本篇文章主要介绍数据集设计中的分桶范式以及使用实例。
数据集设计模式，MongoDB在官方文档https://docs.mongodb.com/ecosystem/ 中的use cases部分提供了详细的参考内容。
结合文档，本篇说一些比较深入的MongoDB使用-分桶模式
分桶模式是MongoDB数据集设计的一种范式。
分桶buckets
分桶设计原则
所谓分桶优化，就是与其对每一条数据创建一个文档，我们可以把某一个时间段内的测量数据聚合到一起放到一个文档内，利用MongoDB提供的内嵌式数组或子文档特性
我们知道许多传感器数据都是时间序列数据。例如：风传感器，潮汐监测以及位置追踪等采集数据的无非这种类型： Timestamp，采集器名称/ID，采集值。对于时序类型的数据，我们可以采用一种叫做时间分桶的优化策略。
时间序列数据
简单的说 时间序列就是各时间点上形成的数值序列，时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值。采用分桶设计写入的数据集，元素更多的是采用时间作为排序元素，依次写入和读取。
官方有一篇翻译文章，专门叙述 分桶设计模式
使用场景描述
基础数据集如下
{
sensor_id: 12345,
timestamp: ISODate("2019-01-31T10:00:00.000Z"),
temperature: 40
}
{
sensor_id: 12345,
timestamp: ISODate("2019-01-31T10:01:00.000Z"),
temperature: 40
}
{
sensor_id: 12345,
timestamp: ISODate("2019-01-31T10:02:00.000Z"),
temperature: 41
}
改进后的文档集如下
{
sensor_id: 12345,
start_date: ISODate("2019-01-31T10:00:00.000Z"),
end_date: ISODate("2019-01-31T10:59:59.000Z"),
measurements: [
{
timestamp: ISODate("2019-01-31T10:00:00.000Z"),
temperature: 40
},
{
timestamp: ISODate("2019-01-31T10:01:00.000Z"),
temperature: 40
},
…
{
timestamp: ISODate("2019-01-31T10:42:00.000Z"),
temperature: 42
}
],
transaction_count: 42,
sum_temperature: 2413
}
我们在程序写入文档时，可以做一些简单的计算和整理，按时间分段，根据业务需要，将一个时间断内的大量文档合并，避免数据使用时的随机聚合和查询。这样的时间段，可以理解为桶。
在处理时间序列数据时，知道2018年7月13日加利福尼亚州康宁市下午2:00至3:00的平均温度通常比知道下午2:03那一时刻的温度更有意义也更重要。通过用桶组织数据并进行预聚合，我们可以更轻松地提供这些信息。
官方有一篇关于Iot使用场景的推荐文章 https://www.mongodb.com/customers/bosch，可以作为参考。
评论设计模式中的分桶
https://docs.mongodb.com/ecosystem/use-cases/storing-comments/ Hybrid Schema Design节点下说明了评论中的分桶操作场景。
首先我们看数据集模式
_id: ObjectId(...),
discussion_id: ObjectId(...),
bucket: 1,
count: 42,
comments: [ {
slug: '34db',
posted: ISODateTime(...),
author: { id: ObjectId(...), name: 'Rick' },
text: 'This is so bogus ... ' },
... ]
}
我在数据集设计的文章中提到分桶模式的设计场景，主要用于时间序列的数据预处理和分块存储。时间序列也就是按照时间的先后排序，依次写入。分块的标准可以是时间，比如一天，一个小时，或者是评论数目。
Also, 100 comments is a soft limit for the number of comments per bucket. This value is arbitrary: choose a value that will prevent the maximum document size from growing beyond the 16MB BSON documentsize limit,
以上总体含义是说每个桶内的元素个数不是固定的，是应用开发时，根据实际情况评估后的一个度量。但是需要考虑MongoDB本身每个文档最多16M的限制。
对于应用程序来说，这样的设计模式在写入操作是需要做一些简单的逻辑，来确定写入哪个桶，以及简单计算，如下
if bucket['count'] > 100:
db.discussion.update(
{ 'discussion_id: discussion['_id'],
'num_buckets': discussion['num_buckets'] },
{ '$inc': { 'num_buckets': 1 } } )
借助2019年MongoDB中国用户大会的一张PPT更加清晰的认识下桶模式
buckets.png
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抱着不确定性思维，学习MongoDb数据库的基本态度边学习，边实践，边参考，边改进，在问题中成长。
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