NoSQL数据模型设计 - 特殊应用建模 - 日期数据

本文为NoSQL数据模型设计系列的一部分。

mongodb内部使用UTC时间。应用程序需要处理UTC时间到本地时间的转换，例如
应用程序同时保存时间和针对UTC的时区偏移量

var now = new Date();
db.data.save( { date: now,
                offset: now.getTimezoneOffset() } );

读取这两个数据还原本地时间

var record = db.data.findOne();
var localNow = new Date( record.date.getTime() -  ( record.offset * 60000 ) );

桶模式

它是一个处理时间序列数据的常用模式。将数据按照时间分组保存例如按照小时、天或者年分组。这样做的好处是

1. 发现历史趋势
2. 预测未来趋势
3. 优化存储空间

考虑下面温度数据，它来自于每分钟记录一次的传感器，并记录在temperatures集合中

// temperatures collection

{
  "_id": 1,
  "sensor_id": 12345,
  "timestamp": ISODate("2019-01-31T10:00:00.000Z"),
  "temperature": 40
}
{
  "_id": 2,
  "sensor_id": 12345,
  "timestamp": ISODate("2019-01-31T10:01:00.000Z"),
  "temperature": 40
}
{
  "_id": 3,
  "sensor_id": 12345,
  "timestamp": ISODate("2019-01-31T10:02:00.000Z"),
  "temperature": 41
}
...

采用桶模式将数据按小时分组

{
  "_id": 1,
  "sensor_id": 12345,
  "start_date": ISODate("2019-01-31T10:00:00.000Z"),
  "end_date": ISODate("2019-01-31T10:59:59.000Z"),
  "measurements": [
    {
      "timestamp": ISODate("2019-01-31T10:00:00.000Z"),
      "temperature": 40
    },
    {
      "timestamp": ISODate("2019-01-31T10:01:00.000Z"),
      "temperature": 40
    },
    ...
    {
      "timestamp": ISODate("2019-01-31T10:42:00.000Z"),
      "temperature": 42
    }
  ],
  "transaction_count": 42,
  "sum_temperature": 1783
}

新结构便于用户按照小时或者天查询温度。

同计算模式结合

上面新结构中还包含两个计算字段transaction_count和sum_temperature，它们方便用户快速查询汇总值，并能够提供更多的计算值例如平均温度sum_temperature/transaction_count。

更多应用

桶模式还可用于IOT应用，按照设备或系统将数据分组。也可用户金融应用，按照类型、日期、客户将交易数据分组。

完整内容请查看NoSQL数据模型设计系列