時系列コレクションへのデータの移行
項目一覧
既存のコレクションから時系列コレクションにデータを移行するには、集計パイプラインで $outステージを使用します。
注意
7.0.3より前のバージョンの MongoDB では、集計パイプラインが$outを使用して時系列コレクションに出力することはできません。 7.0.3より前のバージョンの MongoDB の時系列コレクションにデータを移行するには、 mongodumpとmongorestoreを使用します。
時系列コレクションへのデータの移行
（任意）データを変換してメタデータ フィールドを作成します（フィールドが存在しない場合）。 このフィールドは必須ではありません。
元のコレクションにメタデータ フィールドがない場合は、 $addFields集計ステージを使用してフィールドを追加します。
形式を使用する気象データを含むコレクションを考えてみましょう。
{ "_id" : ObjectId("5553a998e4b02cf7151190b8"), "st" : "x+47600-047900", "ts" : ISODate("1984-03-05T13:00:00Z"), "position" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ -47.9, 47.6 ] }, "elevation" : 9999, "callLetters" : "VCSZ", "qualityControlProcess" : "V020", "dataSource" : "4", "type" : "FM-13", "airTemperature" : { "value" : -3.1, "quality" : "1" }, "dewPoint" : { "value" : 999.9, "quality" : "9" }, "pressure" : { "value" : 1015.3, "quality" : "1" }, "wind" : { "direction" : { "angle" : 999, "quality" : "9" }, "type" : "9", "speed" : { "rate" : 999.9, "quality" : "9" } }, "visibility" : { "distance" : { "value" : 999999, "quality" : "9" }, "variability" : { "value" : "N", "quality" : "9" } }, "skyCondition" : { "ceilingHeight" : { "value" : 99999, "quality" : "9", "determination" : "9" }, "cavok" : "N" }, "sections" : [ "AG1" ], "precipitationEstimatedObservation" : { "discrepancy" : "2", "estimatedWaterDepth" : 999 } }
次のパイプライン ステージでは、 metaDataフィールドを追加し、 $projectを使用してドキュメント内の残りのフィールドを含めるか除外します。
{ $addFields: { metaData: { "st": "$st", "position": "$position", "elevation": "$elevation", "callLetters": "$callLetters", "qualityControlProcess": "$qualityControlProcess", "type": "$type" } }, }, { $project: { _id: 1, ts: 1, metaData: 1, dataSource: 1, airTemperature: 1, dewPoint: 1, pressure: 1, wind: 1, visibility: 1, skyCondition: 1, sections: 1, precipitationEstimatedObservation: 1 } }
$out 集計ステージで timeseries オプションを使用する
以下の例ではdb.collection.aggregate()ヘルパー メソッドを使用しています。 集計ステージの構文については、 $outを参照してください。 時系列オプションの詳細については、「時系列フィールド リファレンス 」を参照してください。
db.weather_data.aggregate([ { $addFields: { metaData: { "st": "$st", "position": "$position", "elevation": "$elevation", "callLetters": "$callLetters", "qualityControlProcess": "$qualityControlProcess", "type": "$type" } }, }, { $project: { _id: 1, ts: 1, metaData: 1, dataSource: 1, airTemperature: 1, dewPoint: 1, pressure: 1, wind: 1, visibility: 1, skyCondition: 1, sections: 1, precipitationEstimatedObservation: 1 } }, { $out: { db: "mydatabase", coll: "weathernew", timeseries: { timeField: "ts", metaField: "metaData" } } } ])
このコマンドを実行すると、次のようにweathernewコレクションが作成されます。
db.weathernew.findOne() { "_id" : ObjectId("5553a998e4b02cf7151190b8"), "ts" : ISODate("1984-03-05T13:00:00Z"), "metaData" : { "st" : "x+47600-047900", "position" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ -47.9, 47.6 ] }, "elevation" : 9999, "callLetters" : "VCSZ", "qualityControlProcess" : "V020", "type" : "FM-13" }, "dataSource" : "4", "airTemperature" : { "value" : -3.1, "quality" : "1" }, "dewPoint" : { "value" : 999.9, "quality" : "9" }, "pressure" : { "value" : 1015.3, "quality" : "1" }, "wind" : { "direction" : { "angle" : 999, "quality" : "9" }, "type" : "9", "speed" : { "rate" : 999.9, "quality" : "9" } }, "visibility" : { "distance" : { "value" : 999999, "quality" : "9" }, "variability" : { "value" : "N", "quality" : "9" } }, "skyCondition" : { "ceilingHeight" : { "value" : 99999, "quality" : "9", "determination" : "9" }, "cavok" : "N" }, "sections" : [ "AG1" ], "precipitationEstimatedObservation" : { "discrepancy" : "2", "estimatedWaterDepth" : 999 } }
元のコレクションにセカンダリ インデックスがある場合は、それらを手動で再作成します。 コレクションに1970-01-01T00:00:00.000Zの前、または2038-01-19T03:14:07.000Zの後にtimeField値が含まれている場合、MongoDB は警告をログに記録し、内部 クラスター化インデックスを使用する一部のクエリ最適化を無効にします。 クエリ パフォーマンスを回復し、ログ警告を解決するには、 timeFieldにセカンダリ インデックスを作成します。