6、使用 JavaScript 外壳操作 MongoDB 数据库

使用 JavaScript 外壳操作 MongoDB 数据库

1. 插入和查询数据

要保存一个包含 Smith 用户名的文档,可将其保存到 users 集合中,操作如下:

> db.users.insert({username: "smith"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })

执行上述代码时可能会有轻微延迟,这是因为此时教程数据库和 users 集合尚未在磁盘上创建,延迟是由于为它们分配初始数据文件导致的。

插入成功后,可通过以下命令查看新文档:

> db.users.find()
{ "_id" : ObjectId("552e458158cd52bcb257c324"), "username" : "smith" }

在 MongoDB 中,每个文档都有一个 _id 字段,可将其视为文档的主键。若创建文档时未指定 _id ,MongoDB 会自动生成一个特殊的 ObjectID 并添加到文档中。当然,你也可以在插入的文档中设置自己的 _id

接着,我们再添加一个用户:

> db.users.inser
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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