如何在 mongodb 中缩放用户时间序列数据
how to scale user time series data in mongodb
我的要求是存储每个用户的时间序列数据，并提供对该时间序列数据的搜索。时间序列数据很复杂，不仅仅是时间和浮点数，它更像是时间和将应用过滤器的 json 对象。
所以想知道满足此要求的最佳方法是什么。目前我只是将所有内容都推送到 mongod 中的一个集合中。
我知道这根本无法扩展。我尝试寻找具有类似要求的产品，例如 loggly 和 sentry。但是我找不到任何关于他们的体系结构或存储细节的文档。
如果你们能指出正确的方向，我将不胜感激，比如我需要记住哪些事情，我必须做出哪些权衡等。
Mongo DB是文档存储，不适合时间序列数据集，尤其是时间序列数据的搜索。
两个选项
如果您正在查看搜索 - 与时间戳相关的 JSON - 弹性搜索
如果您希望持久化时间序列数据并进行查询 - 比 Cassandra 或任何其他时间序列数据库
我的要求是存储每个用户的时间序列数据，并提供对该时间序列数据的搜索。时间序列数据很复杂，不仅仅是时间和浮点数，它更像是时间和将应用过滤器的 json 对象。
所以想知道满足此要求的最佳方法是什么。目前我只是将所有内容都推送到 mongod 中的一个集合中。
我知道这根本无法扩展。我尝试寻找具有类似要求的产品，例如 loggly 和 sentry。但是我找不到任何关于他们的体系结构或存储细节的文档。
如果你们能指出正确的方向，我将不胜感激，比如我需要记住哪些事情，我必须做出哪些权衡等。
Mongo DB是文档存储，不适合时间序列数据集，尤其是时间序列数据的搜索。 两个选项
如果您正在查看搜索 - 与时间戳相关的 JSON - 弹性搜索
如果您希望持久化时间序列数据并进行查询 - 比 Cassandra 或任何其他时间序列数据库