面试题：MongoDB中first与last累加器函数在复杂时间序列分析场景的运用

Question

有一个MongoDB集合记录了服务器在不同时间点的性能指标，文档包含时间戳（timestamp）、CPU使用率（cpuUsage）、内存使用率（memoryUsage）。现在需要分析一段时间内服务器的性能趋势，使用first和last累加器函数结合其他聚合操作，找出每个服务器在这段时间内CPU使用率和内存使用率的最大变化差值，并按照差值从大到小排序，给出详细的聚合思路和代码实现。

Answer 1

1. 聚合思路：

   • 阶段一：匹配指定时间段：使用$match操作符筛选出给定时间段内的文档。
   • 阶段二：按服务器分组：因为题目没明确提及如何标识服务器，假设文档中有serverId字段用于标识服务器，使用$group操作符按serverId分组。
   • 阶段三：获取每个服务器CPU和内存使用率的起始和结束值：在$group阶段，使用$first和$last累加器函数分别获取每个服务器在时间段内CPU使用率和内存使用率的第一个（起始）和最后一个（结束）值。
   • 阶段四：计算变化差值：计算CPU和内存使用率的结束值与起始值的差值。
   • 阶段五：按差值排序：使用$sort操作符按计算出的差值从大到小排序。

2. 代码实现（假设集合名为serverPerformance，时间段为startTime到endTime）：

db.serverPerformance.aggregate([
    // 匹配指定时间段
    {
        $match: {
            timestamp: {
                $gte: startTime,
                $lte: endTime
            }
        }
    },
    // 按服务器分组
    {
        $group: {
            _id: "$serverId",
            startCPUUsage: { $first: "$cpuUsage" },
            endCPUUsage: { $last: "$cpuUsage" },
            startMemoryUsage: { $first: "$memoryUsage" },
            endMemoryUsage: { $last: "$memoryUsage" }
        }
    },
    // 计算变化差值
    {
        $addFields: {
            cpuUsageDiff: { $subtract: ["$endCPUUsage", "$startCPUUsage"] },
            memoryUsageDiff: { $subtract: ["$endMemoryUsage", "$startMemoryUsage"] }
        }
    },
    // 按差值排序
    {
        $sort: {
            cpuUsageDiff: -1,
            memoryUsageDiff: -1
        }
    }
]);