버킷 패턴으로 데이터 그룹화하기

Bucket 패턴으로 데이터 쿼리하기

업데이트된 스키마에서 각 문서에는 애플리케이션의 단일 페이지에 대한 데이터가 포함됩니다. _id 및 count 필드를 사용하여 데이터를 반환하고 업데이트하는 방법을 결정할 수 있습니다.

해당 페이지의 데이터를 쿼리하려면 정규식 쿼리를 사용하여 지정된 customerId에 대한 데이터를 반환하고, skip을(를) 사용하여 올바른 페이지에 대한 데이터로 반환합니다. _id에 대한 정규식 쿼리는 default _id index를 사용하므로 추가 인덱스 없이도 성능이 우수한 쿼리를 생성합니다.

다음 쿼리는 고객 123의 첫 번째 거래 페이지에 대한 데이터를 반환합니다.

db.trades.find( { "_id": /^123_/ } ).sort( { _id: 1 } ).limit(1)

이후 페이지에 대한 데이터를 반환하려면 데이터를 표시하려는 페이지보다 1이 적은 skip 값을 지정합니다. 예를 들어 10페이지에 대한 데이터를 표시하려면 다음 쿼리를 실행합니다.

db.trades.find( { "_id": /^123_/ } ).sort( { _id: 1 } ).skip(9).limit(1)

버킷 패턴으로 데이터 삽입하기

이제 스키마가 버킷 패턴을 사용하므로 애플리케이션 로직을 업데이트하여 새 거래를 올바른 버킷에 삽입합니다. 적절한 customerId 및 버킷을 사용해 거래를 버킷에 삽입하려면 업데이트 명령을 사용합니다.

다음 명령은 customerId: 123에 대한 새로운 거래를 삽입합니다.

db.trades.updateOne( { "_id": /^123_/, "count": { $lt: 10 } },
   {
      "$push": {
         "history": {
         "type": "buy",
         "ticker": "MSFT",
         "qty": 42,
         "date": ISODate("2023-11-02T11:43:10")
       }
    },
    "$inc": { "count": 1 },
    "$setOnInsert": { "_id": "123_1698939791", "customerId": 123 }
   },
   { upsert: true }
)

애플리케이션 은 페이지당 10 개의 거래를 표시합니다. 업데이트 필터하다 는 count 가 10 보다 작은 customerId: 123 에 대한 문서 를 검색하며, 이는 버킷에 전체 데이터 페이지가 포함되어 있지 않음을 의미합니다.

• "_id": /^123_/ 와 일치하는 문서 가 있고 해당 문서의 count 이 10 보다 작은 경우, 업데이트 명령은 새 거래를 일치하는 문서의 history 배열 로 푸시합니다.

• 일치하는 문서 가 없는 경우 업데이트 명령은 새 거래로 새 문서 를 삽입합니다( upsert 이 true 이므로). 새 문서 의 _id 필드 는 customerId 와 거래의 유닉스 시간 시간 이후의 시간(초)을 연결한 것입니다.

업데이트 명령 로직은 history 배열에 10개 이상의 문서가 포함되지 않도록 하여 무제한 배열을 방지합니다.

업데이트 작업을 실행하면 trades 컬렉션에 다음 문서가 포함됩니다.

[
  {
    _id: '123_1698349623',
    customerId: 123,
    count: 3,
    history: [
      {
        type: 'buy',
        ticker: 'MDB',
        qty: 419,
        date: ISODate("2023-10-26T15:47:03.434Z")
      },
      {
        type: 'sell',
        ticker: 'MDB',
        qty: 29,
        date: ISODate("2023-10-30T09:32:57.765Z")
      },
      {
        type: 'buy',
        ticker: 'MSFT',
        qty: 42,
        date: ISODate("2023-11-02T11:43:10.000Z")
      }
    ]
  },
  {
    _id: '456_1698765362',
    customerId: 456,
    count: 1,
    history: [
      {
        type: 'buy',
        ticker: 'GOOG',
        quantity: 50,
        date: ISODate("2023-10-31T11:16:02.120Z")
      }
    ]
  }
]