MongoDB는 시계열 데이터를 효과적으로 어떻게 처리하고 시계열 컬렉션은 무엇입니까?

MongoDB는 버전 5.0에 도입 된 시계열 컬렉션을 통해 시계열 데이터를 효과적으로 처리합니다. 1. 시계열 컬렉션 그룹 시간 간격을 기반으로 한 데이터를 버킷으로 타임 스탬프하여 인덱스 크기를 줄이고 쿼리 효율성을 향상시킵니다. 2. 센서 ID와 같은 반복적 인 필드를 함께 저장하여 효율적인 압축을 제공합니다. 3. 시간이 지남에 따른 쿼리는 시간을 인식하는 데이터 구성으로 인해 더 빠릅니다. 4.이를 사용하려면 수집 생성 중에 시간 필드, 메타 필드 및 세분성을 지정하십시오. 5. 모범 사례에는 적절한 버킷 크기 선택, 빈번한 업데이트 방지 및 샤드 지원 없음과 같은 현재 제한 사항을 인식하는 것이 포함됩니다.

MongoDB는 버전 5.0에 소개 된 시계열 컬렉션 이라는 특수 기능을 통해 시계열 데이터를 효과적으로 처리합니다. 이들은 센서 판독 값, 주가 또는 서버 메트릭과 같은 대량의 타임 스탬프 데이터를 처리하는 데 최적화됩니다.

주요 아이디어는 시계열 컬렉션이 자연스럽게 주문한 데이터로 작업 할 때 성능을 향상시키고 스토리지 오버 헤드를 줄이기 위해 구축된다는 것입니다.

시계열 컬렉션은 무엇입니까?

시계열 컬렉션은 시간 스탬프 데이터를 위해 특별히 설계된 MongoDB의 특수 유형의 컬렉션입니다. 후드 아래에서, 그들은 각각의 시간에 스탬프 된 측정을 별도의 문서로 저장하는 버킷 메커니즘 에 의해 뒷받침되는 MongoDB 그룹과 관련된 측정을 시간 간격에 따라 "버킷"에 관련시킨다.

예를 들어, 센서의 온도 데이터마다 1,000 개의 개별 문서가있는 대신 MongoDB는 한 시간의 데이터를 나타내는 한 통에 저장할 수 있습니다. 이것은 인덱스 크기를 크게 줄이고 쿼리 효율성을 향상시킵니다.

그들은 성능을 어떻게 향상 시키는가?

시계열 컬렉션은 여러 가지 방법으로 성능을 향상시킵니다.

• 인덱스 크기 감소 : 데이터는 버킷으로 그룹화되므로 인덱스는 모든 타임 스탬프가 아닌 각 버킷의 시작 및 종료 시간 만 참조하면됩니다.
• 효율적인 압축 : 유사한 시간 기반 레코드를 함께 저장하면 MongoDB는 반복 필드 (센서 ID 또는 위치)를 압축하여 디스크 공간을 저장할 수 있습니다.
• 시간이 지남에 따라 더 빠른 쿼리 : 시간 또는 그룹별로 필터링하는 쿼리 시간 간격은 이미 시간을 인식 구조로 구성되어 있기 때문에 크게 이익이됩니다.

이렇게하면 시계열 컬렉션이 다음과 같은 응용 프로그램에 이상적입니다.

• IoT 센서 데이터
• 금융 시장 데이터
• 모니터링 시스템

시계열 컬렉션을 사용하는 방법

시계열 컬렉션을 사용하면 생성 중에 몇 가지 특정 단계가 필요합니다.

1. 시간 필드를 선택하십시오 :마다 시작된 문서마다 Date 저장하는 timestamp 필드 (또는 선택한 이름)가 있어야합니다.
2. 메타 필드 선택 : 이것은 다른 소스 나 장치 (예 : sensorId , deviceId )를 구별하는 데 사용됩니다.
3. TimesSeries 옵션으로 컬렉션을 만듭니다 .

 db.createCollection ( "sensordata", {
   타임시 : {
      Timefield : "타임 스탬프",
      Metafield : "Sensorid",
      과립성 : "시간"
   }
})

여기에서 granularity 몽고 브에게 양동이가 얼마나 큰지 알려줍니다. 수단에는 seconds , minutes 또는 hours 포함됩니다.

일단 생성되면 일반 컬렉션과 마찬가지로 일반 문서를 삽입합니다. Mongodb는 무대 뒤에서 버킷을 자동으로 관리합니다.

명심해야 할 것들

시계열 컬렉션은 강력하지만 고려해야 할 몇 가지 제한 사항과 모범 사례가 있습니다.

• 아직 샤드 지원이 없음 : 현재 시계열 컬렉션은 직접적으로 샤드를 할 수는 없지만 향후 버전에서는 변경 될 수 있습니다.
• 적절한 세분화를 사용하십시오 : 올바른 버킷 크기를 선택하십시오. 너무 작아서 효율성을 잃습니다. 너무 커서 쿼리가 필요보다 더 많은 데이터를 검색 할 수 있습니다.
• 인덱싱은 제한적입니다 . 시간과 메타 필드가 모두 포함 된 화합물 인덱스를 만들 수 없습니다. 대신 MongoDB는 자동으로 시간 기반 쿼리에 최적화 된 인덱스를 생성합니다.

또한 시계열 문서에 대한 자주 업데이트를 피하십시오. 이 컬렉션은 한 번 삽입하기에 가장 적합합니다. 종종 사용 사례를 읽습니다 .

따라서 규모로 타임 스탬프 데이터를 다루는 경우 시계열 컬렉션은 휠을 재창조하지 않고 효율적으로 관리하는 간소화 된 방법을 제공합니다.

위 내용은 MongoDB는 시계열 데이터를 효과적으로 어떻게 처리하고 시계열 컬렉션은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!