Aqui está como você pode fazer isso na estrutura de agregação. Estou usando uma pequena simplificação - estou agrupando apenas em Ano, Mês e Data - no seu caso, você precisará adicionar hora e minuto para os cálculos mais refinados. Você também tem a opção de fazer a média ponderada se a distribuição de pontos não for uniforme na amostra de dados obtida.
project={"$project" : {
"year" : {
"$year" : "$DateTime"
},
"month" : {
"$month" : "$DateTime"
},
"day" : {
"$dayOfWeek" : "$DateTime"
},
"array_serial" : 1,
"Port Name" : 1,
"metric" : 1
}
};
group={"$group" : {
"_id" : {
"a" : "$array_serial",
"P" : "$Port Name",
"y" : "$year",
"m" : "$month",
"d" : "$day"
},
"avgMetric" : {
"$avg" : "$metric"
}
}
};
db.metrics.aggregate([project, group]).result
Eu executei isso com alguns dados de amostra aleatórios e obtive algo deste formato:
[
{
"_id" : {
"a" : "12345",
"P" : "CL1-B",
"y" : 2012,
"m" : 9,
"d" : 6
},
"avgMetric" : 100.8
},
{
"_id" : {
"a" : "12345",
"P" : "CL1-B",
"y" : 2012,
"m" : 9,
"d" : 7
},
"avgMetric" : 98
},
{
"_id" : {
"a" : "12345",
"P" : "CL1-A",
"y" : 2012,
"m" : 9,
"d" : 6
},
"avgMetric" : 105
}
]
Como você pode ver, este é um resultado por array_serial, nome da porta, combinação de ano/mês/data. Você pode usar $sort para colocá-los na ordem em que deseja processá-los a partir daí.
Veja como você estenderia a etapa do projeto para incluir hora e minuto enquanto arredondava minutos para a média a cada cinco minutos:
{
"$project" : {
"year" : {
"$year" : "$DateTime"
},
"month" : {
"$month" : "$DateTime"
},
"day" : {
"$dayOfWeek" : "$DateTime"
},
"hour" : {
"$hour" : "$DateTime"
},
"fmin" : {
"$subtract" : [
{
"$minute" : "$DateTime"
},
{
"$mod" : [
{
"$minute" : "$DateTime"
},
5
]
}
]
},
"array_serial" : 1,
"Port Name" : 1,
"metric" : 1
}
}
Espero que você possa estender isso aos seus dados e requisitos específicos.
