daily logtime 을 위한 location 최적화

[jpham005]

time series collection 까진 필요가 없을 것 같고,
별도 date 단위로 합산한 collection + 전용 index 만으로 충분합니다.

time series collection 을 사용하는 경우, logtime 을 추가해주는 부분 구현 난이도가 올라갑니다.

millisecond 로 value 를 저장하고 있기 때문에, month 단위도 충분히 처리할 수 있을 것으로 기대가 됩니다.

[jpham005]

logtime 일 단위로 구해주는 함수는 제작했으나,
이를 기존 데이터에 적절히 합치는 과정이 어려운 상황입니다.

delete -> insert 하는 경우, delete 된 순간 query 가 발생할 가능성이 있는 문제가 있고,
한번에 약 10000개의 기록을 갱신하기 때문에 updateOne 이나 transaction 도 한계가 있을 것으로 보입니다.

[jpham005]

• daily_logtimes update 추가 42Stat-Lambda#52
  upsert 하는 방식으로 구현했습니다.

connection pool size 설정을 통해 부하를 일정 수준으로 유지하도록 했고, 해당 동작에 5초정도 소요되는 상황입니다.
중간에 다른 query 실행을 해도 문제가 없는 것을 확인했고, delete -> insert 가 갖고 있는 단점도 없습니다.

[jpham005]

type DailyLogtimeRecord = {
  type: DailyActivityRecordType;
  value: number;
}

[jpham005]

#389 와 함께 daily activity 를 구현합니다.

type DailyActivity = {
  date: Date; // 해당 일의 00시 00분
  records: (DailyLogtimeRecord | DailyDefaultRecord)[];
}