在統計學中，聚合的定義指
使用基於多組觀測結果的總結的統計替換多組觀測結果 -- 來自實現乙個由分鐘到年的聚合系統。
比如小時的資料由分鐘聚合，天的資料由小時聚合，周、月的資料由天聚合，年的資料由月聚合。
要求：
好處：
可以減少計算量。
由於要根據下一級資料聚合，所以每個級別的資料都不能少。所以需要
一般的聚合都是基於時間的，比如從分鐘以下聚合為分鐘，然後小時，天，周，月，年等，所以就會有時區存在。
寫入資料庫的時間要帶上時區。因為 mysql、mongodb 等資料庫會將寫入的 datetime 轉化為 utc 時區再儲存，所以如果寫入的時間沒有帶時區，資料庫就會認為寫入時間是 utc 時區，可能會與你預期的不一致。
同理，查詢時也要帶上時區，因為資料庫預設沒有時區的時間為 utc 時區。
由於當前級別的資料是根據下一級資料聚合的，所以需要儲存級別--時間型別以及時間。
時間型別為
minutely
hourly
daily
weekly
monthly
yearly
聚合時間為時間段的起點，我們把它叫做time_start。
"date_type" : "minutely", "time_start" : isodate("2018-01-21t05:01:00z")
"date_type" : "minutely", "time_start" : isodate("2018-01-21t05:02:00z")
..."date_type" : "minutely", "time_start" : isodate("2018-01-21t05:59:00z")
// 根據以上的分鐘資料聚合小時資料
"date_type" : "hourly", "time_start" : isodate("2018-01-21t05:00:00z")
北京時間 07月31日為 「07月30日16:00:00 utc -- 07月31日16:00:00 utc」 而東京則為 「07月30日15:00:00 utc -- 07月31日15:00:00 utc」。
我目前的想法是再給聚合加上時區引數，但在本文不討論聚合包含多時區問題，因為能用到的地方比較少。
如果存在特殊情況導致要等待的久一些：比如由於網路延遲導致資料來的慢一些。我們也要進行調整：比如當前分鐘聚合5分鐘前的資料。
資料聚合（一）
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