }, 900000 ] }
},
{
start: { $subtract: [ "$endTime", { $mod: [ "$endTime", 900000 ] } ] },
end: { $add: [ { $subtract: [ "$endTime", { $mod: [ "$endTime", 900000 ] } ] }, 900000 ] }
}
]
}
},
{
$unwind: "$ranges"
},
{
$group: {
_id: "$ranges",
count: { $sum: 1 }
}
},
{
$project: {
_id: 0,
occurences: "$count",
startWindow: { $toString: { $toDate: "$_id.start" } },
endWindow: { $toString: { $toDate: "$_id.end" } }
}
}
])
答案 1 :(得分:2)
除了米克尔的时间数学方法外,您还需要使用$range在开始和结束之间的所有“窗口”中“散布”文档:
db.col.aggregate([
{ $addFields: {
// an array of 15 min intervals between startTime and endTime
window: { $range: [
{ $floor: { $divide: [ { $toLong: { $toDate: "$startTime" } }, 900000 ] } },
{ $ceil: { $divide: [ { $toLong: { $toDate: "$endTime" } }, 900000 ] } }
] }
} },
// 1 document per interval
{ $unwind: "$window" },
// group by interval
{ $group: {
_id: "$window",
occurrences: { $sum: 1 }
}},
// to match expected order
{$sort: {_id:1}},
// calculate window boundaries
{ $project: {
_id: 0,
occurrences: 1,
startWindow: { $toDate: { $add: [ { $multiply: [ "$_id", 900000 ] }, 1000 ] } },
endWindow: { $toDate: { $multiply: [ { $add: [ "$_id", 1 ] }, 900000 ] } }
} }
])