这期内容当中小编将会给大家带来有关EMQ X 规则引擎中如何存储消息到MongoDB数据库，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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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 每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需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。

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，在高负载的情况下，可以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 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。

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

场景介绍

该场景需要将 EMQ X 指定主题下满足某条件的消息存储到 MongoDB 数据库。为了便于后续分析检索，消息内容需要进行拆分存储。

该场景下设备端上报信息如下：

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

• 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情况。

准备工作

创建管理用户

先使用具有创建用户的权限的账号登录 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"}]});

创建数据表

使用新的用户登入，并创建数据集 use_statistics：

$ mongo 127.0.0.1/emqx_rule_engine_output -uroot -ppublic

> db.createCollection("use_statistics");

创建成功后确认数据表是否存在：

> show collections
use_statistics

配置说明

创建资源

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 资源类型进行创建：

EMQ X 集群中节点所在网络环境可能互不相同，资源创建成功后点击列表中 状态按钮，查看各个节点资源连接状况，如果节点上资源不可用，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。

创建规则

进入左侧菜单的 规则页面，点击 新建按钮，进行规则创建。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，我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，该业务中我们需要将 payload 中所有字段单独选择出来，使用 payload. 格式进行选择，还需要消息上下文的 topic、qos、id 信息，当前 SQL 如下：

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，该业务中我们需要定义两个条件：

• 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

组合上一步骤得到 SQL 如下：

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，我们可以实时查看当前 SQL 处理后的数据输出，该功能需要我们指定 payload 等模拟原始数据。

payload 数据如下，记得更改 tachometer 数值大小，以满足 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，我们可以进行后续步骤。

添加响应动作，存储消息到 MongoDB

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

点击响应动作中的 添加按钮，选择 保存数据到 MongoDB动作，选取刚刚选定的资源，我们使用 ${fieldName} 语法填充操作语句，将数据插入到数据库，最后点击 新建按钮完成规则创建。

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

我们成功创建了一条规则，包含一个处理动作，动作期望效果如下：

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 已命中数字增加 1；

2. MongoDB emqx_rule_engine_output 数据库的 use_statistics 表中将增加一条数据，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连接到 EMQ X，连接成功后在 消息卡片发送如下信息：

• 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，满足上面设置的 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得到数据如下：

至此，我们通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。

上述就是小编为大家分享的EMQ X 规则引擎中如何存储消息到MongoDB数据库了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

本文标题：EMQX规则引擎中如何存储消息到MongoDB数据库
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