近似パターンの使用

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このタスクについて

手順
サンプルデータの挿入
近似パターンを実装する
結果
詳細

頻繁に変更される値があるが、ユーザーは正確な値を知っている必要がない場合は、近似パターンを使用します。データが変更されるたびに値を更新するのではなく、近似パターンはより大きな粒度に基づいてデータを更新するため、更新が少なくなり、アプリケーションのワークロードが軽減されます。

このタスクについて

近似パターンは、値を正確に報告する必要がない場合に役立ちます。（例: ）。

都市の人口
ウェブサイトの訪問数
航空会社の利用者

上記の測定値は通常、近似すると便利です。アプリケーションは、データの増やすに応じて、保存された値を数百または数ごとに更新することで、時間とリソースを節約することができます。

手順

この例では、アプリケーションには、約 40、000 人の都市の人口データが表示されています。アプリケーションユーザーは主に全体的な傾向を検索しているため、都市の正確な人口を知っている必要はありません。

サンプルデータの挿入

db.population.insertOne( {
   city: "New Perth",
   population: 40000,
   date: ISODate("2022-09-15")
} )

近似パターンを実装する

実際の人口値は、1 日に何回変化します。変更ごとに人口値を更新するのではなく、人口が 100 によって変化するたびにアプリケーションロジックを使用して新しいドキュメントを挿入します。

例、アプリケーションロジックは次のようになります。

let population = 40000
function updateStoredPopulation(curr_population, new_population) {
   let population_change = Math.abs(curr_population - new_population)
   if (population_change >= 100) {
      db.population.insertOne(
         {
            city: "New Perth",
            population: new_population,
            date: Date()
         }
      )
      population = new_population
   }
}

注意

上記の例は説明のためのもので、正確な構文は使用していません。アプリケーションに適した構文については、対応するドライバーのドキュメントを参照してください。

結果

上記のアプリケーションロジックでは、次のドキュメントが生成されます。

db.population.insertMany( [
   {
      city: "New Perth",
      population: 40100,
      date: ISODate("2024-09-20")
   },
   {
      city: "New Perth",
      population: 40200,
      date: ISODate("2024-10-01")
   },
   {
      city: "New Perth",
      population: 40300,
      date: ISODate("2024-10-09")
   },
] )

注意

更新された値がどのように収集されるかは、シナリオによって異なります。この例では、更新された人口値はクラスターレポートから収集できます。

近似パターンは、人口を 100 の粒度で更新することで、更新数を個々の人口の変化を追跡するために必要な更新の 1% に減らします。

ユーザーは時間の経過とともに人口が増加することがわかっており、高レベルの傾向が見られます。

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