Map reduce ti consente di elaborare chiavi con nome, ma l'aggregazione è la strada da percorrere per query efficienti.
Devi modellare i dati come array di documenti incorporati per il framework di aggregazione.
Ti ho fornito due opzioni. Puoi testarli per il tuo set di dati e vedere quale funziona meglio per te.
Qualcosa come
"v":[
{
"minute":1,
"seconds":[
{
"second":54,
"data":{
"field1":7.373158,
"entry_id":4635,
"field3":0.19,
"field2":88
}
}
]
},
{
"minute":2,
"seconds":...
}
]
Ora puoi facilmente interrogare gli elementi che hanno la lettura del sensore:"campo1">2.
db.col.aggregate(
[{"$match":{"v.seconds.data.field1":{"$gt":2}}},
{"$unwind":"$v"},
{"$match":{"v.seconds.data.field1":{"$gt":2}}},
{"$unwind":"$v.seconds"},
{"$match":{"v.seconds.data.field1":{"$gt":2}}},
{"$project":{"data":"$v.seconds.data"}}]
)
In alternativa, puoi dividere i documenti per minuto. Qualcosa come
"v":[
{
"second":1,
"data":{
"field1":7.373158,
"entry_id":4635,
"field3":0.19,
"field2":88
}
},
{
"second":2,
"data":...
}
]
Ora puoi eseguire query come ( con index su v.data.field1 )
db.col.aggregate(
[{"$match":{"v.data.field1":{"$gt":2}}},
{"$unwind":"$v"},
{"$match":{"v.data.field1":{"$gt":2}}},
{"$project":{"data":"$v.data"}}]
)
Puoi interrogare gli elementi che hanno la lettura del sensore:"campo1">2 e "campo3">5
Utilizzo della prima struttura
db.col.aggregate(
[{"$match":{"v":{"$elemMatch":{"seconds": {$elemMatch:{"field1":{$gt":2},"field3":{$gt":5}}}}}}},
{"$unwind":"$v"},
{"$match":{"v.seconds": {$elemMatch:{"field1":{$gt":2},"field3":{$gt":5}}}}},
{"$unwind":"$v.seconds"},
{"$project":{"data":"$v.seconds.data"}}]
)
Utilizzo della seconda struttura
db.col.aggregate(
[{"$match":{"v.data":{$elemMatch:{"field1":{$gt":2},"field3":{$gt":5}}}}},
{"$unwind":"$v"},
{"$match":{"v.data.field1":{"$gt":2},"v.data.field3":{"$gt":5} }},
{"$project":{"data":"$v.data"}}]
)
Aggiornamento Mongo 3.6
$match con $expr che accetta l'espressione di aggregazione.
$gt > 0 - espressione di aggregazione per verificare dove la somma di tutti i criteri dei secondi corrispondenti in un minuto è maggiore di 0
$objectToArray per convertire le chiavi con nome in una coppia chiave-valore seguita da $filter secondi sui criteri di input e sul numero di output dei secondi corrispondenti.
db.testcol.aggregate(
{"$match":{
"$expr":{
"$gt":[
{"$sum":{
"$map":{
"input":{"$objectToArray":"$v"},
"as":"secondsofminute",
"in":{
"$size":{
"$filter":{
"input":{"$objectToArray":"$$secondsofminute.v"},
"as":"seconds",
"cond":{"$gt":["$$seconds.v.field2",2]}
}
}
}
}
}},
0]
}
}})
Aggiornamento Mongo 3.4 - Sostituisci $expr con $redact
db.col.aggregate(
{"$redact":{
"$cond":{
"if":{
"$gt":[
{"$sum":{
"$map":{
"input":{"$objectToArray":"$v"},
"as":"secondsofminute",
"in":{
"$size":{
"$filter":{
"input":{"$objectToArray":"$$secondsofminute.v"},
"as":"seconds",
"cond":{"$gt":["$$seconds.v.field2",2]}
}
}
}
}
}},
0]
},
"then":"$$KEEP",
"else":"$$PRUNE"
}
}})
