Esercizi sull’indicizzazione di dati in un database MongoDB utilizzando le librerie Python pymongo e motor. Gli esercizi includono approcci sequenziali e orientati agli oggetti (OOP).
Esercizio 1: Creazione di un indice semplice con pymongo (Sequenziale)
Creare un indice su una singola colonna utilizzando pymongo. Questo indice velocizzerà le query basate sul campo "name".
Esercizio 2: Creazione di un indice composto con pymongo (OOP)
Creare un indice composto su più colonne ("name" e "position") utilizzando pymongo. Questo indice migliorerà le prestazioni delle query che filtrano su entrambi i campi.
Esercizio 3: Creazione di un indice unico con motor (Sequenziale)
Creare un indice unico sul campo "email" utilizzando motor. Questo indice garantirà l'unicità dei valori di "email" nella collezione.
Esercizio 4: Creazione di un indice testo con motor (OOP)
Creare un indice di testo sul campo "description" utilizzando motor. Questo indice permetterà ricerche full-text sulla descrizione.
Esercizio 5: Visualizzazione degli indici esistenti con pymongo (Sequenziale)
Visualizzare tutti gli indici esistenti nella collezione "employees" utilizzando pymongo. Questo esercizio aiuta a capire quali indici sono già presenti.
Esercizio 6: Eliminazione di un indice con pymongo (OOP)
Eliminare un indice esistente dalla collezione "employees" utilizzando pymongo. Specificare il nome dell'indice da eliminare.
Esercizio 7: Creazione di un indice geospaziale con motor (Sequenziale)
Creare un indice geospaziale sul campo "location" utilizzando motor. Questo indice permette ricerche basate sulla posizione geografica.
Esercizio 8: Creazione e utilizzo di un indice hash con motor (OOP)
Creare un indice hash sul campo "user_id" utilizzando motor. Questo indice migliorerà le prestazioni delle query che cercano un valore specifico di "user_id".