Migrar dados para uma coleção de séries temporais com um pipeline de agregação

Crie um campo de metadados.

Se sua coleção não incluir um campo que você possa usar para identificar cada série, transforme seus dados para definir um. Neste exemplo, o campo metaData se torna o metaField da coleção de séries temporais que você cria.

O pipeline abaixo realiza as seguintes operações:

• Utiliza $addFields para adicionar um campo metaData à coleção weather_data.

• Usa $project para incluir ou excluir os campos restantes no documento.

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
   }
}
])

Crie sua coleção de séries temporais e insira seus dados.

Adicione um estágio de agregação $out ao seu pipeline para criar uma coleção de séries temporais e inserir seus dados nela. O pipeline abaixo executa as seguintes operações:

• Utiliza $out com a opção timeseries para criar uma coleção de séries temporais weathernew no banco de dados mydatabase.

• Define o campo metaData como o metaField da coleção weathernew.

• Define o campo ts como o timeField da coleção weathernew.

  Observação

  O timeField de uma coleção de séries temporais deve ser um tipo de data.

{
   $out: {
      db: "mydatabase",
      coll: "weathernew",
      timeseries: {
         timeField: "ts",
         metaField: "metaData",
         granularity: "seconds"
      }
   }
}

Para a sintaxe de estágio de agregação, consulte $out. Para obter uma explicação completa das opções de séries temporais, consulte a Referência de campo de série temporal.

Revise seus dados.

Depois de executar esse pipeline de agregação, você pode usar findOne() para visualizar um documento em sua coleção de séries temporais weathernew:

db.weathernew.findOne()

A operação retorna o seguinte documento:

   {
      _id: ObjectId("5553a998e4b02cf7151190b8"),
      ts: ISODate("1984-03-05T13:00:00Z"),
      metaData: {
         st: "x+47600-047900",
         position: {
            type: "Point",
            coordinates: [ -47.9, 47.6 ]
         },
         elevation: 9999,
         callLetters: "VCSZ",
         qualityControlProcess: "V020",
         type: "FM-13"
      },
      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 }
   }