网站开发时间一般是,东莞58同城招聘网最新招聘信息,用wordpress建站域名和空间哪里买比较好,注册网站免费注册文章目录 语法使用举例 $integral聚合运算符只能用在$setWindowField阶段#xff0c;返回曲线下面积的近似值#xff0c;该曲线是使用梯形规则计算的#xff0c;其中每组相邻文档使用以下公式形成一个梯形#xff1a;
$setWindowFields阶段中用于积分间隔的sortBy字段值$i… 文章目录 语法使用举例 $integral聚合运算符只能用在$setWindowField阶段返回曲线下面积的近似值该曲线是使用梯形规则计算的其中每组相邻文档使用以下公式形成一个梯形
$setWindowFields阶段中用于积分间隔的sortBy字段值$integral中input字段表达式用于Y轴的值
语法
{$integral: {input: expression,unit: time unit}
}$integral的参数说明
input数值类型的表达式unit指定时间单位的字符串可以是week、day、hour、minute、second、millisecond。如果sortBy字段不是日期类型必须省略单位如果指定了单位就必须确保sortBy字段为日期类型
使用
如果省略窗口则使用具有无界上限和下限的默认窗口。
举例
使用下面的脚本创建powerConsumption集合包含仪表设备每隔 30 秒测量一次的用电量以千瓦为单位
db.powerConsumption.insertMany( [{ powerMeterID: 1, timeStamp: new Date( 2020-05-18T14:10:30Z ),kilowatts: 2.95 },{ powerMeterID: 1, timeStamp: new Date( 2020-05-18T14:11:00Z ),kilowatts: 2.7 },{ powerMeterID: 1, timeStamp: new Date( 2020-05-18T14:11:30Z ),kilowatts: 2.6 },{ powerMeterID: 1, timeStamp: new Date( 2020-05-18T14:12:00Z ),kilowatts: 2.98 },{ powerMeterID: 2, timeStamp: new Date( 2020-05-18T14:10:30Z ),kilowatts: 2.5 },{ powerMeterID: 2, timeStamp: new Date( 2020-05-18T14:11:00Z ),kilowatts: 2.25 },{ powerMeterID: 2, timeStamp: new Date( 2020-05-18T14:11:30Z ),kilowatts: 2.75 },{ powerMeterID: 2, timeStamp: new Date( 2020-05-18T14:12:00Z ),kilowatts: 2.82 }
] )下面的例子在$setWindowFields阶段使用$integral输出每个仪表装置测量的能耗千瓦时
db.powerConsumption.aggregate( [{$setWindowFields: {partitionBy: $powerMeterID,sortBy: { timeStamp: 1 },output: {powerMeterKilowattHours: {$integral: {input: $kilowatts,unit: hour},window: {range: [ unbounded, current ],unit: hour}}}}}
] )在本例中
partitionBy: $powerMeterID对集合中的文档按照powerMeterID分区。sortBy: { timeStamp: 1 }对分区内的文档按照timeStamp从小到大进行排序最早的timeStamp排在最前面。output使用$integral将一个区域窗口的kilowatts积分值放到新字段powerMeterKilowattHours input表达式为$kilowatts用于积分计算的Y轴值$integral unit将timeStamp的积分单位设置为hour小时$integral返回千瓦时的能源消耗窗口在输出中包含了无下限到当前文档。这意味着$integral返回从分区开头每个电表的分区中的第一个数据点到输出中当前文档的时间戳的文档的总千瓦时能耗。
在本例输出中电表1和2测量的能耗显示在powerMeterKilowattHours字段中
{ _id : ObjectId(60cbdc3f833dfeadc8e62863), powerMeterID : 1,timeStamp : ISODate(2020-05-18T14:10:30Z), kilowatts : 2.95,powerMeterKilowattHours : 0 }
{ _id : ObjectId(60cbdc3f833dfeadc8e62864), powerMeterID : 1,timeStamp : ISODate(2020-05-18T14:11:00Z), kilowatts : 2.7,powerMeterKilowattHours : 0.023541666666666666 }
{ _id : ObjectId(60cbdc3f833dfeadc8e62865), powerMeterID : 1,timeStamp : ISODate(2020-05-18T14:11:30Z), kilowatts : 2.6,powerMeterKilowattHours : 0.045625 }
{ _id : ObjectId(60cbdc3f833dfeadc8e62866), powerMeterID : 1,timeStamp : ISODate(2020-05-18T14:12:00Z), kilowatts : 2.98,powerMeterKilowattHours : 0.068875 }
{ _id : ObjectId(60cbdc3f833dfeadc8e62867), powerMeterID : 2,timeStamp : ISODate(2020-05-18T14:10:30Z), kilowatts : 2.5,powerMeterKilowattHours : 0 }
{ _id : ObjectId(60cbdc3f833dfeadc8e62868), powerMeterID : 2,timeStamp : ISODate(2020-05-18T14:11:00Z), kilowatts : 2.25,powerMeterKilowattHours : 0.019791666666666666 }
{ _id : ObjectId(60cbdc3f833dfeadc8e62869), powerMeterID : 2,timeStamp : ISODate(2020-05-18T14:11:30Z), kilowatts : 2.75,powerMeterKilowattHours : 0.040625 }
{ _id : ObjectId(60cbdc3f833dfeadc8e6286a), powerMeterID : 2,timeStamp : ISODate(2020-05-18T14:12:00Z), kilowatts : 2.82,powerMeterKilowattHours : 0.06383333333333334 }
