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시계열 데이터

이 페이지의 내용

  • 개요
  • Time Series 컬렉션 만들기
  • Time Series 데이터 저장
  • Time Series 데이터 쿼리
  • 추가 정보

이 가이드 에서는 C++ 운전자 를 사용하여 Time Series 데이터 를 저장 하고 상호 작용 하는 방법을 학습 수 있습니다.

시계열 데이터는 다음 구성 요소로 구성됩니다.

  • 측정 수량

  • 측정 타임스탬프

  • 측정값을 설명하는 메타데이터

다음 표에서는 Time Series 데이터 를 저장 수 있는 샘플 상황을 설명합니다.

상황
측정 수량
Metadata
산업별 월별 매출 기록
USD 기준 수익
회사, 국가
날씨 변화 추적
강수량 수준
위치, 센서 유형
기록적인 주택 가격 변동
월 임대료
위치, 통화

중요

Time Series 컬렉션의 서버 버전

Time Series 컬렉션을 만들고 상호 작용하려면 MongoDB Server 5.0 이상을 실행하는 배포에 연결되어 있어야 합니다.

time series 컬렉션 을 만들어 Time Series 데이터 를 저장 수 있습니다. time series 컬렉션 을 만들려면 다음 작업을 수행합니다.

  1. time series 컬렉션 의 속성을 지정하는 BSON 문서 를 만듭니다.

  2. create_collection() 메서드를 호출하고 컬렉션 이름과 시계열 BSON 문서 를 인수로 전달합니다.

이 예에서는 다음 구성을 사용하여 precipitation 데이터베이스에 sept2023 time series 컬렉션을 생성합니다.

  • timeField 로 설정됩니다. "timestamp"

  • metaField 로 설정됩니다. "location"

  • granularity 로 설정됩니다. "minutes"

auto db = client["precipitation"];
auto ts_info = make_document(
kvp("timeseries", make_document(
kvp("timeField", "timestamp"),
kvp("metaField", "location"),
kvp("granularity", "minutes")
)));
auto collection = db.create_collection("sept2023", ts_info.view());

time series 컬렉션이 성공적으로 생성되었는지 확인하려면 데이터베이스에서 list_collections() 메서드를 실행하고 결과를 출력합니다.

auto cursor = db.list_collections();
for(auto&& doc : cursor) {
std::cout << bsoncxx::to_json(doc) << std::endl;
}
{ "name" : "sept2023", "type" : "timeseries", "options" : { "timeseries" :
{ "timeField" : "timestamp", "metaField" : "location", "granularity" :
"minutes", "bucketMaxSpanSeconds" : 86400 } }, "info" : ... }

insert_one() 또는 insert_many() 메서드를 사용하고 삽입된 각 문서 에 측정값, 타임스탬프 및 메타데이터 를 지정하여 time series 컬렉션 에 데이터를 삽입할 수 있습니다.

컬렉션 에 문서를 삽입하는 방법에 학습 보려면 문서 삽입 가이드 를 참조하세요.

이 예시 에서는 Time Series 컬렉션 만들기 예시 에서 만든 sept2023 Time Series time series 컬렉션 에 뉴욕시 강수량 데이터를 삽입합니다. 각 문서 에는 다음 필드가 포함되어 있습니다.

  • precipitation_mm강수량 측정값을 밀리미터 단위로 저장합니다.

  • location위치 메타데이터 를 저장합니다.

  • timestamp, 측정 컬렉션 의 시간을 저장합니다.

auto collection = db["sept2023"];
std::vector<bsoncxx::document::value> ts_data;
ts_data.push_back(make_document(kvp("precipitation_mm", 0.5),
kvp("location", "New York City"),
kvp("timestamp", bsoncxx::types::b_date{std::chrono::milliseconds{1694829060000}})));
ts_data.push_back(make_document(kvp("precipitation_mm", 2.8),
kvp("location", "New York City"),
kvp("timestamp", bsoncxx::types::b_date{std::chrono::milliseconds{1695594780000}})));
auto result = collection.insert_many(ts_data);

다른 컬렉션에서 읽기 또는 집계 작업을 수행할 때 사용하는 것과 동일한 구문 및 규칙을 사용하여 time series 컬렉션 에 저장된 데이터를 쿼리 할 수 있습니다. 이러한 작업에 대한 자세한 내용은 추가 정보 섹션을 참조하세요.

이 가이드에 언급된 개념에 대해 자세히 알아보려면 다음 서버 매뉴얼 항목을 참조하세요.

읽기 작업 수행에 학습 보려면 MongoDB 에서 데이터 읽기를 참조하세요.

집계 작업 수행에 학습 보려면 애그리 게이션을 통한 데이터 변환 가이드 를 참조하세요.

이 가이드 에 언급된 메서드에 학습 보려면 다음 API 설명서를 참조하세요.

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