MongoDB 对于许多传感器的最佳实践（+50k）但更新缓慢（每 12 小时）

Question

我正在尝试获取一些有关如何正确构建 MongoDB 数据库的建议。我在 Mongo Atlas M10 上，我的数据结构如下所示：

{
    sensorId: "12345",
    epoch: Date,
    datum_1: "string",
    datum_2: "string",
    ...
}

假设我有 50,000 多个传感器，而且数量还在不断增加，但更新率仅为每天两次。我看过很多关注物联网的帖子，但它们主要关注相对少量的传感器和高速率的数据输入。（或其他例子，如金融/股票；高利率、低数量的公司）

最后，我想在 GUI 中显示特定传感器的历史数据。

需要补充的一件事是，我真的不想在

sensorId

和
epoch
中出现重叠的重复条目。

任何建议将不胜感激！对我来说，由于传感器的数量和“缓慢”的更新节奏，几乎似乎我不应该将它们放在一起，而只是有一个扁平的结构......我什至不知道此时真正要搜索什么。

这是我目前所知道的：

Timeseries MongoDB 数据库是不可能的，因为我只能通过元数据来
```
$match
```
条目，而不是时间戳本身（例如，查找具有相同 ID + 时间戳的条目是否存在；如果不存在，则添加）；无论如何，这似乎是一个没有实际意义的问题，因为我无法使用 Timeseries DB 来查找现有条目并插入它们（更新插入）。
我不应该有一个基于“传感器”的文档在数组中附加新的数据点，因为“文档”在 MongoDB 上有 16MB 的限制；我相信也有数组长度限制。我应该将每个数据点存储/存储为文档。

很多有关物联网的文章都讨论了少量传感器和高输出。因此，他们通过时间增量（秒、分钟、小时）对它们进行存储。然而，我的用例几乎相反，我有很多传感器输出数据非常慢（相对而言）。

Answer 1

一些可能有帮助的见解。与 MongoDB 中的常规集合相比，使用时间序列集合的优点之一是可以实现更好的数据压缩，从而降低磁盘使用率。为了实现这一目标，您希望将尽可能多的测量数据装入一个桶中。

至于

$match

不允许出现在时间序列上......你有例子或引文吗？从文档here和here（包含示例）来看，我没有看到您在该领域提到的局限性的证据。

这些文档页面应该有所帮助：