A redução de mapa permite processar chaves nomeadas, mas a agregação é o caminho a seguir para consultas eficientes.
Você precisa modelar os dados como uma matriz de documentos incorporados para a estrutura de agregação.
Eu te dei duas opções. Você pode testá-los para seu conjunto de dados e ver qual funciona melhor para você.
Algo como
"v":[
{
"minute":1,
"seconds":[
{
"second":54,
"data":{
"field1":7.373158,
"entry_id":4635,
"field3":0.19,
"field2":88
}
}
]
},
{
"minute":2,
"seconds":...
}
]
Agora você pode facilmente consultar itens que tenham leitura de sensor:"field1">2.
db.col.aggregate(
[{"$match":{"v.seconds.data.field1":{"$gt":2}}},
{"$unwind":"$v"},
{"$match":{"v.seconds.data.field1":{"$gt":2}}},
{"$unwind":"$v.seconds"},
{"$match":{"v.seconds.data.field1":{"$gt":2}}},
{"$project":{"data":"$v.seconds.data"}}]
)
Alternativamente, você pode dividir os documentos por minuto. Algo como
"v":[
{
"second":1,
"data":{
"field1":7.373158,
"entry_id":4635,
"field3":0.19,
"field2":88
}
},
{
"second":2,
"data":...
}
]
Agora você pode consultar como (com índice em v.data.field1)
db.col.aggregate(
[{"$match":{"v.data.field1":{"$gt":2}}},
{"$unwind":"$v"},
{"$match":{"v.data.field1":{"$gt":2}}},
{"$project":{"data":"$v.data"}}]
)
Você pode consultar itens que tenham leitura de sensor:"campo1">2 e "campo3">5
Usando a primeira estrutura
db.col.aggregate(
[{"$match":{"v":{"$elemMatch":{"seconds": {$elemMatch:{"field1":{$gt":2},"field3":{$gt":5}}}}}}},
{"$unwind":"$v"},
{"$match":{"v.seconds": {$elemMatch:{"field1":{$gt":2},"field3":{$gt":5}}}}},
{"$unwind":"$v.seconds"},
{"$project":{"data":"$v.seconds.data"}}]
)
Usando a segunda estrutura
db.col.aggregate(
[{"$match":{"v.data":{$elemMatch:{"field1":{$gt":2},"field3":{$gt":5}}}}},
{"$unwind":"$v"},
{"$match":{"v.data.field1":{"$gt":2},"v.data.field3":{"$gt":5} }},
{"$project":{"data":"$v.data"}}]
)
Atualização do Mongo 3.6
$match com $expr que aceita expressão de agregação. $gt > 0 - expressão de agregação para verificar onde a soma de todos os critérios de segundos correspondentes em um minuto é maior que 0 $objectToArray para converter as chaves nomeadas em pares de valores-chave seguidos por $filter segundos nos critérios de entrada e no de saída do registro de segundos correspondentes. db.testcol.aggregate(
{"$match":{
"$expr":{
"$gt":[
{"$sum":{
"$map":{
"input":{"$objectToArray":"$v"},
"as":"secondsofminute",
"in":{
"$size":{
"$filter":{
"input":{"$objectToArray":"$$secondsofminute.v"},
"as":"seconds",
"cond":{"$gt":["$$seconds.v.field2",2]}
}
}
}
}
}},
0]
}
}})
Atualização do Mongo 3.4 - Substituir
$expr com $redact db.col.aggregate(
{"$redact":{
"$cond":{
"if":{
"$gt":[
{"$sum":{
"$map":{
"input":{"$objectToArray":"$v"},
"as":"secondsofminute",
"in":{
"$size":{
"$filter":{
"input":{"$objectToArray":"$$secondsofminute.v"},
"as":"seconds",
"cond":{"$gt":["$$seconds.v.field2",2]}
}
}
}
}
}},
0]
},
"then":"$$KEEP",
"else":"$$PRUNE"
}
}})
