MongoDB agrupa documentos con coincidencias Metacampos para optimizar el almacenamiento y la latencia de consulta de datos de series temporales. Su elección de metaField tiene el mayor impacto en la optimización de las consultas en su aplicación.
Consulta del metaField
Consultar una colección de series temporales se realiza de la misma manera que consultar una colección estándar de MongoDB. Para ver un ejemplo de consulta y una canalización de agregación, consulte Consultar una colección de series temporales. Para consultar las prácticas recomendadas de consulta, consulte Prácticas recomendadas de consulta.
Las consultas sobre datos de series temporales suelen centrarse en una sola serie temporal de la colección. Por ejemplo, considere una colección de series temporales que rastrea datos bursátiles utilizando el siguiente esquema:
{ _id: 573a1397f29313caabce8347, "ticker": "MDB", "timestamp": ISODate("2024-07-24T13:45:00.000Z"), "price": 248.21, "volume": 6930 }
La colección tiene las siguientes configuraciones:
timeseries: { timeField: "timestamp", metaField: "ticker", granularity: "seconds" }
MongoDB agrupa los documentos con valores ticker coincidentes. En lugar de tener que buscar coincidencias en todos los campos de todos los documentos, el servidor solo tiene que comparar con el metaField, en este caso ticker, para limitar el rango de búsqueda a una única serie temporal. Esto se ajusta al caso de uso esperado, que consiste en buscar actividad en una sola acción. Un usuario que busca información sobre acciones de MongoDB (MDB) no necesita considerar los resultados de Amazon (AMZN).
Consulta del campo timeField
La segunda dimensión principal para consultar datos de series temporales es el tiempo. Dado que MongoDB agrupa documentos con un valor metaField idéntico y valores timeField cercanos, se reduce aún más el alcance de una consulta a un rango de segmentos. Las transacciones recientes se guardan en memoria, lo que facilita la transmisión de datos en tiempo real.