Considerações sobre aggregations e operadores

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$geoNear

$merge
$out
Operações usadas com frequência
Exemplos
Calcular o preço médio por mês
Calcular uma média contínua ao longo de 30 dias

Alguns estágios e operadores de agregação exigem considerações especiais quando você os usa com coleções de séries temporais.

$geoNear

As coleções de séries temporais são compatíveis apenas com o estágio de agregação $geoNear para classificar dados geoespaciais de queries com base em índices 2dsphere. Você não pode usar os operadores $near e $nearSphere em coleções de séries temporais.

$merge

Não é possível usar o estágio de aggregation de $merge para adicionar dados de outra collection a uma coleção de séries temporais.

$out

A partir do MongoDB 7.0, você pode usar o estágio de agregação $out para gravar documentos em uma coleção de séries temporais. Para obter mais informações, consulte Migrar dados para uma coleção de séries temporais.

Operações usadas com frequência

Os seguintes operadores e estágios de pipeline de agregação são frequentemente usados para analisar dados de time series:

$dateAddAdiciona uma quantidade específica de tempo a um objeto Date.
$dateDiff: retorna a diferença de tempo entre duas datas.
$dateTrunc: retorna uma data que foi truncada para a unidade específica.
$setWindowFields: Executa cálculos em documentos em uma determinada janela.

Exemplos

Calcular o preço médio por mês

Considere uma coleção dowJonesTickerData que contém documentos com a seguinte estrutura:

{
   date: ISODate("2020-01-03T05:00:00.000Z"),
   symbol: 'AAPL',
   volume: 146322800,
   open: 74.287498,
   adjClose: 73.486023,
   high: 75.144997,
   low: 74.125,
   close: 74.357498
}

Este pipeline de agregação executa as seguintes ações:

Usa $dateTrunc para truncar o date de cada documento para o mês apropriado.
Usa $group para agrupar os documentos por mês e símbolo.
Usa $avg para calcular o preço médio por mês.

db.dowJonesTickerData.aggregate( [ {
   $group: {
      _id: {
         firstDayOfMonth: {
            $dateTrunc: {
               date: "$date",
               unit: "month"
            }
         },
         symbol: "$symbol"
      },
      avgMonthClose: {
         $avg: "$close"
      }
   }
} ] )

O pipeline retorna um conjunto de documentos em que cada documento contém o preço médio de fechamento por mês para determinadas ações.

{
   _id: {
      firstDayOfMonth: ISODate("2020-06-01T00:00:00.000Z"),
      symbol: 'GOOG'
   },
   avgMonthClose: 1431.0477184545455
},
{
   _id: {
      firstDayOfMonth: ISODate("2021-07-01T00:00:00.000Z"),
      symbol: 'MDB'
   },
   avgMonthClose: 352.7314293333333
},
{
   _id: {
      firstDayOfMonth: ISODate("2021-06-01T00:00:00.000Z"),
      symbol: 'MSFT'
   },
   avgMonthClose: 259.01818086363636
}

Calcular uma média contínua ao longo de 30 dias

Considere uma coleção dowJonesTickerData que contém documentos com a seguinte estrutura:

{
   date: ISODate("2020-01-03T05:00:00.000Z"),
   symbol: 'AAPL',
   volume: 146322800,
   open: 74.287498,
   adjClose: 73.486023,
   high: 75.144997,
   low: 74.125,
   close: 74.357498
}

Esse pipeline de agregação executa as seguintes operações:

Usa $setWindowFields para especificar uma janela de 30 dias.
Calcula uma média móvel do preço de fechamento nos últimos 30 dias para cada ação.

db.dowJonesTickerData.aggregate( [
   { $setWindowFields: {
      partitionBy: { symbol : "$symbol" } ,
      sortBy: { date: 1 },
      output: {
         averageMonthClosingPrice: {
            $avg : "$close",
            window : { range : [-1, "current"], unit : "month" }
         }
      }
   } }
] )

O pipeline retorna um conjunto de documentos em que cada documento inclui um campo $averageMonthClosingPrice que contém a média do preço de fechamento do mês anterior para esse símbolo de ação.

{
   date: ISODate("2020-01-29T05:00:00.000Z"),
   symbol: 'AAPL',
   volume: 216229200,
   adjClose: 80.014801,
   low: 80.345001,
   high: 81.962502,
   open: 81.112503,
   close: 81.084999,
   averageMonthClosingPrice: 77.63137520000001
}

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