继上篇文章「Koa2+MongoDB+JWT实战--Restful API最佳实践」后,收到许多小伙伴的反馈,表示自己对于mongoose不怎么了解,上手感觉有些难度,看官方文档又基本都是英文(宝宝心里苦,但宝宝不说
简介 Mongoose是在node.js异步环境下对mongodb进行便捷操作的对象模型工具 那么要使用它,首先你得装上node.js和mongodb,关于mongodb的安装和操作介绍可以参考:http://www.cnblogs.com/zhongweiv/p/node_mongodb.html Github地址:https://github.com/Automattic/mongoose API Docs:http://mongoosejs.com/docs/guide.html
复合索引(Compound Index): 索引多个字段,允许对这些字段的组合进行高效查询。例如,您可以创建一个索引 { name: 1, age: 1 },以便可以快速查询按姓名和年龄排序的结果。
enum: [‘html’, ‘css’, ‘javascript’, ‘node.js’]
创建集合分为两步,一是对对集合设定规则,二是创建集合,创建mongoose.Schema构造函数的实例即可创建集合。
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/j_bleach/article/details/74131038
今天我们将学习Mongoose,什么是Mongoose呢,它于MongoDB又是什么关系呢,它可以用来做什么呢,介绍Mongoose之前,我们先简单了解一下MongoDB。
学习使用 MongoDB 官方提供的免费云数据库,初学者的学习利器,手把手图文教程。
创建一个 imooc_lego_course 数据库,一个 work collection。
创建集合分为两步,-是对对集合设定规则,二是创建集合,创建mongoose.Schema构造函数的实例即可创建集合。
网上关于node开发公众号的资料相当缺乏,本文旨在以node的视角对公众号开发做一个阐述。
提示不安全是因为 localhost 与证书域名 api.domain.com 不符
安装 mongodb MongoDBcompass 配置mongoose npm install mongoose node 连接数据库 const mongoose = require('mongoose'); mongoose.connect('mongodb://localhost/playground', { useNewUrlParser: true }) .then( () => console.log('数据库连接成功')) .catch( err
浏览器 <----HTTP连接----> web服务器mongoose <----本地TCP连接---->cgi进程
约束能用对象的方法描述数据类型 是否必须 是否重复 默认值 等,如下定义了一个用户表结构
MongoDB Atlas 是一个在云端的数据库,免去了数据库的搭建、维护,通过其提供的 Web UI 能够让你在 5 分钟之内快速搭建一个 Clusters。Node.js 是一个 JavaScript 的运行时,在 JavaScript 中函数做为一等公民,享有着很高的待遇,通常使用 Node.js 我们可以快速的搭建一个服务,而 ServerLess 是一种 “无服务器架构”,从技术角度来讲是 FaaS 和 BaaS 的结合,FaaS(Function as a Service)是一些运行函数的平台。
Mongoose库简而言之就是对node环境中MongoDB数据库操作的封装,一种对象模型工具,可以将数据库中的数据转换为JavaScript对象供我们使用。
限制查找范围,通过内置的字段限制某个字段的范围,$where函数参数来指定查询的限制范围
GraphQL 是 Facebook 开发的一种 API 的查询语言,与 2015 年公开发布,是 REST API 的替代品。
get请求,ajax传入参数 获取的时候为ctx.request.query.参数名
创建一个免费账号 https://www.mongodb.com/cloud/atlas
现在已经有了 npm 的日志记录模块。这些模块可以将日志存储在不同格式或级别的文件中。我们将使用流行的ORM Mongoose 讨论 Node.js Express 程序中的 API 日志记录。
HTML5是万维网的核心语言,标准通用标记语言下的一个应用超文本标记语言(HTML)的第五次重大修改,一方面提升了用户体验,另一方面HTML5技术跨平台,适配多终端,改变了传统开发者需针对不同操作系统进行研发的局面。
从项目中由浅入深的学习vue,微信小程序和快应用 (1) 从项目中由浅入深的学习react (2) 从项目中由浅入深的学习typescript (3)
短链接我们或多或少都使用过,所谓短链接就是根据较长的原链接url生成一段较短的链接,访问短链接可以跳转到对应的原链接,这样做好处在于:1. url更加美观;2. 便于保存和传播;3. 某些网站内容发布有字数限制,短链接可以节约字数。
1.案例要求 目标:模板引擎应用,强化node.js项目制作流程。 知识点:http请求响应、数据库、模板引擎、静态资源访问。 2.制作流程 1.建立项目文件夹并生成项目描述文件 2.创建网站服务器实
因为http会话的无状态性,为了标记用户的登录状态,便出现了cookie。cookie分为很多种,有普通cookie、签名cookie、json cookie等,这里主要记录下在express应用中如
注册码功能并不少见(想去xxx论坛的孩子们天天吵着要注册码……),首先我们来简单分析一下产品狗的这个需求。
"Express"和"Spring Boot"是两个流行的后端开发框架,分别用于JavaScript和Java语言。
pages.json 文件用来对 uni-app 进行全局配置,决定页面文件的路径、窗口样式、原生的导航栏、底部的原生tabbar 等。它类似微信小程序中app.json的页面管理部分。注意定位权限申请等原属于 app.json 的内容,在 uni-app 中是在 manifest 中配置。
window下安装mongodb,需要参考的可以移步我的博客中:win10安装mongodb
3-3 Mysql 和 Sequelize 1 学习这节之前,先将代码clone到本地,代码地址:https://github.com/liugezhou/lego_node_server
针对留言的展示,这里使用的是ant design自带的List和Comment组件:
许多高级编程语言的自动内存管理功能让编程变成了比较容易的一件事。然而,嵌入式平台经常缺少这一部分功能,这是有原因的:现代垃圾收集(GC)系统使用的成熟技术设计,与嵌入式系统只有几KB内存可用的的折衷方案相比完全不同。
本文经作者授权转载至公众号 “Nodejs技术栈”,作者:愚坤,掘金优秀作者,一名没上高中的前端工程师,目前就职水滴筹。 什么是 MVP,来自伟大的百科: Minimum Viable Product –最简化可实行产品。 是指以最低成本尽可能展现核心概念的产品策略,即是指用最快、最简明的方式建立一个可用的产品原型,这个原型要表达出你产品最终想要的效果,然后通过迭代来完善细节。该术语由弗兰克·罗宾逊和埃里克·里斯推广于Web应用程序 ,它也可能涉及到进行市场前手的分析。 前言: Node是前端工程师的贵人,
Web API 已经在最近几年变成重要的话题,一个干净的 API 设计对于后端系统是非常重要的。
团队中会遇到在线文档管理的需求,包括技术文档,接口文档, excel 文档,和产品原型的托管等需求,一直没有找到合适的开源项目来满足需求,所以动手实现了个文档管理系统(实现起来并不复杂,该教程只是提供思路,并非最佳实践)
• 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。 • 我们的程序都是在内存中运行的,一旦程序运行结束或者计算机断电,程序运行中的数据都会丢失。 • 所以我们就需要将一些程序运行的数据持久化到硬盘之中,以确保数据的安全性。而数据库就是数据持久化的最佳选择。 • 说白了,数据库就是存储数据的仓库。
前两天公众号被举报了,理由是很早之前写了一篇推荐翻墙软件的文章,然后就被违纪处理了一波,很无奈。
我们在平时所用到的一些网站、App,它们会将我们的数据进行保存,当我们关闭这些网站或者 App 后,下次打开还能看到我们之前的一些文字、视频记录。在迷你全栈电商应用实战系列的第二篇教程中,我们将通过基于 Node.js 平台的 Express[1] 框架实现后端 API 数据接口,并且将数据存储在 MongoDB[2] 中。这样我们的网站就能够记录用户添加的商品,并且无论以后什么时候打开,都能获取我们之前的记录。
作为专业的开发人员,我们必须不断更新最新和最好的库,因为知道好的库,那么开发过程就可以依赖于它们,这会节省我们很多时间也有助于构建高质量的软件。
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,可以让我们查询数据库变得更快,MongoDB 的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的查询优化技巧。
用这个地址生成的二维码也是密密麻麻,虽不影响微信长按扫码,一旦二维码尺寸缩一点点,图片马上就会糊掉,导致摄像头直接扫码会难以识别。
一个数据库中可以有多个数据库,一个数据库中可以有多个集合(数组),一个集合中可以有多个文档(表记录)
在《实例对比 Julia, R, Python,谁是狼语言?》我们简单介绍了 Julia 的背景,以及通过优化一个似然函数的参数 μ 和 σ,来对比 Julia、R、Python 三门语言,谁更快,谁的输出更舒适。
对字符串的排序可以使用前面的通用排序算法,但有些专用的字符串排序算法将比通用排序算法效率更高,它们突破了NlogN的时间下界。 算法 是否稳定 原地排序 运行时间 额外空间 优势领域 低位优先的字符串排序 是 否 NW N 较短的定长字符串 高位优先的字符串排序 是 否 N到Nw之间 N+WR 随机字符串 三向字符串快速排序 否 是 N到Nw之间 W+logN 通用排序算法,特别适用于 含有较长公共前缀的字符串 字母表的长度为R,字符串的长度为N,字符串平均长度为w,最大长度为W。
本文作者戴卓嘉,拥有 10 年开发经验的数据科学家,以下是他对 Julia、R、Python 分别在字符串排序速度上的示例与对比,Python 为何会被碾压?废话不多说,马上开讲。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云