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$cachedLookup

$cachedLookup

$cachedLookup 阶段执行从 $source 到连接注册表中的Atlas集合的消息流的左外连接。

此阶段的功能与 $lookup 阶段类似,但根据可配置参数缓存查询结果。

重要

$cachedLookup 不支持letpipeline 字段。

要了解更多信息,请参阅$lookup 语法。

以下原型表单展示了所有可用字段:

{
"$lookup": {
"ttl": {
"size": <int>,
"unit": "ms" | "second" | "minute" | "hour" | "day"
},
"maxMemUsageBytes": <int>,
"from": {
"connectionName": "<registered-atlas-connection>",
"db": "<registered-database-name>",
"coll": "<atlas-collection-name>"
},
"localField": "<field-in-source-messages>",
"foreignField": "<field-in-from-collection>",
"as": "<output-array-field>"
}
}

$cachedLookup 使用一些与 $lookup 的通用版本相同的字段。$cachedLookup 包括用于配置查询缓存行为的字段,并为 from 字段提供修改后的语法,用于通过来自连接注册表的连接查询数据。

字段
类型
必要性
说明

TTL

文档

必需

指定缓存查询的TTL的文档。

ttl.size

int

必需

units 中缓存的查询的TTL大小。

ttl.unit

字符串

必需

测量缓存查询的TTL的时间单位。必须是以下之一:

  • "ms"

  • "second"

  • "minute"

  • "hour"

  • "day"

maxMemUsageBytes

int

必需

分配给查询缓存的最大内存(以字节为单位)。如果缓存的大小超过此值, Atlas Stream Processing先将较旧的结果逐出以释放空间。如果过期结果的数量不足以低于此阈值,Atlas Stream Processing会随机逐出缓存的查询,直到缓存大小低于阈值。

默认为流处理实例中可用RAM的 10%。 您在流处理实例中将 maxMemUsageBytes设立为超过可用RAM的 12.5%。

from

文档

必需

用于指定Atlas数据库中要加入到来自$source 的消息的集合的文档。您必须仅指定连接注册表中的集合。

如果指定此字段,则必须指定此文档中所有字段的值。

from.connectionName

字符串

必需

连接注册表中的连接名称。

from.db

字符串

必需

包含您要加入的集合的 Atlas 数据库名称。

from.coll

字符串

必需

您想要加入的集合的名称。

localField

字符串

必需

要联接的 $source 信息中的字段。

foreignField

字符串

必需

要联接的 from 集合中文档的字段。

作为

字符串

必需

要添加到输入文档中的新数组字段的名称。这个新数组字段包含 from 集合中的匹配文档。如果指定名称已作为字段存在于输入文档中,则该字段将被覆盖。

$cachedLookup 对来自 $source 的消息和指定Atlas集合中的文档执行左外连接。此版本的行为与标准MongoDB 数据库中提供的 $lookup 阶段类似。但是,此版本要求您指定连接注册表中的Atlas集合作为 from字段的值。

此外,$cachedLookup 会在可配置的时间长度内缓存查询结果。使用此功能查询不常更改的数据,以提高效率。当缓存条目的TTL到期时, Atlas Stream Processing会逐出该条目。如果在您进行新查询时缓存条目的总大小等于 maxMemoryUsageBytes,Atlas Stream Processing会逐出条目,直到有空间来缓存新查询。

流数据源从不同位置生成详细的天气报告,符合示例天气数据集的模式。名为 humidity_descriptions 的集合包含以下形式的文档:

{
'dew_point': 16.2,
'relative_humidity': 79,
'condition': 'sticky, oppressive'
}

其中,relative_humidity字段描述了室温(20 摄氏度)下的相对湿度,condition 列出了适合该湿度水平的语言描述符。您可以使用$cachedLookup阶段通过建议的描述符来丰富流媒体天气报告,以供气象学家在天气广播中使用。

以下聚合有四个阶段:

  1. $source 阶段与Apache Kafka 代理建立连接,后者在名为 my_weatherdata 的主题中收集这些报告,从而在将每条记录摄取到后续聚合阶段时将其公开。此阶段还会覆盖其投影的时间戳字段的名称,将其设置为 ingestionTime

  2. $cachedLookup 阶段将 humidity_descriptions数据库中的记录连接到 dewPoint字段的天气报告中。每个查询的TTL为 5 minute, Atlas Stream Processing最多可存储 200 MB 的结果。

  3. $match 阶段会排除 humidity_info 字段为空的文档,并将 humidity_info 字段已填充的文档传递到下一阶段。

  4. $merge 阶段将输出写入 sample_weatherstream 数据库中名为 enriched_stream 的 Atlas 集合。如果不存在此类数据库或集合,Atlas 会创建它们。

{
'$source': {
connectionName: 'sample_weatherdata',
topic: 'my_weatherdata',
tsFieldName: 'ingestionTime'
}
},
{
'$cachedLookup': {
"ttl": {
"size": 5,
"unit": "minute"
},
"maxMemUsageBytes": 209715200,
from: {
connectionName: 'weatherStream',
db: 'humidity',
coll: 'humidity_descriptions'
},
'localField':'dewPoint.value',
'foreignField':'dewPoint',
'as': 'humidity_info'
}
},
{ '$match': { 'humidity_info': { '$ne': [] } } },
{
'$merge': {
into: {
connectionName: 'weatherStream',
db: 'sample_weatherstream',
coll: 'enriched_stream'
}
}
}

要查看生成的 sample_weatherstream.enriched_stream 集合中的文档,请连接到您的 Atlas 集群并运行以下命令:

db.getSiblingDB("sample_weatherstream").enriched_stream.find()
{
st: 'x+55100+006100',
position: {
type: 'Point',
coordinates: [
92.7,
-53.6
]
},
elevation: 9999,
callLetters: 'UECN',
qualityControlProcess: 'V020',
dataSource: '4',
type: 'FM-13',
airTemperature: {
value: -11,
quality: '9'
},
dewPoint: {
value: 12.5,
quality: '1'
},
pressure: {
value: 1032.7,
quality: '9'
},
wind: {
direction: {
angle: 300,
quality: '9'
},
type: '9',
speed: {
rate: 23.6,
quality: '2'
}
},
visibility: {
distance: {
value: 14000,
quality: '1'
},
variability: {
value: 'N',
quality: '1'
}
},
skyCondition: {
ceilingHeight: {
value: 390,
quality: '9',
determination: 'C'
},
cavok: 'N'
},
sections: [
'SA1',
'AA1',
'OA1',
'AY1',
'AG1'
],
precipitationEstimatedObservation: {
discrepancy: '4',
estimatedWaterDepth: 21
},
atmosphericPressureChange: {
tendency: {
code: '1',
quality: '1'
},
quantity3Hours: {
value: 5.5,
quality: '1'
},
quantity24Hours: {
value: 99.9,
quality: '9'
}
},
seaSurfaceTemperature: {
value: 1.3,
quality: '9'
},
waveMeasurement: {
method: 'M',
waves: {
period: 4,
height: 2.5,
quality: '9'
},
seaState: {
code: '00',
quality: '9'
}
},
pastWeatherObservationManual: {
atmosphericCondition: {
value: '4',
quality: '1'
},
period: {
value: 6,
quality: '1'
}
},
skyConditionObservation: {
totalCoverage: {
value: '07',
opaque: '99',
quality: '1'
},
lowestCloudCoverage: {
value: '06',
quality: '1'
},
lowCloudGenus: {
value: '07',
quality: '9'
},
lowestCloudBaseHeight: {
value: 2250,
quality: '9'
},
midCloudGenus: {
value: '07',
quality: '9'
},
highCloudGenus: {
value: '00',
quality: '1'
}
},
presentWeatherObservationManual: {
condition: '75',
quality: '1'
},
atmosphericPressureObservation: {
altimeterSetting: {
value: 9999.9,
quality: '9'
},
stationPressure: {
value: 1032.6,
quality: '1'
}
},
skyCoverLayer: {
coverage: {
value: '09',
quality: '1'
},
baseHeight: {
value: 240,
quality: '9'
},
cloudType: {
value: '99',
quality: '9'
}
},
liquidPrecipitation: {
period: 6,
depth: 3670,
condition: '9',
quality: '9'
},
extremeAirTemperature: {
period: 99.9,
code: 'N',
value: -30.9,
quantity: '9'
},
ingestionTime: ISODate('2024-09-19T20:04:34.346Z'),
humidity_info: [
{
_id: ObjectId('66ec805ad3cfbba767ebf7a5'),
dewPoint: 12.5,
relativeHumidity: 62,
condition: 'humid, muggy'
}
],
}

注意

以上是一个有代表性的示例。流数据不是静态的,每个用户看到的都是不同的文档。

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