Hier leest u hoe u het in een aggregatiekader zou kunnen doen. Ik gebruik een kleine vereenvoudiging - ik groepeer alleen op jaar, maand en datum - in jouw geval moet je uren en minuten toevoegen voor de fijnere berekeningen. U kunt ook kiezen of u een gewogen gemiddelde wilt doen als de puntenverdeling niet uniform is in de gegevenssteekproef die u krijgt.
project={"$project" : {
"year" : {
"$year" : "$DateTime"
},
"month" : {
"$month" : "$DateTime"
},
"day" : {
"$dayOfWeek" : "$DateTime"
},
"array_serial" : 1,
"Port Name" : 1,
"metric" : 1
}
};
group={"$group" : {
"_id" : {
"a" : "$array_serial",
"P" : "$Port Name",
"y" : "$year",
"m" : "$month",
"d" : "$day"
},
"avgMetric" : {
"$avg" : "$metric"
}
}
};
db.metrics.aggregate([project, group]).result
Ik heb dit uitgevoerd met wat willekeurige voorbeeldgegevens en kreeg iets van dit formaat:
[
{
"_id" : {
"a" : "12345",
"P" : "CL1-B",
"y" : 2012,
"m" : 9,
"d" : 6
},
"avgMetric" : 100.8
},
{
"_id" : {
"a" : "12345",
"P" : "CL1-B",
"y" : 2012,
"m" : 9,
"d" : 7
},
"avgMetric" : 98
},
{
"_id" : {
"a" : "12345",
"P" : "CL1-A",
"y" : 2012,
"m" : 9,
"d" : 6
},
"avgMetric" : 105
}
]
Zoals je kunt zien is dit één resultaat per array_serial, poortnaam, jaar/maand/datum combinatie. Je kunt $sort gebruiken om ze in de volgorde te krijgen waarin je ze wilt verwerken.
Hier ziet u hoe u de projectstap zou uitbreiden met uren en minuten, terwijl u de minuten afrondt naar het gemiddelde over elke vijf minuten:
{
"$project" : {
"year" : {
"$year" : "$DateTime"
},
"month" : {
"$month" : "$DateTime"
},
"day" : {
"$dayOfWeek" : "$DateTime"
},
"hour" : {
"$hour" : "$DateTime"
},
"fmin" : {
"$subtract" : [
{
"$minute" : "$DateTime"
},
{
"$mod" : [
{
"$minute" : "$DateTime"
},
5
]
}
]
},
"array_serial" : 1,
"Port Name" : 1,
"metric" : 1
}
}
Ik hoop dat u dat kunt uitbreiden naar uw specifieke gegevens en vereisten.