Time Series 컬렉션 구성
날짜/시간 열이 포함된 테이블을 time series 컬렉션 으로 마이그레이션하도록 매핑 규칙을 구성할 수 있습니다. 시계열 컬렉션은 시계열 데이터를 효율적으로 저장합니다. Time Series 컬렉션에서는 동일한 소스의 데이터가 비슷한 시점의 다른 데이터 포인트와 함께 저장되도록 쓰기가 구성됩니다.
이 작업에 대하여
필드 사용자 지정 을 사용하여 string 에서 열을 날짜/시간 필드로 변환할 수 Relational Migrator 있습니다.
시계열 구성이 있는 CDC 작업은 CDC 작업 이 완료될 때까지 시계열 컬렉션을 생성하지 않습니다.
일반 컬렉션과 비교하여 시계열 데이터를 시계열 컬렉션에 저장하면 쿼리 효율성이 향상되고 시계열 데이터 및 보조 인덱스의 디스크 사용량이 줄어듭니다.
시계열 컬렉션의 사용 사례에는 IoT, 예측 및 시간 기반 분석이 포함됩니다.
시작하기 전에
각 time series 필드 구성 요소에 대한 자세한 내용은 Time Series 필드 참조를 참조하세요.
마이그레이션 작업 의 Time Series 데이터 에 복잡한 변환이 필요하지 않은 경우 Time Series 데이터 를 별도의 마이그레이션 작업 으로 마이그레이션하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 대규모 time series 컬렉션 을 미리 로드하고 초기 작업 이 완료된 후 나머지 데이터를 더 쉽게 마이그레이션 할 수 있습니다.
대량의 데이터를 마이그레이션하는 경우 테이블 필터를 사용하여 마이그레이션 작업을 배치로 나눌 수 있습니다. 예를 예시 한 번에 1년 분량의 기록 데이터를 가져올 수 있습니다. 이를 통해 대규모 작업 을 더 관리하기 쉬운 세그먼트로 세분화할 수 있습니다.
장기 실행 마이그레이션 작업 이 예기치 않게 실패하여( 예시: 데이터베이스 중단으로 인해) 자동으로 복구할 수 없는 경우,테이블 필터를 사용하여 이전 작업을 계속 수행하는 새 마이그레이션 작업 을 생성할 수 있습니다. 꺼짐. 이 접근 방식을 사용하면 전체 마이그레이션 작업 을 반복할 필요가 없습니다.
단계
time series 컬렉션 구성
Mappings 창에서 Configure 버튼을 클릭합니다.
Time Series Collection 라디오 버튼을 선택합니다.
Time Field를 선택합니다.
Time Field각 time series 문서에서 날짜/시간 필드를 포함하는 필드의 이름입니다. time series 컬렉션의 문서에는 유효한 BSON 날짜 데이터 유형이 있어야 합니다. Relational Migrator에서 필드를 날짜/시간 유형으로 변환하는 방법에 대한 자세한 내용은 필드 사용자 지정을 참조하세요.참고
날짜/시간 열이 여러 개인 경우 timeseries 컬렉션 당 하나의 필드 를 선택해야 합니다.
(선택 사항) 다음을 선택합니다. Meta Field
Meta Field각 time series 문서의 메타데이터가 포함된 필드의 이름입니다. 지정된 필드의 메타데이터는 고유한 문서 시리즈에 레이블을 지정하는 데 사용됩니다. 메타데이터는 거의 변경되지 않아야 합니다.Granularity를 선택합니다.
연속적으로 수신되는 타임스탬프 사이의 시간과 가장 일치하는
Granularity값을 지정합니다. 올바른 세분성을 설정하면 MongoDB 가 컬렉션 에 데이터를 저장하는 방식이 최적화되어 성능이 향상됩니다. 가능한 값은seconds,minutes및hours입니다.(선택 사항) Expire After Seconds 을(를) 선택합니다.
Expire After Seconds문서가 만료되는 시간(초)을 지정하여 time series 컬렉션 에서 문서를 자동으로 삭제할 수 있습니다. MongoDB 는 만료된 문서를 자동으로 삭제합니다.Save And Close를 클릭합니다.
참고
컬렉션 이 time series 필드 로 구성된 경우 time series 아이콘 Schema model 창의 컬렉션 이름 옆에 표시됩니다.
예시
다음 예제에서는 rental_date 열을 MongoDB의 time series 필드로 변환합니다.
임대_id | 임대_날짜 | inventory_id | customer_id | return_date | 직원 ID | last_updated |
|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2005-05-24 22:53:30 | 367 | 130 | 2005-05-26 22:04:30 | 1 | 2006-02-15 20:30:53 |
{ rental_date: { $date: "2005-05-24T22:53:30.000Z", }, last_updated: "2006-02-16T01:30:53Z", customerId: 130, rental_date: { $date: "2005-05-26T22:04:30.000Z", }, _id: { $oid: "661597470a883992d56d60d6", }, inventory_id: 367, staff_id: 1, rental_id: 1, }