🆕Nouvelles fonctionnalités
Explorez la documentation des dernières fonctionnalités introduites dans la version V1.
🖊️Éditeur de code
À partir de la v1.5.0, MEDomics introduit un éditeur de code intégré, permettant aux utilisateurs de modifier sans effort des fichiers Python, texte, Markdown et JSON directement au sein de la plateforme. Construit sur le react-ace package, l'éditeur propose une variété de thèmes et un solide support pour plusieurs types de fichiers. Pour commencer, cliquez simplement deux fois sur n'importe quel fichier pris en charge dans votre espace de travail — il s'ouvrira automatiquement dans l'éditeur, où vous pourrez apporter des modifications et enregistrer vos changements. Ci-dessous quelques captures d'écran montrant le nouvel éditeur en action :
👁️Vues
Dans MongoDB, les vues sont des collections virtuelles créées à l'aide de pipelines d'agrégation, qui vous permettent de transformer et de présenter des données sans les stocker physiquement comme une nouvelle collection.
Qu'est-ce qu'une vue dans MongoDB ?
Une vue dans MongoDB est essentiellement une requête sauvegardée et accessible comme une collection, mais sans stockage réel des données. Les vues sont en lecture seule, ce qui signifie que vous ne pouvez pas modifier les données directement dans une vue. Elles sont générées à l'aide de pipelines d'agrégation, qui transforment et filtrent les données sous-jacentes provenant d'une ou plusieurs collections sources.
Comment fonctionnent les vues
Une vue MongoDB est définie par un pipeline d'agrégation, qui peut être une série d'étapes pour filtrer, grouper, trier ou transformer des documents provenant de la ou des collections sources. Lorsque vous interrogez une vue, MongoDB applique les étapes d'agrégation définies aux données sources à la volée, créant une collection « virtuelle » qui affiche le résultat du pipeline.
Vues MongoDB dans la plateforme MEDomics
Dans MEDomics, les vues aident principalement à éviter la création de copies redondantes de jeux de données en permettant une représentation et un accès flexibles aux données.
Elles permettent des représentations simplifiées de données complexes. Par exemple, vous pouvez avoir une grande collection détaillée avec plusieurs champs, mais créer une vue qui n'expose que les champs les plus pertinents pour certains utilisateurs ou applications.
Les vues facilitent également l'accès direct aux données traitées, en prenant en charge des analyses telles que l'extraction de caractéristiques, l'entraînement de modèles et d'autres informations calculées, ce qui permet à chaque module d'accéder directement aux données traitées.
Cas d'utilisation exemple
Dans MEDomics, les vues MongoDB sont utilisées pour fournir des aperçus des jeux de données suivant un processus particulier, comme la suppression d'une colonne.
Dans cet exemple :
une fois que le bouton supprimer "Text" colonne est pressé, un panneau d'aperçu apparaît, offrant des options pour confirmer, annuler ou enregistrer les modifications en tant que vue. Sélectionner "confirmer les modifications" appliquera les changements directement au jeu de données original (c.-à-d. supprimera la "Text" colonne) :
tout en choisissant "enregistrer en tant que vue" créera une nouvelle vue MongoDB, préservant les modifications dans une collection distincte. Cette nouvelle vue apparaîtra alors dans votre espace de travail, vous permettant d'interagir avec le jeu de données modifié sans affecter l'original :
Les vues MongoDB offrent de la flexibilité dans la façon dont vous présentez et contrôlez l'accès aux données, vous permettant d'adapter les vues de données aux besoins de différents utilisateurs sans modifier les collections originales.
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