From da0fed2c7d6f503233544f9467976c85c38efb13 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Stefano Pigozzi Date: Sun, 6 Nov 2022 15:37:17 +0100 Subject: [PATCH] Premessa --- README.md | 23 ++++++++++++++++++++++- 1 file changed, 22 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/README.md b/README.md index 5256ec9..0badb32 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,3 +1,24 @@ # Ricerca in linguaggio naturale sul dataset Amazon -Attività per **Big Data Analytics** al corso magistrale di Informatica a Unimore dell'anno accademico 2022/2023 +\[ **Stefano Pigozzi** | Attività #2 | Tema MongoDB | Big Data Analytics | A.A. 2022/2023 | Unimore \] + +> ### Indexing e query optimization o Text search +> +> Approfondire un argomento tra questi studiando il capitolo 8 (Indexing e query optimization) o 9 (Text search) del libro “MongoDB in action” disponibile sul sito dell’insegnamento. +> +> Riassumere quindi alcune delle tecniche imparate e mostrarne un'applicazione pratica su alcune nuove interrogazioni sul dataset Amazon utilizzato nelle esercitazioni. +> +> (es. decidere gli indici adeguati ottimizzandone l’esecuzione o mostrare l’utilizzo di varie tecniche di text search, commentando le scelte effettuate). + +## Premessa + +L'attività è stata svolta su MongoDB 6.0.2, attraverso il progetto [Docker Compose](https://docs.docker.com/compose/) allegato. + +Per ricreare lo stesso ambiente di lavoro utilizzato, sarà necessario: + +1. Inserire il file `metaexport.json` all'interno della cartella `seed`, non allegato per via di diritti di ridistribuzione sconosciuti + +2. Con un daemon Docker in esecuzione, e Docker Compose installato sulla macchina locale, "accendere" il progetto: + ```console + # docker compose up + ```