unimore/bda-1-steffo
unimore/bda-1-steffo
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Code Activity
Prima attività di Big Data Analytics
3 commits 1 branch 1 tag 64 KiB
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Stefano Pigozzi ae246d57e8
MongoDB Shell
2022-11-06 15:59:41 +01:00
seed First commit! 2022-11-05 22:42:38 +01:00
.gitmodules First commit! 2022-11-05 22:42:38 +01:00
docker-compose.yml MongoDB Shell 2022-11-06 15:59:41 +01:00
README.md MongoDB Shell 2022-11-06 15:59:41 +01:00

README.md

Ricerca in linguaggio naturale sul dataset Amazon

 **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 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:

    # docker compose up -d

  3. Con la MongoDB Shell installata sulla macchina locale, è possibile interfacciarsi al database con:

    $ mongosh --username=unimore --password=unimore --authenticationDatabase=admin mongodb://127.0.0.1:27017/amazon