MongoDB 时序新特性

王顶 - 2022-09-28 08:26:39

解析 MongoDB 新特性“时序”如何在 MongoDB 中使用时序?MongoDB 时序集合性能MongoDB 时序 IOT 场景设计

一、解析 MongoDB 新特性“时序”

MongoDB 时序集合是 MongoDB 5.0 新推出的功能，他能快速将段时间内的数据写入磁盘，并且提供快速时序检索的集合。与普通集合相比，时序集合在数据插入的过程中，自动将数据按照时间维度组织成最优的存储格式，也为后面应用程序对时序数据提高了查询效率。MongoDB 传统时序模式:

假设我们有一个传感器每分钟测量温度并将其保存到数据库中，我们需要写入数据库中的数据流:

{_id: ObjectId(), deviceid: 1, date: ISODate ("2019-11-10"), samples : [{ temperature: 10, time: 1573833152},]}，
{_id: ObjectId(), deviceid: 1, date: ISODate ("2019-11-10"), samples : [[ temperature: 15, time: 1573833153},]},
{_id: ObjectId(), deviceid: 1, date: ISODate ("2019-11-10"), samples : [[ temperature: 14, time: 1573833154},]},
{_id: ObjectId(), deviceid: 1, date: TSODate("2019-11-10"), samples : [[ temperature: 20, time: 1573833155},]}

桶模式设计数据模型:

{
  _id: objectId(),
  deviceid: 1,
  date: ISODate ( "2019-11-10") ,
  first: 1573833152,
  last: 1573833155,
  samples : [
    { temperature: 10, time: 1573833152},
    { temperature: 15, time : 1573833153},
    { temperature: 14, time: 1573833154),
    { temperature: 20, time : 1573833155}
  ]
}

字段解释:

id —文档的ID，这个ID具备唯一性deviceld —查询的设备IDdate—采样日期;我们可以将其存储在此处以简化聚合first—存储桶中读取的最旧数据的时间戳last—存储桶中读取的最新数据的时间戳samples—数据容器用例中桶模式的优势:节省数据和索引的大小简化数据结构可以将需要采集的数据按照时间维度集中在一起，方便快速范围检索提升数据写入速度

二、如何在 MongoDB 种使用时序

显示指定创建的集合为时序集合

db.createcollection (
"weather"，
{
  timeseries: {
    timeField: "timestamp"，
    metaField: "metadata"，
    granularity: "hours"
  }
}

字段含义介绍:

timeField 是时间参数，必须为 BSON data。metaField 影响维度基数，好的 metaField 应该选择低基数的，有选择性的指标，高基数必然带来性能的下降granularity 是聚合粒度（可选）参数，数据库会将一个时间段的数据聚合存放，这个参数影响性能，不影响功能expireAfterSeconds 影响数据的过期，是默认通过每60s一次的检测实现的。过期时间可配置CRUD 操作增：单条插入或批量插入集合的方式（跟传统的 collection 没有区别）删（略）改（略）查：

计算时序集合时段平均值（聚合查询）:

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

注意点:时序集合底层存储依然是 WiredTiger;没有为时序查询定制太多新的语法，各种聚合依然需要通过 aggregate 进行;时序集合已经按照常用的查询模式，对数据进行了存储模型上的优化。在索引上如果有自己的针对 metafield 的过滤需求，可以正常创建二级索引;MongoDB时序集合在更新和删除中需要添加指定条件。在当前版本里，时序集合不支持分片(6.0支持分片)。

三、MongoDB 时序集合性能

写入性能(4C 8G 128G ssd)