MongoDB

基础

非关系型,基于json,通过分片横向拓展
在这里插入图片描述
json,不用先建模
特点
在这里插入图片描述
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高可用
在这里插入图片描述
可拓展
在这里插入图片描述

安装:https://www.cnblogs.com/TM0831/p/10606624.html
启动:mongod --dbpath C:\MongoDB\data\db
查看是否启动成功:http://127.0.0.1:27017/
手动启动
mongod --dbpath “C:\MongoDB\data\db” --logpath “C:\MongoDB\data\log\mongo.log” -install -serviceName “MongoDB”
然后net start mongodb
之后可以通过命令行mongo从命令行操作

导入数据:mongorestore.exe -d local D:\geektime-mongodb-course\aggregation\dump\mock\orders.bson

安装mongorestore.exe文件
https://blog.youkuaiyun.com/d1063270962/article/details/108802181

db-》db,集合-》表,文档-》记录
选择db
use test
集合
创建集合
db.createCollection(“test”)
创建文档时自动创建集合
db.test.insert({“name” : “菜鸟教程”})
删除集合
db.test.drop()
查看集合
show tables
文档
插入
db.COLLECTION_NAME.insert(document)
db.COLLECTION_NAME.save(document)
查看
db.COLLECTION_NAME.find()
db.col.find().pretty()
db.col.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()
db.col.find({KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '}' at position 43: … "MongoDB 教程"}]}̲).pretty() …gt : 100}})
db.col.find({likes : {$lt :200, KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '}' at position 9: gt : 100}̲}) …type : ‘string’}})
limit
db.col.find().limit(1)
db.col.find({},{“title”:1,_id:0}).limit(1).skip(1)
排序
db.COLLECTION_NAME.find().sort({KEY:1})
更新
模板
db.collection.update(
,
,
{
upsert: ,
multi: ,
writeConcern:
}
)
例子
db.col.update({‘title’:‘MongoDB 教程’},{$set:{‘title’:‘MongoDB’}})
删除
db.col.remove({‘title’:‘MongoDB 教程’})
索引
db.col.createIndex({“title”:1}) title按照升序的索引

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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