이 글은 시계열 데이터 분석 시 필요한 데이터 쿼리, 데이터 분석 시각화, 시계열 데이터 자동 요약 트리거 개발 방법을 다룬다.
몽고디비의 쿼리는 SQL형식과는 다른 도큐먼트, 컬렉션에 대한 JSON 형식과 유사한 질의 언어를 사용한다. 다음과 같은 스키마로 데이터가 저장되어 있다고 가정한다.
{_id : ObjectId, sensor : String, area : String, date : String, value : Int32}
만약, sensor 중 "light"센서의 value 값이 150보다 작은 레코드만 얻도록 질의하려면 아래와 같이 필터를 만들어 실행하면 된다.
{sensor: 'light', value: {$lt: 150}}
쿼리 연산자는 아래와 같이 매우 다양하다.
쿼리를 해서 원하는 데이터 레코드를 얻으면, Export data 기능을 이용해 아래와 같이 엑셀 파일 등을 저장할 수 있다.
만약, 데이터 분석을 통한 차트 시각화가 필요하다면, 아래 MongoDB chart를 사용하면 된다. 참고로, 여기서 제공하는 서버는 AWS 등에서 운영되며, 제한된 기능에서 무료로 MongoDB 인스턴스를 제공하기 때문에 부담없이 사용이 가능하다.
몽고디비 서버 인스턴스가 생성되면 다음과 같은 데쉬보드를 확인할 수 있다.
기존에 사용했던 데이터베이스에서 엑셀 저장 기능을 이용해 데이터를 MongoDB charts 서버로 옮길 수 있다.
데이터를 입력한 후에는 다음과 같이 데이터를 분석해 차트 그래프로 가시화할 수 있다.
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