これが、集約フレームワークでそれを行う方法です。私は小さな簡略化を使用しています-私は年、月、日付でのみグループ化しています-あなたの場合、より細かい計算のために時間と分を追加する必要があります。取得したデータサンプルで点分布が均一でない場合に、加重平均を実行するかどうかも選択できます。
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
ランダムなサンプルデータを使用してこれを実行し、次の形式のものを取得しました:
[
{
"_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
}
]
ご覧のとおり、これはarray_serial、ポート名、年/月/日付の組み合わせごとに1つの結果です。 $ sortを使用して、そこから処理したい順序に並べ替えることができます。
プロジェクトステップを拡張して時間と分を含め、分を5分ごとの平均に丸める方法は次のとおりです。
{
"$project" : {
"year" : {
"$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
}
}
それを特定のデータと要件に拡張できることを願っています。