我有存储在 cosmos DB 中的 Sensor IoT Data。我需要过去 30 天的分钟级数据聚合才能在 webapp 中显示。所以我已经为它编写了存储过程来对传感器数据进行分组和聚合。
它给出了以下错误
无法为集合 newData 执行存储过程：{"code":400,"body":"{\"code\":\"BadRequest\",\"message\":\"Message: {\\"Errors \\":[\\"在执行函数时遇到异常。异常 = 错误：由于 \\\\"x-ms-documentdb-script-log-results\\\\"，结果消息会太大。从返回带有当前消息的脚本并使用继续令牌再次调用脚本或修改脚本。\\r\\n堆栈跟踪：错误：由于\\\\“x-ms-documentdb-script-log，结果消息会太大-results\\\\"。从带有当前消息的脚本返回并使用继续令牌再次调用脚本或修改您的脚本。\\n at validateSize (sa\\"]}\r\nActivityId: 46713736-fe18-4fd1 -8df1-49fa615c7289，请求 URI：/apps/35edbe01-33d4-4189-9959-240fe985a75e/services/f3955cd0-044e-4a48-ad24-ae51a24c13b8/partitions/784e5371-950b-476d-a765-52ddb784f8dd/replicas/131850819031922581p/, RequestStats: \r\nRequestStartTime: 2018 -11-06T21:08:06.7386246Z，尝试的区域数：1\r\n，SDK：Microsoft.Azure.Documents.Common/2.1.0.0\"}","activityId":"46713736-fe18-4fd1- 8df1-49fa615c7289","substatus":413}
作为具有 1 秒级别数据的传感器，我需要为其查找 1 分钟聚合，我不能将流分析作业用作转发，我不知道要保留在 avg() 中的传感器名称是什么。
唯一留给我的选项是运行存储过程并取回 1 分钟聚合。
我已将 Javascript 用于存储过程，在我的 api 调用中我使用的是 java Spring boot。请给我任何建议，我如何才能超越 Cosmos DB 的这个限制，或者如何在 Cosmos DB 中存储 1 分钟的聚合，以便我可以检索这些记录。
以下是我的程序，我正在传递 3 个字符串参数，例如“pressure,Temp,volume”“123444”“345552”
function something(variable1 , variable2 , variable3) {
var variables = variable1.split(",");
var parameters = variable1.split(",");
var variablestrings = '' , totals = {} ;
var keys = [] , values = [] , totals = [] ;
var dataPoints = {} , results = [], k , l , p ,i;
var resultPoints = [],value;
var collection = getContext().getCollection();
for ( var i = 0 ; i < variables.length ; i = i +1 ) {
results[i] = {};
results[i].variableName = variables[i] ;
results[i].data = [];
variables[i] = 'r.' + variables[i];
}
variablestrings = variables.toString() + ' , r._ts ' ;
var queryString = 'SELECT ' + variablestrings + 'FROM root r where r._ts between ' + variable2 + ' AND ' + variable3 ;
// Query documents and take 1st item.
var isAccepted = collection.queryDocuments(
collection.getSelfLink(),
queryString,
function (err, feed, options) {
// console.log(feed[0]._ts);
if (err) throw err;
// Check the feed and if empty, set the body to 'no docs found',
// else take 1st element from feed
if (!feed || !feed.length) {
var response = getContext().getResponse();
response.setBody('no docs found');
}
else {
//console.log(feed.length);
feed.forEach( (item, index) => {
//var x = JSON.parse( item ) ;
var d1 = new Date( item._ts ) ;
item['timeInMinutes'] = d1.getFullYear() + '-' + d1.getUTCMonth() + '-' + d1.getUTCDate() + ' ' + d1.getUTCHours() + ':' + d1.getUTCMinutes() + ':00' ;
//delete item[_ts];
//console.log(JSON.stringify(item));
if( ! dataPoints[ item['timeInMinutes'] ] ) {
dataPoints[ item['timeInMinutes'] ] = [];
dataPoints[ item['timeInMinutes'] ].push(item);
}
else{
dataPoints[ item['timeInMinutes'] ].push(item);
}
//arrayObjects.push( item ) ;
} );
values = Object.values( dataPoints ) ;
for ( k = 0 ; k < values.length ; k = k+1){
value = values[k] ;
for ( l = 0 ; l < parameters.length ; l = l +1){
totals[ parameters[l] ]= 0;
}
for ( p = 0 ; p < parameters.length ; p = p +1){
for ( i = 0 ; i < value.length ; i = i +1 ){
totals[ parameters[p]] = value[i][parameters[p]] + totals[parameters[p]] ;
}
results[p].data.push({ 'x-axis' : value[0]['timeInMinutes'] , 'y-axis' : (totals[ parameters[p] ] / value.length ) });
}
}
//console.log(results[0]);
var response = getContext().getResponse();
response.setBody(results);
}
});
if (!isAccepted) throw new Error('The query was not accepted by the server.');
}