Převzorkujte data časových řad pomocí Javascriptu a Mongodb

Je to tak nějak možné. Mějte na paměti, že Pandas je knihovna vytvořená výslovně pro tento druh úkolů a je to bestie, zatímco MongoDB má být databáze. Ale šance jsou vysoké, že následující bude vyhovovat vašim potřebám, pokud jeden ignoruje vaši pravděpodobnou potřebu použití interpolace:

Za předpokladu, že máte následující data uložena v kolekci MongoDB s názvem 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...

který je v tomto případě vzorkován přibližně každých 15 sekund, ale také může být nepravidelný. Pokud jej chcete převzorkovat na 5minutovou hranici pro určitý den, měli byste udělat následující:

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}}
])

Výsledkem bude něco takového

{
    "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
        },
        ...

Pokud chcete zahodit celkový příchozí, pak vynechte řádek ve fázi projektu $. Incoming_average je jen příklad toho, jak vypočítat průměr, v případě, že vaše uložená data jsou něco jako to, co rrdtool pojmenuje měřidlo (teplota, procesor, data senzoru). Pokud jste pouze po součtu agregovaném v tomto časovém invervalu, tedy vstupním a výstupním poli, můžete celou fázi $projektu vynechat. Slouží pouze k výpočtu průměru časového intervalu.

Viz Mongo agregace ISODate do 45minutových bloků