README

   1 Mojo Facets - server side facet browsing using Mojolicious and jQuery UI
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   3
   4 Data sources:
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   6 Put JSON file from Simile Exhibit project in data/ with extension .js or .json
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   8 Alternative format is pipe (|) separated text files with extension .txt
   9 First column is always header with field names
  10 Multi-line values should be wrapped in ^multi-line-text^
  11
  12 If you save bounch of html files with table in directory with .html extension, they will
  13 we all read as single data set, allowing easy analysys of search results, for example.
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  16 Start with:
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  18   LANG=hr_HR.utf8 ./script/mojo_facets daemon --reload
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  21 Data replication:
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  23   # master
  24   ./script/mojo_facets daemon --listen 'http://*:4444' --reload
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  26   # slave
  27   MASTER=http://localhost:4444 ./script/mojo_facets daemon --reload
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  30 Turning actions into changes:
  31
  32 There are two kinds of audit log in MojoFacets:
  33
  34 1. actions stored in /tmp/actions are clicks on user interface with parameters
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  36 2. changes are more structured, including old value and unique values from
  37    edit of one value in dataset
  38
  39 If you want to create changes which can be applied again on original dataset or
  40 any other dataset which has same unique values you can use helper script:
  41
  42   $ ./script/actions-to-changes /data/mojo_facets/*
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  45 Modify your data using perl snippets
  46
  47 Experimental REPL console supports perl snippets which get $rec hash which is one
  48 element from your dataset. All values are repetable, so you always have to create
  49 array of values if you are creating new columns, even for single value.
  50
  51 * generate new columns with number of elements in some other column
  52
  53   $rec->{count} = [ $#{ $rec->{original} } + 1 ];
  54
  55 * generate century column from year
  56
  57   foreach my $year ( @{ $rec->{Year} } ) {
  58     push @{ $rec->{century} }, int($year/100)+1;
  59   }
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