MongoDB按照天数或小时聚合
需求
最近接到需求，需要对用户账户下的设备状态，分别按照天以及小时进行聚合，以此为基础绘制设备状态趋势图.
实现思路是启动定时任务，对各用户的设备状态数据分别按照小时以及天进行聚合，并存储进数据库中供用户后续查询.
涉及到的技术栈分别为：Spring Boot,MongoDB,Morphia.
数据模型
@Data
@Builder
@Entity(value = "rawDevStatus", noClassnameStored = true)
// 设备状态索引
@Indexes({
// 设置数据超时时间(TTL，MongoDB根据TTL在后台进行数据删除操作)
@Index(fields = @Field("time"), options = @IndexOptions(expireAfterSeconds = 3600 * 24 * 72)),
@Index(fields = {@Field("userId"), @Field(value = "time", type = IndexType.DESC)})
})
public class RawDevStatus {
@Id
@JsonProperty(access = JsonProperty.Access.WRITE_ONLY)
private ObjectId objectId;
private String userId;
private Instant time;
@Embedded("points")
List<Point> protocolPoints;
@Data
@AllArgsConstructor
public static class Point {
/**
* 协议类型
*/
private Protocol protocol;
/**
* 设备总数
*/
private Integer total;
/**
* 设备在线数目
*/
private Integer onlineNum;
/**
* 处于启用状态设备数目
*/
private Integer enableNum;
}
}
上述代码是设备状态实体类，其中设备状态数据是按照设备所属协议进行区分的.
@Data
@Builder
@Entity(value = "aggregationDevStatus", noClassnameStored = true)
@Indexes({
@Index(fields = @Field("expireAt"), options = @IndexOptions(expireAfterSeconds = 0)),
@Index(fields = {@Field("userId"), @Field(value = "time", type = IndexType.DESC)})
})
public class AggregationDevStatus {
@Id
@JsonProperty(access = JsonProperty.Access.WRITE_ONLY)
private ObjectId objectId;
/**
* 用户ID
*/
private String userId;
/**
* 设备总数
*/
private Double total;
/**
* 设备在线数目
*/
private Double onlineNum;
/**
* 处于启用状态设备数目
*/
private Double enableNum;
/**
* 聚合类型(按照小时还是按照天聚合)
*/
@Property("aggDuration")
private AggregationDuration aggregationDuration;
private Instant time;
/**
* 动态设置文档过期时间
*/
private Instant expireAt;
}
上述代码是期待的聚合结果，其中构建两个索引：(1)超时索引;(2)复合索引，程序会根据用户名以及时间查询设备状态聚合结果.
聚合操作符介绍
聚合操作类似于管道，管道中的每一步操作产生的中间结果作为下一步的输入源，最终输出聚合结果.
此次聚合主要涉及以下操作：
"color: #ff0000">原始聚合语句
db.getCollection('raw_dev_status').aggregate([
{$match:
{
time:{$gte: ISODate("2019-06-27T00:00:00Z")},
}
},
{$unwind: "$points"},
{$project:
{
userId:1,points:1,
tmp: {$dateToString: { format: "%Y:%m:%dT%H:00:00Z", date: "$time" } }
}
},
{$project:
{
userId:1,points:1,
groupTime: {$dateFromString: { dateString: "$tmp", format: "%Y:%m:%dT%H:%M:%SZ", } }
}
},
{$group:
{
_id:{user_id:'$userId', cal_time:'$groupTime'},
devTotal:{'$avg':'$points.total'},
onlineTotal:{'$avg':'$points.onlineNum'},
enableTotal:{'$avg':'$points.enableNum'}
}
},
])
上述代码是按小时聚合数据，以下来逐步介绍处理思路：
(1) $match
根据小时聚合数据，因为只需要获取近24小时的聚合结果，所以对数据进行初步筛选.
(2) $unwind
raw_dev_status中的设备状态是按照协议区分的数组，因此需要对其进行展开，以便下一步进行筛选;
(3) $project
{$project:
{
userId:1,points:1,
tmp: {$dateToString: { format: "%Y:%m:%dT%H:00:00Z", date: "$time" } }
}
}
选择需要输出的数据,分别为：userId,points以及tmp.
需要注意，为了按照时间聚合，对$time属性进行操作，提取%Y:%m:%dT%H时信息至$tmp作为下一步的聚合依据.
如果需要按天聚合，则format数据可修改为：%Y:%m:%dT00:00:00Z即可满足要求.
(4) $project
{$project:
{
userId:1,points:1,
groupTime: {$dateFromString: { dateString: "$tmp", format: "%Y:%m:%dT%H:%M:%SZ", } }
}
}
因为上一步project操作中，tmp为字符串数据，最终的聚合结果需要时间戳(主要懒，不想在程序中进行转换操作).
因此，此处对$tmp进行操作，转换为时间类型数据,即groupTime.
(5) $group
对聚合结果进行分类操作，并生成最终输出结果.
{$group:
{
# 根据_id进行分组操作，依据是`user_id`以及`$groupTime`
_id:{user_id:'$userId', cal_time:'$groupTime'},
# 求设备总数平均值
devTotal:{'$avg':'$points.total'},
# 求设备在线数平均值
onlineTotal:{'$avg':'$points.onlineNum'},
# ...
enableTotal:{'$avg':'$points.enableNum'}
}
}
代码编写
此处ODM选择Morphia，亦可以使用MongoTemplate，原理类似.
/**
* 创建聚合条件
*
* @param pastTime 过去时间段
* @param dateToString 格式化字符串(%Y:%m:%dT%H:00:00Z或%Y:%m:%dT00:00:00Z)
* @return 聚合条件
*/
private AggregationPipeline createAggregationPipeline(Instant pastTime, String dateToString, String stringToDate) {
Query<RawDevStatus> query = datastore.createQuery(RawDevStatus.class);
return datastore.createAggregation(RawDevStatus.class)
.match(query.field("time").greaterThanOrEq(pastTime))
.unwind("points", new UnwindOptions().preserveNullAndEmptyArrays(false))
.match(query.field("points.protocol").equal("ALL"))
.project(Projection.projection("userId"),
Projection.projection("points"),
Projection.projection("convertTime",
Projection.expression("$dateToString",
new BasicDBObject("format", dateToString)
.append("date", "$time"))
)
)
.project(Projection.projection("userId"),
Projection.projection("points"),
Projection.projection("convertTime",
Projection.expression("$dateFromString",
new BasicDBObject("format", stringToDate)
.append("dateString", "$convertTime"))
)
)
.group(
Group.id(Group.grouping("userId"), Group.grouping("convertTime")),
Group.grouping("total", Group.average("points.total")),
Group.grouping("onlineNum", Group.average("points.onlineNum")),
Group.grouping("enableNum", Group.average("points.enableNum"))
);
}
/**
* 获取聚合结果
*
* @param pipeline 聚合条件
* @return 聚合结果
*/
private List<AggregationMidDevStatus> getAggregationResult(AggregationPipeline pipeline) {
List<AggregationMidDevStatus> statuses = new ArrayList<>();
Iterator<AggregationMidDevStatus> resultIterator = pipeline.aggregate(
AggregationMidDevStatus.class, AggregationOptions.builder().allowDiskUse(true).build());
while (resultIterator.hasNext()) {
statuses.add(resultIterator.next());
}
return statuses;
}
//......................................................................................
// 获取聚合结果(省略若干代码)
AggregationPipeline pipeline = createAggregationPipeline(pastTime, dateToString, stringToDate);
List<AggregationMidDevStatus> midStatuses = getAggregationResult(pipeline);
if (CollectionUtils.isEmpty(midStatuses)) {
log.warn("Can not get dev status aggregation result.");
return;
}
总结
以上所述是小编给大家介绍的基于Morphia实现MongoDB按小时、按天聚合操作方法,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持！
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
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首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。