Ponowne próbkowanie danych szeregów czasowych za pomocą JavaScript i Mongodb

To całkiem możliwe. Pamiętaj, że Pandas to biblioteka zbudowana specjalnie do tego rodzaju zadań i bestia w tym, podczas gdy MongoDB ma być bazą danych. Ale istnieje duże prawdopodobieństwo, że następujące elementy będą odpowiadać Twoim potrzebom, jeśli zignoruje się prawdopodobną potrzebę użycia interpolacji:

Zakładając, że masz następujące dane przechowywane w kolekcji MongoDB o nazwie devices

/* 0 */
{
    "_id" : ObjectId("543fc08ccf1e8c06c0288802"),
    "t" : ISODate("2014-10-20T14:56:44.097+02:00"),
    "a" : "192.168.0.16",
    "i" : 0,
    "o" : 32
}

/* 1 */
{
    "_id" : ObjectId("543fc08ccf1e8c06c0288803"),
    "t" : ISODate("2014-10-20T14:56:59.107+02:00"),
    "a" : "192.168.0.16",
    "i" : 14243,
    "o" : 8430
}

and so on...

który w tym przypadku jest pobierany co około 15 sekund, ale równie dobrze może być nieregularny. Jeśli chcesz przeprowadzić ponowne próbkowanie do granicy 5 minut dla określonego dnia, wykonaj następujące czynności:

var low = ISODate("2014-10-23T00:00:00.000+02:00")
var high = ISODate("2014-10-24T00:00:00.000+02:00")
var interval = 5*60*1000;
db.devices.aggregate([
  {$match: {t:{$gte: low, $lt: high}, a:"192.168.0.16"}},
  {$group: {
     _id:{
       $subtract: ["$t", {
         $mod: [{
           $subtract: ["$t", low]
         }, interval]
       }]
     },
     total: {$sum: 1},
     incoming: {$sum: "$i"},
     outgoing: {$sum: "$o"},
    }
  },
  {
    $project: {
      total: true,
      incoming: true,
      outgoing: true,
      incoming_avg: {$divide: ["$incoming", "$total"]},
      outgoing_avg: {$divide: ["$outgoing", "$total"]},
    },
  },
  {$sort: {_id : 1}}
])

Spowoduje to coś takiego

{
    "result" : [ 
        {
            "_id" : ISODate("2014-10-23T07:25:00.000+02:00"),
            "total" : 8,
            "incoming" : 11039108,
            "outgoing" : 404983,
            "incoming_avg" : 1379888.5,
            "outgoing_avg" : 50622.875
        }, 
        {
            "_id" : ISODate("2014-10-23T07:30:00.000+02:00"),
            "total" : 19,
            "incoming" : 187241,
            "outgoing" : 239912,
            "incoming_avg" : 9854.78947368421,
            "outgoing_avg" : 12626.94736842105
        }, 
        {
            "_id" : ISODate("2014-10-23T07:35:00.000+02:00"),
            "total" : 17,
            "incoming" : 22420099,
            "outgoing" : 1018766,
            "incoming_avg" : 1318829.352941176,
            "outgoing_avg" : 59927.41176470588
        },
        ...

Jeśli chcesz odrzucić wszystkie przychodzące, po prostu zostaw linię na etapie $project. Przychodząca średnia to tylko przykład tego, jak obliczyć średnią, w przypadku gdy przechowywane dane są czymś w rodzaju tego, co rrdtool nazywa miernikiem (temperatura, procesor, dane z czujników). Jeśli zależy Ci tylko na sumie zagregowanej w tej inwersji czasu, czyli polu przychodzącym i wychodzącym, możesz opuścić cały etap $project. Służy tylko do obliczania średniej z przedziału czasu.

Zobacz Agregacja danych ISODate Mongo na 45-minutowe fragmenty