다음 단계에 따라 mongodump과(와) mongorestore을(를) 사용하여 기존 컬렉션에서 Time Series 컬렉션으로 데이터를 마이그레이션합니다.
단계
새로운 Time Series 컬렉션을 생성합니다.
새로운 Time Series 컬렉션을 생성하려면 mongosh에서 다음 명령을 실행합니다.
db.createCollection( "weathernew", { timeseries: { timeField: "ts", metaField: "metaData", granularity: "hours" } })이 예시에서는 timeField, metaField 및 granularity에 대한 샘플 데이터를 사용합니다. 이전 명령에 대한 자세한 내용은 Time Series 컬렉션 생성을 참조하세요.
(선택 사항) 데이터를 변환합니다.
Time Series 컬렉션은 metaField로 지정된 필드에 보조 인덱스를 지원합니다. Time Series 데이터 모델에 메타데이터를 위한 지정된 필드가 없는 경우 데이터를 변환하여 해당 필드를 생성할 수 있습니다. 기존 컬렉션의 데이터를 변환하려면 $out을 사용하여 Time Series 데이터가 포함된 임시 컬렉션을 생성합니다.
다음 형식의 날씨 데이터가 포함된 collection을 가정해 보겠습니다.
db.weatherdata.insertOne( { _id: ObjectId("5553a998e4b02cf7151190b8"), st: "x+47600-047900", ts: ISODate("1984-03-05T13:00:00Z"), position: { type: "Point", coordinates: [ -47.9, 47.6 ] }, elevation: 9999, callLetters: "VCSZ", qualityControlProcess: "V020", dataSource: "4", type: "FM-13", airTemperature: { value: -3.1, quality: "1" }, dewPoint: { value: 999.9, quality : "9" }, pressure: { value: 1015.3, quality: "1" }, wind: { direction: { angle: 999, quality: "9" }, type: "9", speed: { rate: 999.9, quality: "9" } }, visibility: { distance: { value: 999999, quality : "9" }, variability: { value: "N", quality: "9" } }, skyCondition: { ceilingHeight: { value: 99999, quality: "9", determination: "9" }, cavok: "N" }, sections: [ "AG1" ], precipitationEstimatedObservation: { discrepancy: "2", estimatedWaterDepth: 999 } })참고
Time Series metaField 및 grandularity로 적절한 필드를 선택하면 저장과 쿼리 성능을 모두 최적화할 수 있습니다. 필드 선택과 모범 사례에 대한 자세한 정보는 metaField 및 세분성 모범 사례를 참조하세요.
아래 파이프라인은 다음 작업을 수행합니다.
$addFields를 사용하여weather_data컬렉션에metaData필드를 추가합니다.$project를 사용하여 문서의 나머지 필드를 포함하거나 제외합니다.$out을 사용하여temporarytimeseries라는 임시 컬렉션을 생성합니다.
db.weather_data.aggregate([{ $addFields: { metaData: { "st": "$st", "position": "$position", "elevation": "$elevation", "callLetters": "$callLetters", "qualityControlProcess": "$qualityControlProcess", "type": "$type" } },}, { $project: { _id: 1, ts: 1, metaData: 1, dataSource: 1, airTemperature: 1, dewPoint: 1, pressure: 1, wind: 1, visibility: 1, skyCondition: 1, sections: 1, precipitationEstimatedObservation: 1 }}, { $out: "temporarytimeseries"}])이 명령을 실행하면 중간 temporarytimeseries collection이 생성됩니다.
db.temporarytimeseries.findOne(){ "_id" : ObjectId("5553a998e4b02cf7151190b8"), "ts" : ISODate("1984-03-05T13:00:00Z"), "dataSource" : "4", "airTemperature" : { "value" : -3.1, "quality" : "1" }, "dewPoint" : { "value" : 999.9, "quality" : "9" }, "pressure" : { "value" : 1015.3, "quality" : "1" }, "wind" : { "direction" : { "angle" : 999, "quality" : "9" }, "type" : "9", "speed" : { "rate" : 999.9, "quality" : "9" } }, "visibility" : { "distance" : { "value" : 999999, "quality" : "9" }, "variability" : { "value" : "N", "quality" : "9" } }, "skyCondition" : { "ceilingHeight" : { "value" : 99999, "quality" : "9", "determination" : "9" }, "cavok" : "N" }, "sections" : [ "AG1" ], "precipitationEstimatedObservation" : { "discrepancy" : "2", "estimatedWaterDepth" : 999 }, "metaData" : { "st" : "x+47600-047900", "position" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ -47.9, 47.6 ] }, "elevation" : 9999, "callLetters" : "VCSZ", "qualityControlProcess" : "V020", "type" : "FM-13" }}원본 컬렉션을 내보냅니다.
timeseries 유형이 아닌 기존 컬렉션에서 데이터를 내보내려면 mongodump를 사용하세요.
경고
Time Series 컬렉션으로 마이그레이션하거나 백필링할 때는 항상 가장 오래된 문서부터 최신 문서 순으로 삽입합니다. 이 경우 mongodump는 문서를 기본 순서로 내보내고 mongorestore의 --maintainInsertionOrder 옵션은 문서의 동일한 삽입 순서를 보장합니다.
예를 들어, temporarytimeseries collection을 내보내려면 다음 명령을 실행합니다.
mongodump --uri="mongodb://mongodb0.example.com:27017,mongodb1.example.com:27017,mongodb2.example.com:27017/weather" \ --collection=temporarytimeseries --out=timeseries이 명령은 다음 출력을 반환합니다.
2021-06-01T16:48:39.980+0200 writing weather.temporarytimeseries to timeseries/weather/temporarytimeseries.bson2021-06-01T16:48:40.056+0200 done dumping weather.temporarytimeseries(10000 documents)컬렉션을 가져옵니다.
Time Series 컬렉션에 데이터를 가져오려면 mongorestore를 사용하세요.
중요
mongorestore 명령을 --noIndexRestore 옵션과 함께 실행해야 합니다. mongorestore는 Time Series 컬렉션에 인덱스를 생성할 수 없습니다.
다음 작업은 timeseries/weather/temporarytimeseries.bson을 새 컬렉션 weathernew로 가져옵니다.
mongorestore --uri="mongodb://mongodb0.example.com:27017,mongodb1.example.com:27017,mongodb2.example.com:27017/weather" \ --collection=weathernew --noIndexRestore \ --maintainInsertionOrder \ timeseries/weather/temporarytimeseries.bson이 명령은 다음 출력을 반환합니다.
2021-06-01T16:50:56.639+0200 checking for collection data in timeseries/weather/temporarytimeseries.bson2021-06-01T16:50:56.640+0200 restoring to existing collection weather.weathernew without dropping2021-06-01T16:50:56.640+0200 reading metadata for weather.weathernew from timeseries/weather/temporarytimeseries.metadata.json2021-06-01T16:50:56.640+0200 restoring weather.weathernew from timeseries/weather/temporarytimeseries.bson2021-06-01T16:51:01.229+0200 no indexes to restore2021-06-01T16:51:01.229+0200 finished restoring weather.weathernew (10000 documents, 0 failures)2021-06-01T16:51:01.229+0200 10000 document(s) restored successfully. 0 document(s) failed to restore.원래 컬렉션에 세컨더리 인덱스가 있는 경우 지금 수동으로 다시 생성합니다. 컬렉션에 1970-01-01T00:00:00.000Z 이전 또는 2038-01-19T03:14:07.000Z 이후의 timeField 값이 포함되어 있는 경우, MongoDB는 경고를 기록하고 내부 클러스터 인덱스를 사용하는 일부 쿼리 최적화를 비활성화합니다. timeField에 세컨더리 인덱스를 만들어 쿼리 성능을 회복하고 로그 경고를 해결합니다.
팁
1970-01-01T00:00:00.000Z 이전 또는 2038-01-19T03:14:07.000Z 이후에 timeField 값이 있는 문서를 컬렉션에 삽입하면 MongoDB는 경고를 기록하고 일부 쿼리 최적화에서 내부 인덱스를 사용하지 못하도록 합니다. timeField 에 세컨더리 인덱스를 생성하여 쿼리 성능을 회복하고 로그 경고를 해결합니다.