大佬们，请教一下数据读取

如果查询范围不大的话，可以考虑直接让前端拿对应文件的内容前端处理，让客户端分担服务端的性能压力，哈哈哈哈，前提是你的文件服务器和业务服务器不是同一个服务器，比如用的云服务商 oss 之类的

为什么感觉应该是使用 influxdb 之类的产品，而不是 mongo

最好的办法就是换个时序数据库。

如果是我的话可能会用 clickhouse 替换 mongo

没必要, 数据库一般会用一些压缩算法, 肯定比你支持存 json 文件要省的.
数据库里用 partition table, 按日期分
内存溢出肯定是你代码有错, 86400*200 个 float 应该还不到 100MB.

mongodb 从 5.0 开始支持时间序列（ Time Series ），可以提高查询速度。

https://www.mongodb.com/docs/manual/core/timeseries/timeseries-procedures/

数据总量是多少，每次查询返回多少，有点儿慢是多慢，查询是怎么写的，这些都没讲清楚，不大好分析。

MongoDB 支持 TTL 索引，允许自动删除超过指定时间的数据。你可以为 time 字段创建一个 TTL 索引来确保数据库中只保留 3 天的数据，这样就不需要手动写脚本来删除过期数据。

你的数据感觉不是特别大,所以建议你看看代码问题吧

@skallz 范围也大，会查询去年某一个月的所有数据，前端处理不太现实，现在文件跟业务都在一个服务器。
@chihiro2014 我之前看过这个，但是他对 json 格式数据不太友好，部署相对麻烦。
@xiaofsu 看了部分时序数据库，发现部分接口、迁移、数据格式不太方便。
@daxin945 我查查这个数据库看看效果。

@MoYi123 内存溢出是 node 的问题好像，我试过查询去年某一段时间的数据，他就查询内存栈溢出了。
@sagaxu 数据总量很多，每天 86400 条 json 存入，每次查询返回不定期，就是得根据前端传回的时间范围作为查询条件，有时候会查询去年某一段时间的数据，慢的时候主要是等待很久，数据库的每个集合的 timestamp 字段有做索引。查询代码如下：
// 获取 MongoDB 原生数据库连接
const db = mongoose.connection.db;
// 获取指定的集合
const collection = db.collection(collectionName);
// 构建查询条件
const query = {};
const timestampInt = parseInt(timestamp, 10);
query.timestamp = timestampInt;
// 查询数据
const result = await collection.find(query).toArray();
if (result.length <= 0) {
ctx.status = 200;
ctx.body = { message: 'no data', data: [] };
return;
}

@Oldletter 代码相对来说比较简单，就是传入集合名字，时间范围，就去对应的结合查询，查询代码如上，后端用的 node ，koa 框架，但是我发现 Mongo 的数据迁移不太方便，比如说我要把 a 服务器的某一个库的所有数据转移到 b 服务器的 Mongo 实例中，就不太方便了。

@daxin945 #4 +1

前端查一个月的数据干嘛用？浏览器根本无法展示。显然要做好聚合，缩小数据规模。

没用过 MongoDB ，不过这类时间序列数据查询的优化方向都是差不多的：
1. 提前按天、按小时聚合数据，根据查询范围来调整返回数据的精度。就像楼上说的，一个月的数据得上百万条了，前端要这么多数据干嘛。
2. 原始数据可以存的时候就按小时打包来存，没必要每秒生成一条记录。
3. 你这数据量也不大，但不知道 MongoDB 存这些数据效率如何，如果太占空间可能要考虑对旧数据降采样（你真的需要查询三年前某分钟内每秒的数据？）或者转冷存储。

不过还是推荐直接用数序数据库，不仅速度更快还节省空间，而且「优化花费的时间」未必比「迁移花费的时间」更少，除了 influxdb 外也可以看看 timescaledb ，对于有 sql 经验的人来说迁移真的方便）

@sagaxu 查询画图展示，长时间的我会额外查询宿友再处理，比如每十分钟提取一个最大值，汇聚所有的值返回。但是归根到底我还是要查询这些时间范围的数据。
@aloxaf 前端查询数据主要是展示，会有额外的需求，不过我还是要单独查询出这些范围的数据做进一步的加工。原始数据是传感器就固定每秒会有数据，传感器一多，每小时打包就不方便了，有时需要上半段，有时候需要下半段，每秒是最好的处理方法。数据会查询很久之前的，需要保持。时序数据库我还在找，发现挺多不怎么合适，总有一两项让我退步🤣

场景比较类似，只不过我们这边传感器数据没有到每秒，一般大概 10 几秒到几分钟不等。
目前也是 Mongodb 的方案，按每个站点（一个站会有多个参数）一张表方式存储，每个小时会抽一条数据放小时表，统计报表再根据公司配置进行公司表级的存储。
Mongodb 需要考虑查出来的文档返回不能超过 16M ，虽然有一些配置可以绕过限制。目前感觉在数据量比较多，也根据查询条件（时间等）加了索引情况下，响应速度一般。
如果数据比较频繁并且需要偶尔查出来比较多的历史数据（多天、月、季度）还是看看其他的方案，目前我也想看看有没有除 MongoDb 外的其他更好的方案。

虽然我很菜，但我也做过类似的数据处理。
我的看法是要分析的数据不要存成数组，后期可能不方便做查询，data 的每个数值应该有个属性名。
假设[26, 80, ..]代表的是 [温度, 湿度, ...] 转成 temp: value, hum: value 的方式存储。可能你的情况跟我的不太一样，就当我没说。
另外每个传感器应该有 uuid 的吧，索引做成 uuid+time 不知道会不会好些？还可以考虑写个额外的程序对数据做分析，比如做小时维度的数据统计、月维度的统计等。

时序数据库干的活不要硬来

楼上都提到的时序数据库就是为了解决这种问题， 首先你要知道 每秒的那个 data:[]里面都代表什么东西；知道结构其他都好办了， 剩下的交给时序数据库解决

@iamtuzi3333 “比如每十分钟提取一个最大值”，这个事情可以提前做好。我之前做过一个数据结构类似的项目，有分钟汇总，小时汇总，天汇总，都是提前生成缓存好，当日数据还会存一份在内存里加速访问。一般查询都有个特点，时间段跨度越大，越不关心局部数据，缓存好的汇总表能极大提高查询速度。

一次查大量数据，只能在后台定时任务里跑，不能由前端触发查询，否则任何数据库都无法满足。数据量量一大，即使 nodejs 直接读文件解析，不经过 db ，也会消耗很大资源。

@skallz 我一般就是这么做的