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`$cachedLookup`

定义

$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let 或 pipeline 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：

{
  "$cachedLookup": {
    "ttl": {
      "size": <int>,
      "unit": "ms" | "second" | "minute" | "hour" | "day"
    },
    "maxMemUsageBytes": <int>,
    "from": {
      "connectionName": "<registered-atlas-connection>",
      "db": "<registered-database-name>",
      "coll": "<atlas-collection-name>",
      "readPreference": "<read-preference>",
      "readPreferenceTags": [
        {"<key>": "<value>"},
        ...
      ]
    },
    "localField": "<field-in-source-messages>",
    "foreignField": "<field-in-from-collection>",
    "as": "<output-array-field>"
  }
}

语法

$cachedLookup使用与$lookup $cachedLookupfrom的通用版本相同的一些字段。包括用于配置查询缓存行为的字段，并为字段提供修改后的语法，以便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。默认值为流处理工作区中可用 RAM 的 10%。您在流处理工作区中将 `maxMemUsageBytes` 设定为不超过可用 RAM 的 12.5%。
from	文档	必需	用于指定Atlas数据库中要加入到来自`$source` 的消息的集合的文档。您必须仅指定连接注册表中的集合。如果指定此字段，则必须指定此文档中所有字段的值。
from.connectionName	字符串	必需	连接注册表中的连接名称。
from.db	字符串	必需	包含您要加入的集合的 Atlas 数据库名称。
from.coll	字符串	必需	您想要加入的集合的名称。
from.readPreference	字符串	Optional	针对`from` 集合的查询的读取偏好。默认值为 `primary`。
from.readPreferenceTags	阵列	Optional	读取`from` 集合上查询的偏好标记。
localField	字符串	必需	要联接的 `$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。如果指定的名称已作为字段存在于输入文档中，则现有字段将被覆盖。

行为

$cachedLookup对来自$source $lookup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。

示例

流媒体数据源从不同位置生成详细的天气报告，符合样本天气数据集的模式。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：

$source阶段与Apache Kafka代理建立连接，在名为 my_weatherdata的主题中收集这些报告，从而在将每条记录引入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 。
$cachedLookup 阶段将 humidity_descriptions数据库中的记录连接到 dewPoint字段的天气报告中。每个查询的TTL为 5 minute， Atlas Stream Processing最多可存储 200 MB 的结果。
阶段会排除$match 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。
$merge阶段会将输出写入enriched_stream sample_weatherstream数据库中名为的Atlas集合。如果不存在此类数据库或集合， Atlas会进行创建。

{
  '$source': {
    connectionName: 'sample_weatherdata',
    topic: 'my_weatherdata',
    tsFieldName: 'ingestionTime'
  }
},
{
  '$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。