Mongodb đơn giản hóa
|
Đánh chỉ mục hay còn gọi là đánh chỉ mục là việc tách thông tin dữ liệu được chọn thành một cấu trúc Mục tiêu mục tiêu tăng tốc độ của việc truy xuất dữ liệu Show
Ví dụ đơn giản nhất là trang lục mục trong sách. Nó chứa tên chương trình và số trang tương ứng. Việc đưa tên chương trình và số trang tương ứng vào mục lục gọi là đánh chỉ mục. Lợi ích của trang mục lục là giúp bạn tìm kiếm nhanh hơn, giả sử bạn muốn tìm chương 5 thì bạn tìm ở trang mục lục sẽ thấy nó luôn ở trang bao nhiêu, còn nếu không có trang mục lục thì bạn phải tìm lần cuối Trong hệ điều hành windows, khi thực hiện tìm kiếm tệp tìm kiếm, thư mục bạn sẽ thấy nó được hỏi là có thực hiện chỉ mục không? . txt nằm ở C. /dữ liệu, tệp xyz. dat at D. /cửa hàng. Khi bạn tìm thấy tệp abc. txt thì nó sẽ tìm trong file index xem file abc. txt nằm ở đâu chứ không phải quét toàn bộ máy tính để tìm Có 2 cách đánh chỉ mục. Đánh chỉ mục ngay từ lúc chèn (khi chèn dữ liệu, thông tin sẽ được đưa vào mục luôn) hoặc đánh chỉ mục khi tìm kiếm (khi thực hiện tìm kiếm, kiểm tra thông tin và đưa vào chỉ mục) Đánh chỉ mục trong MongoDBTrong MongoDB, công việc đánh chỉ mục (đánh chỉ mục) thực hiện ở mức độ bộ sưu tập _id default field sẽ luôn được đánh index Bạn có thể thực hiện đánh chỉ mục với các trường khác nhau tùy theo nhu cầu Ví dụ player bộ sưu tập của bạn bao gồm thông tin các cầu thủ bóng đá {'_id':'1', 'name':'neymar', 'country':'brazil', 'age':25},
{'_id':'2', 'name':'hazard', 'country':'belgium', 'age':25},
{'_id':'3', 'name':'mbappe', 'country':'france', 'age':18},
{'_id':'4', 'name':'modric', 'country':'croatia', 'age':30},
{'_id':'5', 'name':'ronaldo', 'country':'portugal', 'age':33},
{'_id':'6', 'name':'messi', 'country':'argentina', 'age':31},
{'_id':'7', 'name':'icardi', 'country':'argentina', 'age':25},
{'_id':'8', 'name':'griezmann', 'country':'france', 'age':28}Bạn có thể đánh chỉ mục theo tên trường, tuổi, quốc gia… Giả sử bạn đánh index theo quốc gia thì mỗi lần thực hiện việc tìm kiếm các cầu thủ theo quốc gia sẽ rất nhanh Khoa học dữ liệu với từ khóa Python dạy bạn cách hiểu các khái niệm về lập trình Python. Thông qua việc đào tạo khoa học dữ liệu này, bạn sẽ tìm hiểu về phân tích dữ liệu, học máy, trực quan hóa dữ liệu, quét web và NLP. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ sử dụng công cụ khoa học dữ liệu thiết yếu bằng Python Nội dung chính Hiển thị
Khoa học dữ liệu với các tính năng tạo khóa đào tạo PythonBảo đảm hoàn lại tiền 100% Không có câu hỏi nào được hoàn trả* Tại SimplileArn, chúng tôi đánh giá cao sự tin tưởng của những người bảo trợ của chúng tôi vô cùng. Nhưng, nếu bạn cảm thấy rằng khoa học dữ liệu này với từ khóa học Python không đáp ứng được kỳ vọng của bạn, chúng tôi sẽ cung cấp đảm bảo hoàn lại tiền trong 7 ngày. Chỉ cần gửi cho chúng tôi yêu cầu hoàn lại tiền qua email trong vòng 7 ngày kể từ ngày mua và chúng tôi sẽ hoàn trả 100% khoản thanh toán của bạn, không có câu hỏi nào được hỏi.
Kỹ năng được bảo hiểm
Lợi íchKhoa học dữ liệu là một lĩnh vực phát triển và Python đã trở thành một kỹ năng cần thiết cho 46 phần trăm công việc trong khoa học dữ liệu. Theo thống kê lao động của Hoa Kỳ, khoảng 11,6 triệu công việc khoa học dữ liệu sẽ được tạo ra vào năm 2026 & NBSP;
Khoa học dữ liệu với Câu hỏi thường gặp về đào tạo PythonFAQs
|
