node.js中如何使用mongodb数据库

本文介绍node.js项目中mongodb数据库的使用方法,相关目录结构是项目中的目录。代码先不上传,只介绍方法。

数据库使用mongodb

mongodb的服务端的安装方法是在ubuntu执行apt-get instal mongodb,安装成功之后执行/etc/init.d/mongodb start启动。

nodejs中需要添加的组件是mongoose,里面内置了mongodb客户端的组件。

目录文件

  • /config/mongoose.js 调用数据库的入口,连接数据库
  • /config/db_url.js 数据库的地址
  • /model/ 封装数据库数据模型

数据库的API

1、/config/db_url.js中指定数据库地址

module.exports={
    mongodb:"mongodb://localhost/company_website"
}

2、/model/目录中各个js文件定义数据库的数据模型,如demo.js

var mongoose=require('mongoose');
//新建模型
var  demo=new mongoose.Schema({
    username:String,
    password:String,
    status:String
});
//对外封装属性接口
mongoose.model('Demo',demo);

3、/config/mongoose.js中调用/config/db_url.js,并连接数据库,加载数据库数据模型

var mongoose=require('mongoose');
var config=require('./db_url.js');
//初始化函数
module.exports=function(){
    var db=mongoose.connect(config.mongodb);
    require('../model/demo.js');
    return db;
}

4、在app.js中调用/config/mongoose.js开始初始化数据库连接

var mongoose=require('./config/mongoose.js');
//初始化
var db=mongoose();

5、数据库查询/增加/删除,以demo为例

var mongoose=require('mongoose');
var Demo=mongoose.model('Demo');
//查询username
var username="admin";
User.findOne({username:username},function(err,doc){
    if(err){
        console.log('error');
    }
    else if(doc==null){
        console.log('not exist');
    }
    else{
        //修改查询到的对象的属性
        doc.status='1';
        doc.save(function(err){
            if(err){
                console.log('error');
            }else{
                console.log('success');
            }
        })
    }
});

//创建demo对象
var demo=new Demo(
    {
        username:username,
        password:password,
        status:'0'
    }
);
Demo.create(demo,function(err,doc){
    if(err){
        console.log('error');
    }
    console.log('success');
}); 

//删除对象
var id="xxxx";
Demo.remove({_id:id},function(err,doc){
    if(err){
        console.log('error');
    }else{
        console.log('success');
    }
});
内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
在无线通信领域,天线阵列设计对于信号传播方向和覆盖范围的优化至关重要。本题要求设计一个广播电台的天线布局,形成特定的水平面波瓣图,即在东北方向实现最大辐射强度,在正东到正北的90°范围内辐射衰减最小且无零点;而在其余270°范围内允许出现零点,且正西和西南方向必须为零。为此,设计了一个由4个铅垂铁塔组成的阵列,各铁塔上的电流幅度相等,相位关系可自由调整,几何布置和间距不受限制。设计过程如下: 第一步:构建初级波瓣图 选取南北方向上的两个点源,间距为0.2λ(λ为电磁波波长),形成一个端射阵。通过调整相位差,使正南方向的辐射为零,计算得到初始相位差δ=252°。为了满足西南方向零辐射的要求,整体相位再偏移45°,得到初级波瓣图的表达式为E1=cos(36°cos(φ+45°)+126°)。 第二步:构建次级波瓣图 再选取一个点源位于正北方向,另一个点源位于西南方向,间距为0.4λ。调整相位差使西南方向的辐射为零,计算得到相位差δ=280°。同样整体偏移45°,得到次级波瓣图的表达式为E2=cos(72°cos(φ+45°)+140°)。 最终组合: 将初级波瓣图E1和次级波瓣图E2相乘,得到总阵的波瓣图E=E1×E2=cos(36°cos(φ+45°)+126°)×cos(72°cos(φ+45°)+140°)。通过编程实现计算并绘制波瓣图,可以看到三个阶段的波瓣图分别对应初级波瓣、次级波瓣和总波瓣,最终得到满足广播电台需求的总波瓣图。实验代码使用MATLAB编写,利用polar函数在极坐标下绘制波瓣图,并通过subplot分块显示不同阶段的波瓣图。这种设计方法体现了天线阵列设计的基本原理,即通过调整天线间的相对位置和相位关系,控制电磁波的辐射方向和强度,以满足特定的覆盖需求。这种设计在雷达、卫星通信和移动通信基站等无线通信系统中得到了广泛应用。
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