変更イベントをフィルタリングするためのパイプラインのカスタマイズ

この使用例では、MongoDB Kafka ソースコネクタが消費するデータをカスタマイズするようにパイプラインを構成する方法を示します。パイプラインは、データをフィルタリングまたは変換するためのデータベースへの指示で構成される MongoDB 集計パイプラインです。

MongoDB は、変更ストリーム上の集計パイプラインに一致するデータの変更をコネクタに通知します。変更ストリームは、MongoDB 配置に対してクライアントが行ったデータ変更をリアルタイムで記述するイベントのシーケンスです。詳しくは、 Change Streams に関する MongoDB サーバーのマニュアルエントリを参照してください。

例

イベントを調整していて、特定のイベントでの各ゲストの名前と訪問時間を収集したいとします。ゲストがイベントにチェックインするたびに、アプリケーションは次の詳細を含む新しいドキュメントを挿入します。

{
  "_id": ObjectId(...),
  "eventId": 321,
  "name": "Dorothy Gale",
  "arrivalTime": 2021-10-31T20:30:00.245Z
}

connector pipeline設定を定義して、変更ストリームに変更イベント情報をフィルタリングするように指示できます。

挿入操作の変更イベントを作成し、他のすべてのタイプの操作のイベントを省略します。
fullDocument.eventIdの値「321」と一致するドキュメントのみの変更イベントを作成し、他のすべてのドキュメントを省略します。
_ideventIdfullDocumentプロジェクションを使用して、オブジェクトからフィールドとフィールドを省略します。

これらの変換を適用するには、次の集計パイプラインをpipeline設定に割り当てます。

pipeline=[{"$match": { "$and": [{"operationType": "insert"}, { "fullDocument.eventId": 321 }] } }, {"$project": { "fullDocument._id": 0, "fullDocument.eventId": 0 } } ]

重要

パイプラインの結果に、MongoDB が再開トークンの値として使用するpayloadオブジェクトの最上位の_idフィールドが含まれていることを確認します。

アプリケーションがサンプルドキュメントを挿入すると、構成されたコネクターは次のレコードを Kafka トピックに公開します。

{
  ...
  "payload": {
    _id: { _data: ... },
    "operationType": "insert",
    "fullDocument": {
      "name": "Dorothy Gale",
      "arrivalTime": "2021-10-31T20:30:00.245Z",
    },
    "ns": { ... },
    "documentKey": {
      _id: {"$oid": ... }
    }
  }
}

ソースコネクタを使用して変更ストリームを管理する方法の詳細については、 Change Streams に関するコネクタのドキュメントを参照してください。

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使用例

複数のソース