MongoDB与MySql常用命令对比

本文对比了MySQL和MongoDB在数据库连接、查询、添加、删除、更新数据时的常用命令,帮助开发者理解两者之间的差异和应用场景。

 

最近给朋友推荐哈mongodb

也很久没有去回顾这些数据库了,下面对mysql和mongodb常用命令做哈对比

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一、连接数据库
 
mysql -uroot -p123456          #mysql
 
mongo.exe                      #mongodb
 
#都是默认的端口
 
二、查询所有的数据库
 
show databases                #mysql
 
show  dbs                     #mongodb
 
三、选择指定数据库
 
use test                        #mysql、mongodb一样
 
四、列出该数据库的所有表
 
show tables                     #mysql、mongodb一样
 
五、查询
 
select * from tb_table  where id=1                 #mysql
 
db.tb_table.find({id:1})                           #mongodb
 
六、添加数据
 
insert into tb_table(id,name) values(3,'lyc')      #mysql
 
db.tb_table.save({"id":3,"name":"lyc"})            #mongodb
 
七、删除数据
 
delete from tb_table where id=3                     #mysql
 
db.tb_table.remove({"id":3})                        #mongodb
 
八、更新数据
 
update tb_table set  name="lyca" where id=3                #mysql
 
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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