MongoDB：有没有办法使用聚合来检测价值趋势？

我正在尝试检测集合中值的“趋势”。

假设我有以下内容：

{ created_at: 2014-12-01, value:1015 }
{ created_at: 2014-12-01, value:1015 }
{ created_at: 2014-12-01, value:1019 }
{ created_at: 2014-12-02, value:1018 }
{ created_at: 2014-12-02, value:1021 }
{ created_at: 2014-12-03, value:1010 }
{ created_at: 2014-12-03, value:1012 }
{ created_at: 2014-12-03, value:1011 }
{ created_at: 2014-12-04, value:1012 }

我只想得到如下输出：

{ created_at: 2014-12-01, average: 1016, diff: 0}
{ created_at: 2014-12-02, average: 1019, diff: 3}

diff 是平均值之间的差异 两个日期。

我弄清楚了如何计算平均值，找到集合中的最小值/最大值和第一个/最后一个值，但找不到比较两个平均值的方法......

粗略概述：我将计算十分钟期间的平均值：

> var avgCursor = db.sensor_readings.aggregate([
    { "$match" : { "created_at" : { "$gt" : ten_minutes_ago, "$lte" : now } } }
    { "$group" : { "_id" : 0, "average" : { "$avg" : "$value" } } }
]}
> var avgDoc = avgCursor.toArray()[0]
> avgDoc
{ "_id" : 0, "average" : 23 }

然后我会将其存储在另一个集合中：

> db.sensor_averages.insert({ "start" : ten_minutes_ago, "end" : now, "average" : avgDoc.average })

最后，回想计算差异所需的两个平均值，并计算它：

> var diffCursor = db.sensor_averages.find({ "start" : { "$gte" : twenty_minutes_ago } }).sort({ "start" : -1 })
> var diffArray = diffCursor.toArray()
> var difference = diffArray[0].average - diffArray[1].average

您还可以跳过定期聚合，而是在中更新运行平均值sensor_averages，每 10 分钟跳转到一个新文档。在每 10 分钟时段开始时，插入sensor_averages a doc

{
    "start" : now,
    "svalues" : 0,
    "nvalues" : 0
}

然后在每个插入sensor_reading接下来十分钟的文档，同时更新sensor_averages doc:

db.sensor_averages.update(
    { "start" : now_rounded_to_the_ten_minute_boundary },
    { "$inc" : { "svalues" : value, "nvalues" : 1 } }
)

然后，当您想要平均值之间的差异时，请回忆适当的两个文档，除以svalues by nvalues得到平均值，然后减去。