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Datos de Time Series

Overview

En esta guía, puede aprender a usar PyMongo para almacenar e interactuar con datos de series de tiempo.

Los datos de series de tiempo se componen de los siguientes componentes:

Cantidad medida
Marca de tiempo para la medición
Metadatos que describen la medición

La siguiente tabla describe situaciones de muestra para las que podría almacenar datos de series de tiempo:

Situación	Cantidad medida	Metadata
Registro de ventas mensuales por industria	Ingresos en USD	Empresa, país
Seguimiento de los cambios meteorológicos	Nivel de precipitación	Ubicación, tipo de sensor
Registro de fluctuaciones en los precios de la vivienda	Precio de alquiler mensual	Ubicación, moneda

Crear una colección de series de tiempo

Importante

Versión de servidor para colecciones de series temporales

Para crear e interactuar con colecciones de series temporales, debe estar conectado a una implementación que ejecute MongoDB Server 5.0 o posterior.

Para crear una colección de series de tiempo, pase los siguientes argumentos a la create_collection() :

Nombre de la nueva colección a crear
timeseries argument

El argumento timeseries es de tipo dict. Contiene los siguientes campos:

timeField: Especifica el campo que almacena una marca de tiempo en cada documento de serie temporal.
metaField: Especifica el campo que almacena metadatos en cada documento de serie temporal.
granularity: Especifica el tiempo aproximado entre marcas de tiempo consecutivas. Los valores posibles son 'seconds', 'minutes' y 'hours'.
bucketMaxSpanSeconds:Establece el tiempo máximo entre marcas de tiempo en el mismo depósito.
bucketRoundingSeconds: Establece el número de segundos en que MongoDB redondea hacia abajo cuando determina la marca de tiempo mínima para un nuevo bucket. Debe ser igual a bucketMaxSpanSeconds.

Ver Campos de comando para obtener más información sobre estos campos.

Ejemplo

El siguiente ejemplo crea una colección de series temporales denominada october2024 con la opción timeField establecida en "timestamp". Seleccione la opción Synchronous o pestaña Asynchronous para ver el código correspondiente:

database = client.get_database("weather")
time_series_options = {
    "timeField": "timestamp"
}
database.create_collection("october2024", timeseries=time_series_options)

database = client.get_database("weather")
time_series_options = {
    "timeField": "timestamp"
}
await database.create_collection("october2024", timeseries=time_series_options)

Para comprobar si la colección se ha creado correctamente, puede obtener una lista de todas las colecciones de su base de datos y filtrar por nombre. Seleccione la pestaña Synchronous o Asynchronous para ver el código correspondiente:

print(list(database.list_collections(filter={'name': 'october2024'})))

{
    "name": "october2024",
    "type": "timeseries",
    "options": {
        "timeseries":   {
            "timeField": "timestamp",
            "granularity": "seconds",
            "bucketMaxSpanSeconds": 3600
        }
    },
    "info": {
        "readOnly": False
    }
}

collections = await database.list_collections(filter={'name': 'october2024'})
print(await collections.to_list())

{
    "name": "october2024",
    "type": "timeseries",
    "options": {
        "timeseries":   {
            "timeField": "timestamp",
            "granularity": "seconds",
            "bucketMaxSpanSeconds": 3600
        }
    },
    "info": {
        "readOnly": False
    }
}

Almacenar datos de series temporales

Puede insertar datos en una colección de series de tiempo utilizando los métodos insert_one() o insert_many() y especificando la medición, la marca de tiempo y los metadatos en cada documento insertado.

Para obtener más información sobre cómo insertar documentos, consulte Insertar documentos.

Ejemplo

Este ejemplo inserta datos de temperatura de la ciudad de Nueva York en la october2024 colección de series temporales creada en Crear una colección de series temporales. Cada documento contiene los siguientes campos:

temperature, que almacena mediciones de temperatura en grados Fahrenheit
location, que almacena metadatos de ubicación
timestamp, que almacena la marca de tiempo de la medición

Selecciona la pestaña Synchronous o Asynchronous para ver el código correspondiente:

from datetime import datetime
collection = database["october2024"]
document_list = [
    { "temperature": 77, "location": "New York City", "timestamp": datetime(2024, 10, 22, 6, 0, 0) },
    { "temperature": 74, "location": "New York City", "timestamp": datetime(2024, 10, 23, 6, 0, 0) }
]
collection.insert_many(document_list)

from datetime import datetime
collection = database["october2024"]
document_list = [
    { "temperature": 77, "location": "New York City", "timestamp": datetime(2024, 10, 22, 6, 0, 0) },
    { "temperature": 74, "location": "New York City", "timestamp": datetime(2024, 10, 23, 6, 0, 0) }
]
await collection.insert_many(document_list)

Tip

Formato de fechas y horas

Para obtener más información sobre datetime el uso de objetos en PyMongo, consulte Fechas y horas.

Consulta de datos de series temporales

Puede utilizar la misma sintaxis y convenciones para consultar los datos almacenados en una colección de series temporales que para realizar operaciones de lectura o agregación en otras colecciones. Para obtener más información sobre estas operaciones, consulte Consultar y transformar datos con agregación.

Información Adicional

Para obtener más información sobre los conceptos de esta guía, consulte las siguientes entradas del manual de MongoDB Server:

Documentación de la API

Para obtener más información sobre los métodos mencionados en esta guía, consulte la siguiente documentación de API:

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UUID

Indexes