時系列データ

Overview

このガイドでは、 PyMongoを使用して 時系列データ を保存し、操作する方法を学習できます。

時系列データは、次のコンポーネントで構成されています。

• 測定値

• 測定のタイムスタンプ

• 測定を説明するメタデータ

次の表では、時系列データを保存できるサンプル状況について説明します。

時系列コレクションの作成

時系列コレクションを作成するには、次の引数を create_collection() メソッドに渡します。

• 作成する新しいコレクションの名前

• timeseries argument

timeseries 引数のタイプは dict です。これには、次のフィールドが含まれています。

• timeField: 各 時系列ドキュメントのタイムスタンプを保存するフィールドを指定します。

• metaField: 各 時系列ドキュメントのメタデータを保存するフィールドを指定します。

• granularity: 連続するタイムスタンプ間のおおよその時間を指定します。 指定できる値は、 'seconds' 、 'minutes' 、 'hours'です。

• bucketMaxSpanSeconds: 同じバケット内のタイムスタンプ間の最大時間を設定する。

• bucketRoundingSeconds: MongoDBが新しいバケットの最小タイムスタンプを設定するときに切り捨てる秒数を設定します。 bucketMaxSpanSeconds と等しくなければなりません。

これらのフィールドの詳細については、 コマンド フィールドを参照してください。

database = client.get_database("weather")
time_series_options = {
    "timeField": "timestamp"
}
database.create_collection("october2024", timeseries=time_series_options)

print(list(database.list_collections(filter={'name': 'october2024'})))

{
    "name": "october2024",
    "type": "timeseries",
    "options": {
        "timeseries":   {
            "timeField": "timestamp",
            "granularity": "seconds",
            "bucketMaxSpanSeconds": 3600
        }
    },
    "info": {
        "readOnly": False
    }
}

時系列データの保存

時系列コレクションにデータを挿入するには、 insert_one()またはinsert_many()メソッドを使用し、挿入された各ドキュメントで測定値、タイムスタンプ、メタデータを指定します。

ドキュメントの挿入の詳細については、「 ドキュメントの挿入 」を参照してください。

from datetime import datetime
collection = database["october2024"]
document_list = [
    { "temperature": 77, "location": "New York City", "timestamp": datetime(2024, 10, 22, 6, 0, 0) },
    { "temperature": 74, "location": "New York City", "timestamp": datetime(2024, 10, 23, 6, 0, 0) }
]
collection.insert_many(document_list)

時系列データのクエリ

時系列コレクションに保存されているデータをクエリするには、他のコレクションに対して読み取りまたは集計操作を実行するときに使用するのと同じ構文と規則を使用します。 これらの操作の詳細については、「 MongoDBからのデータの読み取り 」および「 集計によるデータの変換 」を参照してください。

詳細情報

このガイドの概念の詳細については、次のMongoDB Serverマニュアル エントリを参照してください。

• 時系列

• 時系列コレクションの作成とクエリ

• 時系列データの粒度の設定