MongoDB聚合运算符：$tsSecond

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MongoDB聚合运算符：$tsSecond
- 语法
- 使用
- 举例
- - 从时间戳timestamp字段获取秒数
  - 在变更流光标中使用$tsSecond监视集合的变化

$tsSecond以长整型返回时间戳的秒数。

语法

{ $tsSecond: <expression> }

<expression>必须是能够解析为时间戳timestamp的表达式。

使用

如果参数解析为null或引用不存在的字段，则结果返回null。
如果参数无法解析为timestamp，则报错。

举例

从时间戳timestamp字段获取秒数

使用下面的脚本创建stockSales集合，包含了公司股票金融市场销售数据：

db.stockSales.insertMany( [
   { _id: 0, symbol: "MDB", saleTimestamp: Timestamp(1622731060, 1) },
   { _id: 1, symbol: "MDB", saleTimestamp: Timestamp(1622731060, 2) },
   { _id: 2, symbol: "MSFT", saleTimestamp: Timestamp(1714124193, 1) },
   { _id: 3, symbol: "MSFT", saleTimestamp: Timestamp(1714124193, 2) },
   { _id: 4, symbol: "MSFT", saleTimestamp: Timestamp(1714124193, 3) }
] )

在时间戳的构造函数中：

第一个参数是UTC1970年1月1日0时0分0秒起至现在的总秒数
第二个参数是递增叙述，当多个事件在同一秒发生时，递增的序数可以唯一标识一个事件

下面的聚合操作在$project管道阶段使用$tsSecond从股票销售时间戳字段saleTimestamp中返回秒数：

db.stockSales.aggregate( [
   {
      $project:
      {
         _id: 0, saleTimestamp: 1, saleSeconds: { $tsSecond: "$saleTimestamp" }
      }
   }
] )

执行的结果为：

{
  saleTimestamp: Timestamp({ t: 1622731060, i: 1 }),
  saleSeconds: Long("1622731060")
},
{
  saleTimestamp: Timestamp({ t: 1622731060, i: 2 }),
  saleSeconds: Long("1622731060")
},
{
  saleTimestamp: Timestamp({ t: 1714124193, i: 1 }),
  saleSeconds: Long("1714124193")
},
{
  saleTimestamp: Timestamp({ t: 1714124193, i: 2 }),
  saleSeconds: Long("1714124193")
},
{
  saleTimestamp: Timestamp({ t: 1714124193, i: 3 }),
  saleSeconds: Long("1714124193")
}

在变更流光标中使用$tsSecond监视集合的变化

在cakeSales集合上创建一个变更流光标：

cakeSalesCursor = db.cakeSales.watch( [
   {
      $addFields: {
         clusterTimeSeconds: { $tsSecond: "$clusterTime" }
      }
   }
] )

在本例中：

db.collection.watch()方法为cakeSales集合创建一个变更流光标并赋予cakeSalesCursor
$addFields阶段为cakeSalesCursor添加一个名为clusterTimeSeconds的字段。
- $clusterTime是cakeSales集合变化操作日志入口的时间戳
- $tsSecond从存储在clusterTimeSeconds的$clusterTime中返回秒数

创建cakeSales集合，包含了加利福尼亚州和华盛顿州的蛋糕销售情况：

db.cakeSales.insertMany( [
   { _id: 0, type: "chocolate", orderDate: new Date("2020-05-18T14:10:30Z"),
     state: "CA", price: 13, quantity: 120 },
   { _id: 1, type: "chocolate", orderDate: new Date("2021-03-20T11:30:05Z"),
     state: "WA", price: 14, quantity: 140 },
   { _id: 2, type: "vanilla", orderDate: new Date("2021-01-11T06:31:15Z"),
     state: "CA", price: 12, quantity: 145 },
   { _id: 3, type: "vanilla", orderDate: new Date("2020-02-08T13:13:23Z"),
     state: "WA", price: 13, quantity: 104 },
   { _id: 4, type: "strawberry", orderDate: new Date("2019-05-18T16:09:01Z"),
     state: "CA", price: 41, quantity: 162 },
   { _id: 5, type: "strawberry", orderDate: new Date("2019-01-08T06:12:03Z"),
     state: "WA", price: 43, quantity: 134 }
] )

使用cakeSalesCursor监控cakeSales集合的变化，例如：使用next()方法从cakeSalesCursor获取下一个文档：

cakeSalesCursor.next()

下面的例子输出显示了第一个添加到cakeSales集合insert的详细信息，clusterTimeSeconds字段包含了来自于clusterTime字段的秒数。

_id: {
  _data: '82613A4A51000000032B022C0100296E5A100495189B4131584C56AC8BA9D540799F23461E5F696400290004'
},
operationType: 'insert',
clusterTime: Timestamp({ t: 1631210065, i: 3 }),
fullDocument: {
  _id: 0,
  type: 'chocolate',
  orderDate: ISODate("2020-05-18T14:10:30.000Z"),
  state: 'CA',
  price: 13,
  quantity: 120
},
ns: { db: 'test', coll: 'cakeSales' },
documentKey: { _id: 0 },
clusterTimeSeconds: 1631210065