Mongodb Mongo模式设计时间序列数据_Mongodb

Mongodb Mongo模式设计时间序列数据

mongodb

Mongodb Mongo模式设计时间序列数据,mongodb,Mongodb,我正在使用MongoDB开发一个web应用程序，我对模式设计有一些疑问我想做的是使用Mongo存储每个用户的能耗数据。对于每个用户，我们都会有电力消耗的数据，这是一个时间戳和消耗所以问题是如何在Mongo中存储它们，我有两种方法把所有的东西都放在一个集合里。所以它会像这样： {“用户id”：“e211a233-808f-fc43-0800-c05650001785”，“值”：274，“时间”：1314691200} 因此，每个用户可能有数千个数据，而我们有数千个用户。因此，在一个集合中会有

我正在使用MongoDB开发一个web应用程序，我对模式设计有一些疑问

我想做的是使用Mongo存储每个用户的能耗数据。对于每个用户，我们都会有电力消耗的数据，这是一个时间戳和消耗

所以问题是如何在Mongo中存储它们，我有两种方法

把所有的东西都放在一个集合里。所以它会像这样：

{“用户id”：“e211a233-808f-fc43-0800-c05650001785”，“值”：274，“时间”：1314691200}

因此，每个用户可能有数千个数据，而我们有数千个用户。因此，在一个集合中会有数千万个文档

将一个用户的数据放在一个集合中。因此，我们将有数千个集合，每个集合中有数千个文档

有谁能帮助我，哪种方法在性能方面更好？

选项1将充分利用您的索引并进行扩展。与总是在变化的大量文档相比，高效地查询和更新要容易得多。如果您计划在将来聚合这些数据，它还将使您的查询更加容易。具体地说，在文档上使用聚合框架比在文档中使用数组要高效得多，因为这些数组必须首先展开

此外，如果您计划拥有150K条目的区域，那么它将超过16MB的单文档限制，因此我认为，根据选项1，在大型集合中使用单文档几乎总是会更好

[更新]

再看一遍，我发现您没有提到您将对数据进行哪些查询。这是关键。但考虑到您的结果似乎是历史性的，它看起来越来越倾向于将数据放入数百万个文档中。Map Reduce将是您在此进行分析的朋友。

此外，如果您计划拥有150K条目的区域，那么它将超过16MB的单文档限制，因此我认为，根据选项1，在大型集合中使用单文档几乎总是会更好

[更新]

您可以使用选项1，还可以跨多个节点共享数据以提高性能

或者，如果这是一个选项，我会亲自为每个用户保留一个每日条目，然后使用

db.coll.update( 
  { _id : userId, date: '12/11/2012' }, 
  { $inc : {  consumption : value } },
  true // insert the document if it does not exist and init consumption with 0
)

如果不经常查询数据，还可以在日集合中的单个日文档中添加条目，如下所示：

db.days.update( { day: '12/11/2012' } , 
  { $addToSet : 
    { todaysConsumptions : { userId : id, consumption: value, time: timestamp } 
  } 
}

从最后一个方法查询数据的方法是在todaysConsumptions字段上使用聚合框架和$unwind操作$“展开”实质上是将嵌入式数组字段转换为类似列的数据，然后可以对这些数据进行分组、求和、计数等。

您可以使用选项1，还可以跨多个节点共享数据以提高性能

或者，如果这是一个选项，我会亲自为每个用户保留一个每日条目，然后使用

db.coll.update( 
  { _id : userId, date: '12/11/2012' }, 
  { $inc : {  consumption : value } },
  true // insert the document if it does not exist and init consumption with 0
)

如果不经常查询数据，还可以在日集合中的单个日文档中添加条目，如下所示：

db.days.update( { day: '12/11/2012' } , 
  { $addToSet : 
    { todaysConsumptions : { userId : id, consumption: value, time: timestamp } 
  } 
}

对于此问题的任何新引用：

mongoDB有一些关于这个特定问题的非常有用的视频教程。请参阅以下链接，它肯定会对您有所帮助：

对于此问题的任何新引用：

mongoDB有一些关于这个特定问题的非常有用的视频教程。请参阅以下链接，它肯定会对您有所帮助：

安排基准测试似乎没什么大不了的。这将是你的测试，在你的环境中。顺便问一下，为什么不是3。将一个用户的数据放在一个文档中？我还没有考虑过一个文档。我现在没有所有的数据，所以我无法进行测试。将一个用户的所有数据（嵌入）到一个文档中会使获取特定用户的详细信息非常有效。但是，如果每个用户的消费记录数量很大，如果您计划在需要时对该集合进行切分，选项1将使之更容易。您需要对数据执行哪些查询？它只是获取特定用户的历史数据吗？很抱歉这么晚才回复。是的，我想获取一个特定用户的数据。安排基准测试似乎没什么大不了的。这将是你的测试，在你的环境中。顺便问一下，为什么不是3。将一个用户的数据放在一个文档中？我还没有考虑过一个文档。我现在没有所有的数据，所以我无法进行测试。将一个用户的所有数据（嵌入）到一个文档中会使获取特定用户的详细信息非常有效。但是，如果每个用户的消费记录数量很大，如果您计划在需要时对该集合进行切分，选项1将使之更容易。您需要对数据执行哪些查询？它只是获取特定用户的历史数据吗？很抱歉这么晚才回复。是的，我想去拿d