Next, download the handout and run:

Next, download the handout and run:
mongo --shell localhost/performance performance.js
homework.init()
Build an index on the "active" and "tstamp" fields. You can verify that you've done your job with

db.sensor_readings.getIndexes()
When you are done, run:

homework.a()
and enter the numeric result below (no spaces).

Note: if you would like to try different indexes, you can use db.sensor_readings.dropIndexes() to drop your old index before creating a new one. (For this problem you will only need one index beyond the _id index which is present by default.)

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ถัดไป ดาวน์โหลดเอกสารประกอบการบรรยาย และเรียกใช้:mongo - เชลล์ localhost/ประสิทธิภาพ performance.jshomework.init()สร้างดัชนีบนเขตข้อมูล "งาน" และ "tstamp" คุณสามารถตรวจสอบว่า คุณได้ทำงานของคุณด้วยdb.sensor_readings.getIndexes()เมื่อคุณเสร็จสิ้น เรียกใช้:homework.a()และใส่ผลลัพธ์ตัวเลขด้านล่าง (ไม่มีช่องว่าง)หมายเหตุ: ถ้าคุณอยากลองดัชนีต่าง ๆ คุณสามารถใช้ db.sensor_readings.dropIndexes() เพื่อปล่อยดัชนีเก่าของคุณก่อนที่จะสร้างใหม่ (สำหรับปัญหานี้ คุณจะสามารถใช้ดัชนีหนึ่งนอกเหนือจากดัชนี _id ที่มีอยู่ โดยค่าเริ่มต้น)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ถัดดาวน์โหลดและเรียกใช้เอกสารประกอบการบรรยาย:
มองโก --shell localhost / ประสิทธิภาพ performance.js
homework.init ()
สร้างดัชนีที่ "ใช้งาน" และ "tstamp" สาขา คุณสามารถตรวจสอบว่าคุณได้ทำงานของคุณกับdb.sensor_readings.getIndexes () เมื่อคุณทำเรียกใช้: homework.a () และป้อนผลตัวเลขด้านล่าง (ไม่ต้องเว้นวรรค). หมายเหตุ: ถ้าคุณต้องการที่จะลองที่แตกต่างกัน ดัชนีคุณสามารถใช้ db.sensor_readings.dropIndexes () จะลดลงดัชนีเก่าของคุณก่อนที่จะสร้างใหม่ (สำหรับปัญหานี้คุณจะต้องเป็นหนึ่งในดัชนีดัชนี _id เกินที่มีอยู่โดยค่าเริ่มต้น.)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หน้าดาวน์โหลดเอกสาร และเรียกคนอื่น :
- ผลงาน localhost / การแสดงเปลือกหอย แจซอก

การบ้าน init ( ) start ( ) สร้างดัชนีใน " งาน " และ " tstamp ช่อง " คุณสามารถตรวจสอบว่าคุณได้ทำงานด้วย

( sensor_readings . getindexes()
เมื่อคุณทำวิ่ง :

การบ้าน a()
และป้อนผลตัวเลขด้านล่าง ( ไม่ต้องเว้นวรรค ) หมายเหตุ

: ถ้าคุณต้องการที่จะลองดัชนีที่แตกต่างกันคุณสามารถใช้ฐานข้อมูลsensor_readings . dropindexes() ลดลงดัชนีเก่าของคุณก่อนที่จะสร้างใหม่ ( สำหรับปัญหานี้คุณจะต้องหนึ่งนอกเหนือจากดัชนีดัชนี _id ซึ่งเป็นปัจจุบันโดยค่าเริ่มต้น )