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Séries temporais

Início rápido de séries temporais

Nesta página

Este guia rápido descreve como configurar, criar e consultar uma coleção de séries temporais com o MongoDB Atlas ou uma implantação autogerenciada.

Tempo necessário: 30 minutos

Passos

1

Configure seu cluster do Atlas.

  1. Crie uma conta Atlas gratuita ou entre em uma conta existente.

  2. Se você ainda não tem um cluster do Atlas, crie um cluster M0 gratuito. Para saber mais sobre como criar um cluster do Atlas, consulte Criar um cluster.

    Observação

    Se estiver trabalhando com um cluster existente, você deve ter Project Data Access Admin acesso ou superior ao seu projeto Atlas.

    Se você criar um novo cluster, terá as permissões necessárias por padrão.

    Você pode criar apenas um cluster gratuito M0 por projeto.

  3. Na barra lateral esquerda, clique em Visão geral. Escolha seu cluster e clique em Connect.

  4. Em Acessar seus dados por meio de ferramentas, clique em Shell.

    Se ainda não o fez, siga as etapas fornecidas para baixar e instalar mongosh.

  5. Copie sua string de conexão e clique em Done.

2

Abra uma nova janela do terminal e conecte-se à sua implantação.

Use mongosh para conectar-se à sua implantação autogerenciada ou Atlas. Por exemplo:

mongosh "mongodb+srv://my-test-cluster.1twap.mongodb.net/" --apiVersion 1
--username <user>
3

Crie um novo banco de dados.

use timeseries

Isso cria e alterna para um banco de dados de "séries temporais" vazio.

4

Crie uma coleção de séries temporais vazia.

Observação

Este exercício utiliza dados de amostra de ações. O campo date armazena dados de tempo, e o campo ticker identifica a ação individual.

  1. Defina timeField, metaField e granularity:

    timeseries: {
       timeField: "date",
       metaField: "ticker",
       granularity: "seconds"
    }

    OU especifique granularidade personalizada:

    Novidades na versão 6.3.

    timeseries: {
       timeField: "date",
       metaField: "ticker",
       granularity: "seconds",
       bucketMaxSpanSeconds: "300",
       bucketRoundingSeconds: "300"
    }

  2. Crie a coleção usando o método db.createCollection():

    db.createCollection(
       "stocks",
       {
          timeseries: {
             timeField: "date",
             metaField: "ticker",
             granularity: "seconds"
          }
       })

    Isso cria uma coleção de séries temporais vazia chamada stocks.

5

Adicionar documentos de amostra.

Execute o método db.collection.insertMany() para adicionar os seguintes documentos de amostra à coleção:

db.stocks.insertMany([
   { ticker: "MDB", date: ISODate("2021-12-18T15:59:00.000Z"), close: 252.47, volume: 55046.00},
   { ticker: "MDB", date: ISODate("2021-12-18T15:58:00.000Z"), close: 252.93, volume: 44042.00},
   { ticker: "MDB", date: ISODate("2021-12-18T15:57:00.000Z"), close: 253.61, volume: 40182.00},
   { ticker: "MDB", date: ISODate("2021-12-18T15:56:00.000Z"), close: 253.63, volume: 27890.00},
   { ticker: "MDB", date: ISODate("2021-12-18T15:55:00.000Z"), close: 254.03, volume: 40270.00}
])

Se você estiver executando o MongoDB no Atlas, você pode clicar em Browse collections para visualizar os dados de amostra.

6

Consultar os dados.

Você consulta uma coleção de séries temporais como qualquer outra coleção do MongoDB. Para obter mais informações, consulte Sobre consulta de dados de séries temporais.

Consultas comuns para dados de séries temporais incluem consultar o metaField para obter dados de uma única série temporal ou usar uma consulta de intervalo no timeField para obter dados de um determinado intervalo de tempo.

Para consultar metaField para uma única série temporal:

db.stocks.find( { ticker: "MDB" } )

Para consultar o timeField em um intervalo de tempo:

db.stocks.find({ date : {
   $gte : ISODate("2021-12-18T15:50:00.000Z"),
   $lte : ISODate("2021-12-18T15:56:00.000Z")}
});
1

Instale as dependências.

Para obter instruções detalhadas, consulte Pré-requisitos.

  1. Instale o Atlas CLI.

    Se você usar Homebrew, poderá executar o seguinte comando em seu terminal:

    brew install mongodb-atlas-cli

    Para obter instruções de instalação em outros sistemas operacionais, consulte Instalar a Atlas CLI

  2. Instale o docker.

    O Docker requer uma conexão de rede para extrair e armazenar em cache imagens do MongoDB .

2

Configure sua implantação local do Atlas.

  1. Se você não tem uma conta existente do Atlas, execute o atlas setup em seu terminal ou crie uma nova conta.

  2. Execute atlas deployments setup e siga as solicitações para criar uma implantação local. Quando solicitado a se conectar à implantação, selecione skip.

    Para obter instruções detalhadas, consulte Criar uma implementação local do Atlas.

3

Instale o mongosh.
.

4

Abra uma nova janela do terminal e conecte-se à sua implantação.

Use mongosh para conectar-se à sua implantação autogerenciada ou Atlas. Por exemplo:

mongosh "mongodb+srv://my-test-cluster.1twap.mongodb.net/" --apiVersion 1
--username <user>
5

Crie um novo banco de dados.

use timeseries

Isso cria e alterna para um banco de dados de "séries temporais" vazio.

6

Crie uma coleção de séries temporais vazia.

Observação

Este exercício utiliza dados de amostra de ações. O campo date armazena dados de tempo, e o campo ticker identifica a ação individual.

  1. Defina timeField, metaField e granularity:

    timeseries: {
       timeField: "date",
       metaField: "ticker",
       granularity: "seconds"
    }

    OU especifique granularidade personalizada:

    Novidades na versão 6.3.

    timeseries: {
       timeField: "date",
       metaField: "ticker",
       granularity: "seconds",
       bucketMaxSpanSeconds: "300",
       bucketRoundingSeconds: "300"
    }

  2. Crie a coleção usando o método db.createCollection():

    db.createCollection(
       "stocks",
       {
          timeseries: {
             timeField: "date",
             metaField: "ticker",
             granularity: "seconds"
          }
       })

    Isso cria uma coleção de séries temporais vazia chamada stocks.

7

Adicionar documentos de amostra.

Execute o método db.collection.insertMany() para adicionar os seguintes documentos de amostra à coleção:

db.stocks.insertMany([
   { ticker: "MDB", date: ISODate("2021-12-18T15:59:00.000Z"), close: 252.47, volume: 55046.00},
   { ticker: "MDB", date: ISODate("2021-12-18T15:58:00.000Z"), close: 252.93, volume: 44042.00},
   { ticker: "MDB", date: ISODate("2021-12-18T15:57:00.000Z"), close: 253.61, volume: 40182.00},
   { ticker: "MDB", date: ISODate("2021-12-18T15:56:00.000Z"), close: 253.63, volume: 27890.00},
   { ticker: "MDB", date: ISODate("2021-12-18T15:55:00.000Z"), close: 254.03, volume: 40270.00}
])

Se você estiver executando o MongoDB no Atlas, você pode clicar em Browse collections para visualizar os dados de amostra.

8

Consultar os dados.

Você consulta uma coleção de séries temporais como qualquer outra coleção do MongoDB. Para obter mais informações, consulte Sobre consulta de dados de séries temporais.

Consultas comuns para dados de séries temporais incluem consultar o metaField para obter dados de uma única série temporal ou usar uma consulta de intervalo no timeField para obter dados de um determinado intervalo de tempo.

Para consultar metaField para uma única série temporal:

db.stocks.find( { ticker: "MDB" } )

Para consultar o timeField em um intervalo de tempo:

db.stocks.find({ date : {
   $gte : ISODate("2021-12-18T15:50:00.000Z"),
   $lte : ISODate("2021-12-18T15:56:00.000Z")}
});
1

Instalar o MongoDB e as dependências.

Se você estiver executando uma implantação autogerenciada, siga as instruções de instalação para a versão, edição e plataforma do seu MongoDB.

2

Instale o mongosh.
.

3

Abra uma nova janela do terminal e conecte-se à sua implantação.

Use mongosh para conectar-se à sua implantação autogerenciada ou Atlas. Por exemplo:

mongosh "mongodb+srv://my-test-cluster.1twap.mongodb.net/" --apiVersion 1
--username <user>
4

Crie um novo banco de dados.

use timeseries

Isso cria e alterna para um banco de dados de "séries temporais" vazio.

5

Crie uma coleção de séries temporais vazia.

Observação

Este exercício utiliza dados de amostra de ações. O campo date armazena dados de tempo, e o campo ticker identifica a ação individual.

  1. Defina timeField, metaField e granularity:

    timeseries: {
       timeField: "date",
       metaField: "ticker",
       granularity: "seconds"
    }

    OU especifique granularidade personalizada:

    Novidades na versão 6.3.

    timeseries: {
       timeField: "date",
       metaField: "ticker",
       granularity: "seconds",
       bucketMaxSpanSeconds: "300",
       bucketRoundingSeconds: "300"
    }

  2. Crie a coleção usando o método db.createCollection():

    db.createCollection(
       "stocks",
       {
          timeseries: {
             timeField: "date",
             metaField: "ticker",
             granularity: "seconds"
          }
       })

    Isso cria uma coleção de séries temporais vazia chamada stocks.

6

Adicionar documentos de amostra.

Execute o método db.collection.insertMany() para adicionar os seguintes documentos de amostra à coleção:

db.stocks.insertMany([
   { ticker: "MDB", date: ISODate("2021-12-18T15:59:00.000Z"), close: 252.47, volume: 55046.00},
   { ticker: "MDB", date: ISODate("2021-12-18T15:58:00.000Z"), close: 252.93, volume: 44042.00},
   { ticker: "MDB", date: ISODate("2021-12-18T15:57:00.000Z"), close: 253.61, volume: 40182.00},
   { ticker: "MDB", date: ISODate("2021-12-18T15:56:00.000Z"), close: 253.63, volume: 27890.00},
   { ticker: "MDB", date: ISODate("2021-12-18T15:55:00.000Z"), close: 254.03, volume: 40270.00}
])

Se você estiver executando o MongoDB no Atlas, você pode clicar em Browse collections para visualizar os dados de amostra.

7

Consultar os dados.

Você consulta uma coleção de séries temporais como qualquer outra coleção do MongoDB. Para obter mais informações, consulte Sobre consulta de dados de séries temporais.

Consultas comuns para dados de séries temporais incluem consultar o metaField para obter dados de uma única série temporal ou usar uma consulta de intervalo no timeField para obter dados de um determinado intervalo de tempo.

Para consultar metaField para uma única série temporal:

db.stocks.find( { ticker: "MDB" } )

Para consultar o timeField em um intervalo de tempo:

db.stocks.find({ date : {
   $gte : ISODate("2021-12-18T15:50:00.000Z"),
   $lte : ISODate("2021-12-18T15:56:00.000Z")}
});

Dados de amostra

Este início rápido cria uma coleção de séries temporais stocks com a seguinte estrutura de documento.

{
   _id: ObjectId(...),
   ticker: <string>,
   date: ISODate(...),
   close: <double>,
   volume: <double>
}

Resumo do aprendizado

Esta rápida introdução focou na criação de uma nova coleção de séries temporais. Como as coleções de séries temporais são otimizadas para dados temporais, seu desempenho depende significativamente de como você as configura no momento da criação. Para obter mais informações, consulte Considerações sobre a coleção de séries temporais.

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