マングースは1つを見つけて、ドキュメントの配列にプッシュします

基本的に、 $ addToSetを配置します データが真の" set" ではないため、オペレーターはあなたのために働くことができません 定義上、「完全に異なる」オブジェクトのコレクションです。

ここでのもう1つの論理的な意味は、データが到着したときに、単一のオブジェクトまたはフィードとしてデータを処理することです。何らかの形で多くのアイテムのフィードがあり、受信したドキュメントごとにこの構造に到達するために、ある種のストリームプロセッサを使用できると想定します。

{
    "date": new Date("2015-03-09 13:23:00.000Z"),
    "symbol": "AAPL",
    "open": 127.14
    "high": 127.17,
    "low": 127.12 
    "close": 127.15,
    "volume": 19734
}

もちろん、データストアからデータを取得した後は、ロケール設定をアプリケーションのドメインにする必要があるため、標準の10進形式とUTC日付に変換します。

また、他のコレクションへの参照を削除し、そこにデータを配置することで、少なくとも「intraDayQuoteSchema」を少しフラットにします。挿入時にルックアップが必要ですが、読み取り時の追加の入力のオーバーヘッドは、ストレージのオーバーヘッドよりもコストがかかるようです：

intradayQuotesSchema = Schema({
    symbol:{
        name: String,
        code: String
    },
    day:Date,
    quotes:[quotesSchema]
});

使用パターンにもよりますが、その方が効果的である可能性があります。

残りは本当に許容できるものに帰着します

stream.on(function(data) {

    var symbol = data.symbol,
        myDay = new Date( 
            data.date.valueOf() - 
                ( data.date.valueOf() % 1000 * 60 * 60 * 24 ));
    delete data.symbol;

    symbol.findOne({ "code": symbol },function(err,stock) {

        intraDayQuote.findOneAndUpdate(
            { "symbol.code": symbol , "day": myDay },
            { "$setOnInsert": { 
               "symbol.name": stock.name
               "quotes": [data] 
            }},
            { "upsert": true }
            function(err,doc) {
                intraDayQuote.findOneAndUpdate(
                    {
                        "symbol.code": symbol,
                        "day": myDay,
                        "quotes.date": data.date
                    },
                    { "$set": { "quotes.$": data } },
                    function(err,doc) {
                        intraDayQuote.findOneAndUpdate(
                            {
                                "symbol.code": symbol,
                                "day": myDay,
                                "quotes.date": { "$ne": data.date }
                            },
                            { "$push": { "quotes": data } },
                            function(err,doc) {

                            }
                       );    
                    }
                );
            }
        );    
    });
});

応答で変更されたドキュメントが実際に必要ない場合は、ここにBulk Operations APIを実装し、このパッケージのすべての更新を1つのデータベースリクエスト内に送信することで、いくつかのメリットが得られます。

stream.on("data",function(data) {

    var symbol = data.symbol,
        myDay = new Date( 
            data.date.valueOf() - 
                ( data.date.valueOf() % 1000 * 60 * 60 * 24 ));
    delete data.symbol;

     symbol.findOne({ "code": symbol },function(err,stock) {
         var bulk = intraDayQuote.collection.initializeOrderedBulkOp();
         bulk.find({ "symbol.code": symbol , "day": myDay })
             .upsert().updateOne({
                 "$setOnInsert": { 
                     "symbol.name": stock.name
                     "quotes": [data] 
                 }
             });

         bulk.find({
             "symbol.code": symbol,
             "day": myDay,
             "quotes.date": data.date
         }).updateOne({
             "$set": { "quotes.$": data }
         });

         bulk.find({
             "symbol.code": symbol,
             "day": myDay,
             "quotes.date": { "$ne": data.date }
         }).updateOne({
             "$push": { "quotes": data }
         });

         bulk.execute(function(err,result) {
             // maybe do something with the response
         });            
     });
});

重要なのは、そこにあるステートメントの1つだけが実際にデータを変更し、これはすべて同じリクエストで送信されるため、アプリケーションとサーバーの間のやり取りが少なくなるということです。

別のケースは、この場合、実際のデータを別のコレクションで参照する方が簡単な場合があります。これは、アップサートを処理するという単純な問題になります。

intradayQuotesSchema = Schema({
    symbol:{
        name: String,
        code: String
    },
    day:Date,
    quotes:[{ type: Schema.Types.ObjectId, ref: "quote" }]
});


// and in the steam processor

stream.on("data",function(data) {

    var symbol = data.symbol,
        myDay = new Date( 
            data.date.valueOf() - 
                ( data.date.valueOf() % 1000 * 60 * 60 * 24 ));
    delete data.symbol;

    symbol.findOne({ "code": symbol },function(err,stock) {
         quote.update(
            { "date": data.date },
            { "$setOnInsert": data },
            { "upsert": true },
            function(err,num,raw) {
                if ( !raw.updatedExisting ) {
                    intraDayQuote.update(
                        { "symbol.code": symbol , "day": myDay },
                        { 
                            "$setOnInsert": {
                                "symbol.name": stock.name
                            },
                            "$addToSet": { "quotes": data }
                        },
                        { "upsert": true },
                        function(err,num,raw) {

                        }
                    );
                }
            }
        );
    });
});

見積もりの​​データを「日」ドキュメント内にネストすることが、あなたにとってどれほど重要かということです。主な違いは、これらの「引用」フィールドの一部のデータに基づいてこれらのドキュメントをクエリするか、それ以外の場合は .populate（）を使用するオーバーヘッドを伴うかどうかです。 他のコレクションから「引用符」を取得します。

もちろん、参照されており、見積もりデータがクエリフィルタリングにとって重要である場合は、いつでもそのコレクションに _idをクエリできます。 $ in 「日」ドキュメントをクエリして、一致した「見積もり」ドキュメントを含む日のみに一致させます。