node 通过mongoose实现 mongodb的增删改

本文介绍如何使用Node.js的mongoose库来实现对MongoDB数据库的基本操作,包括创建模型、插入记录、查询记录、更新记录和删除记录。通过一个具体的例子展示了从连接数据库到完成CRUD操作的全过程。
mongoose 实现mongodb的增删改查

 

新建文件test.js
内容如下:

var mongoose = require('mongoose')
, Schema = mongoose.Schema;

mongoose.connect('mongodb://localhost/test');

var BlogSchema = new Schema({
   id        : {type : Number, index : true}
  ,title       : {type : String}
});

mongoose.model("Blog", BlogSchema);

var Blog = mongoose.model("Blog"); //获得model实例

var blog1 = new Blog();
blog1.id = 4;
blog1.title="ully";

blog1.save(function(err) {  //存储
  if (err) {
    console.log('save failed');
  }
  console.log('save success');
});

Blog.find({id:4},function(err,docs){//查询id为4的记录
     console.log(docs);
     console.log('find success');
});

Blog.update({id:4,title:"upill"},function(err,docs){//更新
     console.log(docs);
     console.log('update success');
});

Blog.remove({id:4},function(err,docs){//删除id为4的记录
     console.log(docs);
     console.log('remove success');
});

注意:在monogo中执行数据库查看时,要查询blogs(此处blogs是因为定了blog的model,本人认为这是mongoose自动生成的表结构)表,即
  use test;
 db.blogs.find();
【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,并将其与遗传算法(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与改进中。
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