seed | ||
.gitmodules | ||
docker-compose.yml | ||
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:
-
Inserire il file
metaexport.json
all'interno della cartellaseed
, non allegato per via di diritti di ridistribuzione sconosciuti -
Con un daemon Docker in esecuzione, e Docker Compose installato sulla macchina locale, "accendere" il progetto:
# docker compose up