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Consideraciones sobre agregación y operadores

Algunas etapas y operadores de agregación requieren consideraciones especiales cuando se utilizan con colecciones de series temporales.

$geoNear

Las colecciones de series temporales solo admiten la $geoNearEtapa de agregación para ordenar datos geoespaciales de consultas 2 basadas en índices dsphere. No se pueden usar los $near $nearSphere operadores y en colecciones de series temporales.

No se puede utilizar el query campo para $geoNear en una colección de series de tiempo.

Debe especificar el campo key para $geoNear en una colección de series de tiempo.

$merge

No se puede utilizar la $merge etapa de agregación para agregar datos de otra colección a una colección de series de tiempo.

$out

A partir de MongoDB,7.0 puede usar la $out etapa de agregación para escribir documentos en una colección de series temporales. Para obtener más información, consulte Migrar datos a una colección de series temporales.

Operaciones de uso frecuente

Los siguientes operadores y etapas de canalización de agregación se utilizan a menudo para analizar datos de series temporales:

$dateAdd:Agrega una cantidad de tiempo específica a un objeto de fecha.
$dateDiff:Devuelve la diferencia horaria entre dos fechas.
$dateTrunc:Devuelve una fecha que se ha truncado a la unidad específica.
$setWindowFields:Ejecuta cálculos en documentos en una ventana determinada.

Ejemplos

Calcular precio promedio por mes

Considere una colección dowJonesTickerData que contiene documentos con la siguiente estructura:

{
   date: ISODate("2020-01-03T05:00:00.000Z"),
   symbol: 'AAPL',
   volume: 146322800,
   open: 74.287498,
   adjClose: 73.486023,
   high: 75.144997,
   low: 74.125,
   close: 74.357498
}

Esta canalización de agregación realiza las siguientes acciones:

Utiliza para truncar el de cada $dateTrunc documento date al mes apropiado.
Utiliza $group para agrupar los documentos por mes y símbolo.
Utiliza para calcular el precio promedio por $avg mes.

db.dowJonesTickerData.aggregate( [ {
   $group: {
      _id: {
         firstDayOfMonth: {
            $dateTrunc: {
               date: "$date",
               unit: "month"
            }
         },
         symbol: "$symbol"
      },
      avgMonthClose: {
         $avg: "$close"
      }
   }
} ] )

La pipeline devuelve un conjunto de documentos donde cada documento contiene el precio de cierre promedio por mes de una acción determinada.

{
   _id: {
      firstDayOfMonth: ISODate("2020-06-01T00:00:00.000Z"),
      symbol: 'GOOG'
   },
   avgMonthClose: 1431.0477184545455
},
{
   _id: {
      firstDayOfMonth: ISODate("2021-07-01T00:00:00.000Z"),
      symbol: 'MDB'
   },
   avgMonthClose: 352.7314293333333
},
{
   _id: {
      firstDayOfMonth: ISODate("2021-06-01T00:00:00.000Z"),
      symbol: 'MSFT'
   },
   avgMonthClose: 259.01818086363636
}

Calcular un promedio móvil durante 30 días

Considere una colección dowJonesTickerData que contiene documentos con la siguiente estructura:

{
   date: ISODate("2020-01-03T05:00:00.000Z"),
   symbol: 'AAPL',
   volume: 146322800,
   open: 74.287498,
   adjClose: 73.486023,
   high: 75.144997,
   low: 74.125,
   close: 74.357498
}

Esta canalización de agregación realiza las siguientes operaciones:

Utiliza para especificar una ventana $setWindowFields de 30 días.
Calcula un promedio móvil del precio de cierre durante los últimos 30 días para cada acción.

db.dowJonesTickerData.aggregate( [
   { $setWindowFields: {
      partitionBy: { symbol : "$symbol" } ,
      sortBy: { date: 1 },
      output: {
         averageMonthClosingPrice: {
            $avg : "$close",
            window : { range : [-1, "current"], unit : "month" }
         }
      }
   } }
] )

El pipeline devuelve un conjunto de documentos donde cada documento incluye un campo $averageMonthClosingPrice que contiene el promedio del precio de cierre del mes anterior para ese símbolo de acciones.

{
   date: ISODate("2020-01-29T05:00:00.000Z"),
   symbol: 'AAPL',
   volume: 216229200,
   adjClose: 80.014801,
   low: 80.345001,
   high: 81.962502,
   open: 81.112503,
   close: 81.084999,
   averageMonthClosingPrice: 77.63137520000001
}

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Query

Lista de colecciones de series temporales