EMQ X 规则引擎系列（七）存储消息到 MongoDB 数据库

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MongoDB 介绍

非关系数据库（NoSQL） 用于超大规模数据的存储，例如谷歌或 Facebook 天天为他们的用户收集万亿比特的数据。这些类型的数据存储不须要固定的模式，无需多余操做就能够横向扩展。

MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。MongoDB 由 C++ 语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，MongoDB 旨在为数据存储提供可扩展的高性能数据存储解决方案，在高负载的状况下，能够轻松添加更多的节点保证服务性能。

MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值 (key=>value) 对组成。MongoDB 文档相似于 JSON 对象。字段值能够包含其余文档，数组及文档数组。

MongoDB 下载地址：https://www.mongodb.com/download-center/community

场景介绍

该场景须要将 EMQ X 指定主题下知足某条件的消息存储到 MongoDB 数据库。为了便于后续分析检索，消息内容须要进行拆分存储。

该场景下设备端上报信息以下：

• 上报主题：cmd/state/:id，主题中 id 表明车辆客户端识别码

• 消息体：

  {
    "id": "NXP-058659730253-963945118132721-22", // 客户端识别码
    "speed": 32.12, // 车辆速度
    "direction": 198.33212, // 行驶方向
    "tachometer": 3211, // 发动机转速，数值大于 8000 时才需存储
    "dynamical": 8.93, // 瞬时油耗
    "location": { // GPS 经纬度数据
      "lng": 116.296011,
      "lat": 40.005091
    },
    "ts": 1563268202 // 上报时间
  }

当上报数据发动机转速数值大于 8000 时，存储当前信息以便后续分析用户车辆使用状况。

准备工做

建立管理用户

先使用具备建立用户的权限的帐号登陆 MongoDB，并为 emqx_rule_engine_output 添加用户：

> use emqx_rule_engine_output;

> db.createUser({user: "root", pwd: "public", roles: [{role: "readWrite", db: "emqx_rule_engine_output"}]});

建立数据表

使用新的用户登入，并建立数据集 use_statistics：

$ mongo 127.0.0.1/emqx_rule_engine_output -uroot -ppublic

> db.createCollection("use_statistics");

建立成功后确认数据表是否存在：

> show collections
use_statistics

配置说明

建立资源

打开 EMQ X Dashboard，进入左侧菜单的 资源 页面，点击 新建 按钮，选择 MongoDB 资源类型进行建立：

EMQ X 集群中节点所在网络环境可能互不相同，资源建立成功后点击列表中 状态按钮，查看各个节点资源链接情况，若是节点上资源不可用，请检查配置是否正确、网络连通性，并点击 重连 按钮手动重连。

建立规则

进入左侧菜单的 规则 页面，点击 新建 按钮，进行规则建立。这里选择触发事件 消息发布，在消息发布时触发该规则进行数据处理。

选定触发事件后，咱们可在界面上看到可选字段及示例 SQL：

筛选所需字段

规则引擎使用 SQL 语句处理规则条件，该业务中咱们须要将 payload 中全部字段单独选择出来，使用 payload.<fieldName> 格式进行选择，还须要消息上下文的 topic、qos、id 信息，当前 SQL 以下：

SELECT
  payload.id as client_id, payload.speed as speed, 
  payload.tachometer as tachometer,
  payload.ts as ts, id
FROM
  "message.publish"
WHERE
  topic =~ 't/#'

确立筛选条件

使用 SQL 语句 WHERE 字句进行条件筛选，该业务中咱们须要定义两个条件：

• 仅处理 cmd/state/:id 主题，使用主题通配符 =~ 对 topic 进行筛选：topic =~ 'cmd/state/+'
• 仅处理 tachometer > 8000 的消息，使用比较符对 tachometer 进行筛选：payload.tachometer > 8000

组合上一步骤获得 SQL 以下：

SELECT
  payload.id as client_id, payload.speed as speed, 
  payload.tachometer as tachometer,
  payload.ts as ts,
  id
FROM
  "message.publish"
WHERE
  topic =~ 'cmd/state/+'
  AND payload.tachometer > 8000

使用 SQL 测试功能进行输出测试

借助 SQL 测试功能，咱们能够实时查看当前 SQL 处理后的数据输出，该功能须要咱们指定 payload 等模拟原始数据。

payload 数据以下，记得更改 tachometer 数值大小，以知足 SQL 条件：

{
  "id": "NXP-058659730253-963945118132721-22",
  "speed": 32.12,
  "direction": 198.33212,
  "tachometer": 9001,
  "dynamical": 8.93,
  "location": {
    "lng": 116.296011,
    "lat": 40.005091
  },
  "ts": 1563268202
}

点击 SQL 测试 切换按钮，更改 topic 与 payload 为场景中的信息，点击 测试 按钮查看数据输出：

测试输出数据为：

{
  "client_id": "NXP-058659730253-963945118132721-22",
  "id": "589A429E9572FB44B0000057C0001",
  "speed": 32.12,
  "tachometer": 9001,
  "ts": 1563268202
}

测试输出与预期相符，咱们能够进行后续步骤。

添加响应动做，存储消息到 MongoDB

SQL 条件输入输出无误后，咱们继续添加响应动做，配置写入 SQL 语句，将筛选结果存储到 MongoDB。

点击响应动做中的 添加 按钮，选择 保存数据到 MongoDB 动做，选取刚刚选定的资源，咱们使用 ${fieldName} 语法填充操做语句，将数据插入到数据库，最后点击 新建 按钮完成规则建立。

Collection 配置为: use_statistics

Selector 配置为：

msgid=${id}, client_id=${client_id}, speed=${speed}, tachometer=${tachometer}, ts=${ts}

测试

预期结果

咱们成功建立了一条规则，包含一个处理动做，动做指望效果以下：

1. 设备向 cmd/state/:id 主题上报消息时，当消息中的 tachometer 数值超过 8000 时将命中 SQL，规则列表中 已命中 数字增长 1；
2. MongoDB emqx_rule_engine_output 数据库的 use_statistics 表中将增长一条数据，数值与当前消息一致。

使用 Dashboard 中的 Websocket 工具测试

切换到 工具 => Websocket 页面，使用任意信息客户端链接到 EMQ X，链接成功后在 消息 卡片发送以下信息：

• 主题：cmd/state/NXP-058659730253-963945118132721-22

• 消息体：

  {
    "id": "NXP-058659730253-963945118132721-22",
    "speed": 32.12,
    "direction": 198.33212,
    "tachometer": 8081,
    "dynamical": 8.93,
    "location": {
      "lng": 116.296011,
      "lat": 40.005091
    },
    "ts": 1563268202
  }

点击 发送 按钮，此时消息体中的 tachometer 数值，知足上面设置的 tachometer > 8000 的条件，当前规则已命中统计值为加 1。

MongoDB 命令行中查看数据表记录获得数据以下：

至此，咱们经过规则引擎实现了使用规则引擎存储消息到 MongoDB 数据库的业务开发。

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更多信息请访问咱们的官网 emqx.io，或关注咱们的开源项目 github.com/emqx/emqx ，详细文档请访问 官方文档。