Dimensiones de cambio lento

Ejemplo

Considere una colección llamada prices que almacena los precios de un conjunto de artículos. Necesita realizar un seguimiento de los cambios de precio de un artículo a lo largo del tiempo para poder procesar devoluciones, ya que el dinero reembolsado debe coincidir con el precio del artículo en el momento de la compra. Cada documento de la colección tiene un campo item y un campo price:

db.prices.insertMany( [
   { 'item': 'shorts', 'price': 10 },
   { 'item': 't-shirt', 'price': 2 },
   { 'item': 'pants', 'price': 5 },
] )

Supongamos que el precio de los pantalones cambia de 5 a 7. Para rastrear este cambio de precio, asuma los valores predeterminados de los campos de datos necesarios para el tipo SCD 2. El valor predeterminado para validFrom es 01.01.1900, para validTo es 01.01.9999 y para isValid es true. Para cambiar el campo price del objeto por 'item': 'pants', inserte un nuevo documento que represente el estado actual de los pantalones y actualice el documento previamente válido para que ya no lo sea:

let now = new Date();
db.prices.updateOne(
   {
      'item': 'pants',
      "$or": [
         { "isValid": false },
         { "isValid": null }
      ]
   },
   { "$set":
      {
         "validFrom": new Date("1900-01-01"),
         "validTo": now,
         "isValid": false
      }
   }
);
db.prices.insertOne(
   {
      'item': 'pants',
      'price': 7,
      "validFrom": now,
      "validTo": new Date("9999-01-01"),
      "isValid": true
   }
);

Para evitar romper la cadena de validez, asegúrese de que ambas operaciones de base de datos anteriores se realicen en la misma fecha y hora. Según los requisitos de la aplicación, puede integrar los dos comandos anteriores en una transacción para garantizar que MongoDB siempre aplique ambos cambios juntos. Para más información, consulte Actas.

La siguiente operación demuestra cómo consultar el último price del documento que contiene el elemento pants:

db.prices.find( { 'item': 'pants', 'isValid': true } );

Para consultar el price del documento que contiene el elemento pants en un momento específico, utilice la siguiente operación:

let time = new Date("2022-11-16T13:00:00");
db.prices.find( {
   'item': 'pants',
   'validFrom': { '$lte': time },
   'validTo': { '$gt': time }
} );

Seguimiento de cambios en pocos campos

Si solo necesita realizar un seguimiento de los cambios a lo largo del tiempo en unos pocos campos de un documento, puede usar el tipo SCD 3 incorporando el historial de un campo como una matriz en el primer documento.

Por ejemplo, el siguiente pipeline de agregación actualiza el price en el documento que representa a pants a 7 y almacena el valor anterior de price con una marca de tiempo de cuándo el price anterior se volvió inválido en un arreglo llamado priceHistory:

db.prices.aggregate( [
   { $match: { 'item': 'pants' } },
   { $addFields:
      { price: 7, priceHistory:
         { $concatArrays:
            [
               { $ifNull: [ '$priceHistory', [] ] },
               [ { price: "$price", time: now } ]
            ]
         }
      }
   },
   { $merge:
      {
         into: "prices",
         on: "_id",
         whenMatched: "merge",
         whenNotMatched: "fail"
      }
   }
] )

Esta solución puede volverse lenta o ineficiente si el tamaño de la matriz es demasiado grande. Para evitar matrices grandes, puede usar patrones de valores atípicos o de cubos para diseñar su esquema.