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我目前在一个项目中使用 Node.js 和 Firebase，我都喜欢。我的挑战是我需要存储数百万个看起来像这样的销售订单行：

{ companyKey: 'xxx', orderKey : 'xxx', rowKey : 'xxx', itemKey : 'xxx', orderQty: '5', orderDate: '12/02/2015' }

我想像下面的伪代码一样查询这些记录：

Select sum(orderQty) from mydb where companyKey = 'xxx' and itemKey = 'xxx' groupby orderDate

根据Firebase count group by等各种原因，groupby 通常是一个难以破解的难题。我在使用 Oracle 物化视图之前已经完成了它，但我想使用某种服务来为我完成所有后端工作，这样我就可以 CRUD 那些销售订单，而不必担心聚合维护。我在另一篇 stackoverflow 帖子中读到 Keen.io 可能是解决这个问题的好方法。

如果互联网专家使用 JavaScript 重堆栈并且他们希望外部服务为他们每天进行聚合，他们将如何解决这个问题？

我正在考虑的几点。我会在他们出现时更新：

1) 看来我可能不得不将 Keen.io 从列表中删除。100 万行需要 125 美元。我不需要 Keen.io 提供的所有功能，只需要按天聚合。

2) 使用 Sequelize + PostGreSQL 似乎是一个不错的折衷方案。我仍然可以使用 JavaScript，一种 ORM 来减轻痛苦，而且 PostGreSQL 托管通常很便宜。

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听起来您想显示某件商品随时间推移的销售趋势。这非常适合事件数据平台，因为随着时间的推移显示趋势实际上是查询语言的本机。在 Keen IO 中，“按时间分组”的概念被表达为“时间范围”（例如 previous_7_days）和“间隔”（例如每天）的概念。

以下是在 Keen中使用简单sum查询运行它的方法：

var sum = new Keen.Query("sum", {
  event_collection: "sales",
  target_property: "orderQty",
  timeframe: "previous_12_weeks",
  interval: "weekly",
  filters: [
    {
      property_name: "companyKey",
      operator: "eq",
      property_value: "xxx"
    },
    {
      property_name: "itemKey",
      operator: "eq",
      property_value: "yyy"
    }
  ]
});

事实上，您可以使用 group_by 在单个查询中计算所有公司和产品的总和。

var sum = new Keen.Query("sum", {
  event_collection: "sales",
  target_property: "orderQty",
  timeframe: "previous_12_weeks",
  interval: "weekly",
  group_by: ["companyKey", "itemKey"]
});

Keen 最近更新了他们的定价。根据查询的频率，如果您每月有数百万笔新交易，这样的事情会很轻，每月只需 10 美元。

于 2017-06-14T22:36:16.380 回答