本文为NoSQL数据模型设计系列的一部分。
mongodb内部使用UTC时间。应用程序需要处理UTC时间到本地时间的转换，例如
应用程序同时保存时间和针对UTC的时区偏移量
var now = new Date();
db.data.save( { date: now,
offset: now.getTimezoneOffset() } );
读取这两个数据还原本地时间
var record = db.data.findOne();
var localNow = new Date( record.date.getTime() - ( record.offset * 60000 ) );
桶模式
它是一个处理时间序列数据的常用模式。将数据按照时间分组保存例如按照小时、天或者年分组。这样做的好处是
- 发现历史趋势
- 预测未来趋势
- 优化存储空间
考虑下面温度数据，它来自于每分钟记录一次的传感器，并记录在temperatures集合中
// temperatures collection
{
"_id": 1,
"sensor_id": 12345,
"timestamp": ISODate("2019-01-31T10:00:00.000Z"),
"temperature": 40
}
{
"_id": 2,
"sensor_id": 12345,
"timestamp": ISODate("2019-01-31T10:01:00.000Z"),
"temperature": 40
}
{
"_id": 3,
"sensor_id": 12345,
"timestamp": ISODate("2019-01-31T10:02:00.000Z"),
"temperature": 41
}
...
采用桶模式将数据按小时分组
{
"_id": 1,
"sensor_id": 12345,
"start_date": ISODate("2019-01-31T10:00:00.000Z"),
"end_date": ISODate("2019-01-31T10:59:59.000Z"),
"measurements": [
{
"timestamp": ISODate("2019-01-31T10:00:00.000Z"),
"temperature": 40
},
{
"timestamp": ISODate("2019-01-31T10:01:00.000Z"),
"temperature": 40
},
...
{
"timestamp": ISODate("2019-01-31T10:42:00.000Z"),
"temperature": 42
}
],
"transaction_count": 42,
"sum_temperature": 1783
}
新结构便于用户按照小时或者天查询温度。
同计算模式结合
上面新结构中还包含两个计算字段transaction_count和sum_temperature，它们方便用户快速查询汇总值，并能够提供更多的计算值例如平均温度sum_temperature/transaction_count。
更多应用
桶模式还可用于IOT应用，按照设备或系统将数据分组。也可用户金融应用，按照类型、日期、客户将交易数据分组。
完整内容请查看NoSQL数据模型设计系列
