Untuk menyambungkan data MySQL ke aplikasi Node.js, 1. Pasang modul MySQL2; 2. Buat konfigurasi sambungan, termasuk tuan rumah, pengguna, kata laluan, pangkalan data, dan sebagainya; 3. Mewujudkan sambungan dan mengendalikan kesilapan; 4. Melaksanakan pertanyaan SQL dan hasil proses; 5. Tutup sambungan atau gunakan kolam sambungan untuk menguruskan sambungan; Masalah biasa termasuk penyumbatan rangkaian, kebenaran akaun yang tidak mencukupi, sekatan firewall, kesilapan kata laluan dan masalah sambungan SSL. Ikuti langkah -langkah untuk menyelesaikan masalah.
Menyambungkan pangkalan data MySQL ke aplikasi Node.js tidak rumit, tetapi beberapa butiran terdedah kepada kesilapan. Selagi anda bersedia untuk kebergantungan dan dikonfigurasikan dengan betul, anda pada dasarnya boleh menyambung dengan lancar.

Berikut adalah beberapa langkah biasa dan mata untuk memberi perhatian kepada bagaimana untuk melakukannya.
Pasang modul MySQL
Node.js sendiri tidak mempunyai sokongan MySQL terbina dalam, anda perlu memasang modul klien MySQL terlebih dahulu. Yang paling biasa digunakan ialah mysql
atau mysql2
, yang mempunyai prestasi yang lebih baik dan juga menyokong janji.

Jalankan arahan untuk dipasang:
NPM Pasang MySQL2
Jika anda tidak mahu menukar modul, tidak mengapa untuk terus menggunakan mysql
, tetapi disyorkan untuk menggunakan mysql2
, yang mempunyai keserasian yang baik.

Buat konfigurasi sambungan
Sebelum menyambung ke pangkalan data, anda perlu menyediakan maklumat sambungan. Termasuk nama tuan rumah, nama pengguna, kata laluan, nama pangkalan data, dan port pilihan.
Biasanya anda akan menulis objek konfigurasi, seperti ini:
const mysql = memerlukan ('mysql2'); const connection = mysql.CreateConnection ({ Tuan rumah: 'localhost', Pengguna: 'Your_username', Kata Laluan: 'Your_password', Pangkalan Data: 'Your_database' });
Parameter ini mesti diisi mengikut persekitaran pangkalan data sebenar anda. Sebagai contoh, jika pangkalan data tidak tempatan, tuan rumah mesti ditukar kepada IP atau nama domain yang sepadan.
Mewujudkan sambungan dan laksanakan pertanyaan
Setelah membuat konfigurasi, anda boleh membuat sambungan:
sambungan.connect ((err) => { jika (err) { Console.error ('Sambungan gagal:', err.stack); kembali; } console.log ('Sambungan berjaya, id adalah:', connection.threadid); });
Selepas sambungan berjaya, anda boleh melaksanakan pertanyaan SQL:
sambungan.Query ('pilih 1 1 sebagai penyelesaian', (ralat, hasil, medan) => { jika (ralat) membuang ralat; console.log ('hasil pertanyaan:', hasil [0] .solution); });
Jangan lupa untuk menutup sambungan pada akhirnya:
sambungan.end ();
Atau jika anda ingin mengawal kitaran hayat sambungan lebih fleksibel, anda boleh menggunakan kolam sambungan, yang sesuai untuk aplikasi dengan banyak permintaan serentak.
Soalan yang sering ditanya
- Penyumbatan Rangkaian : Pangkalan data jauh perlu mengesahkan sama ada sambungan IP semasa dibenarkan.
- Kebenaran akaun yang tidak mencukupi : Sama ada pengguna MySQL mempunyai kebenaran untuk mengakses pangkalan data yang sepadan.
- Sekatan Firewall : Port 3306 boleh dibuka pada pelayan awan.
- Ralat Kata Laluan atau Pengguna tidak wujud : Periksa sama ada nama pengguna dan kata laluan adalah tepat.
- Isu Sambungan SSL : Beberapa pangkalan data yang diuruskan memerlukan SSL untuk diberi mandat, dan anda boleh menambah
ssl: 'Amazon RDS'
atau mod lain ke konfigurasi.
Jika anda melaporkan ralat ER_ACCESS_DENIED_ERROR
semasa menyambung, kemungkinan nama pengguna atau kata laluan salah; Sekiranya ia ECONNREFUSED
, mungkin pangkalan data tidak berjalan atau pelabuhan tidak berjalan.
Pada dasarnya itu sahaja. Ikuti langkah -langkah ini untuk menyambung ke MySQL dalam kebanyakan kes.
Atas ialah kandungan terperinci cara menyambung ke mysql dari node.js. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

1. 2. Prestasi tinggi memerlukan pergantungan pada cache (redis), pengoptimuman pangkalan data, CDN dan giliran tak segerak; 3. Keselamatan mesti dilakukan dengan penapisan input, perlindungan CSRF, HTTPS, penyulitan kata laluan dan kawalan kebenaran; 4. Pengiklanan pilihan wang, langganan ahli, ganjaran, komisen, pembayaran pengetahuan dan model lain, terasnya adalah untuk memadankan nada komuniti dan keperluan pengguna.

Terdapat tiga cara utama untuk menetapkan pembolehubah persekitaran dalam PHP: 1. Konfigurasi global melalui php.ini; 2. Melalui pelayan web (seperti setenv Apache atau fastcgi_param of nginx); 3. Gunakan fungsi Putenv () dalam skrip PHP. Antaranya, php.ini sesuai untuk konfigurasi global dan jarang mengubah konfigurasi, konfigurasi pelayan web sesuai untuk senario yang perlu diasingkan, dan putenv () sesuai untuk pembolehubah sementara. Dasar kegigihan termasuk fail konfigurasi (seperti php.ini atau konfigurasi pelayan web), fail .Env dimuatkan dengan perpustakaan dotenv, dan suntikan dinamik pembolehubah dalam proses CI/CD. Maklumat sensitif pengurusan keselamatan harus dielakkan dengan keras, dan disyorkan untuk digunakan.

Untuk mengumpul data tingkah laku pengguna, anda perlu merakam pelayaran, mencari, membeli dan maklumat lain ke dalam pangkalan data melalui PHP, dan membersihkan dan menganalisisnya untuk meneroka keutamaan minat; 2. Pemilihan algoritma cadangan harus ditentukan berdasarkan ciri -ciri data: berdasarkan kandungan, penapisan kolaboratif, peraturan atau cadangan campuran; 3. Penapisan kolaboratif boleh dilaksanakan di PHP untuk mengira kesamaan kosinus pengguna, pilih K jiran terdekat, skor ramalan berwajaran dan mengesyorkan produk pemarkahan tinggi; 4. Penilaian prestasi menggunakan ketepatan, ingat, nilai F1 dan CTR, kadar penukaran dan sahkan kesan melalui ujian A/B; 5. Masalah permulaan sejuk boleh dikurangkan melalui atribut produk, maklumat pendaftaran pengguna, cadangan popular dan penilaian pakar; 6. Kaedah Pengoptimuman Prestasi termasuk hasil cadangan cache, pemprosesan tak segerak, pengkomputeran yang diedarkan dan pengoptimuman pertanyaan SQL, dengan itu meningkatkan kecekapan cadangan dan pengalaman pengguna.

PHP memainkan peranan penyambung dan pusat otak dalam perkhidmatan pelanggan pintar, yang bertanggungjawab untuk menyambungkan input depan, penyimpanan pangkalan data dan perkhidmatan AI luaran; 2. Apabila melaksanakannya, adalah perlu untuk membina seni bina berbilang lapisan: front-end menerima mesej pengguna, preprocesses dan permintaan PHP back-end permintaan, pertama sepadan dengan asas pengetahuan tempatan, dan terlepas, panggil perkhidmatan AI luaran seperti OpenAI atau Dialogflow untuk mendapatkan balasan pintar; 3. Pengurusan Sesi ditulis kepada MySQL dan pangkalan data lain oleh PHP untuk memastikan kesinambungan konteks; 4. Perkhidmatan AI bersepadu perlu menggunakan Guzzle untuk menghantar permintaan HTTP, selamat menyimpan Apikeys, dan melakukan kerja yang baik untuk pemprosesan ralat dan analisis tindak balas; 5. Reka bentuk pangkalan data mesti termasuk sesi, mesej, pangkalan pengetahuan, dan jadual pengguna, dengan munasabah membina indeks, memastikan keselamatan dan prestasi, dan menyokong memori robot

Apabila memilih rangka kerja PHP yang sesuai, anda perlu mempertimbangkan secara komprehensif mengikut keperluan projek: Laravel sesuai untuk pembangunan pesat dan menyediakan enjin template eloquentorm dan bilah, yang mudah untuk operasi pangkalan data dan rendering bentuk dinamik; Symfony lebih fleksibel dan sesuai untuk sistem kompleks; Codeigniter adalah ringan dan sesuai untuk aplikasi mudah dengan keperluan prestasi tinggi. 2. Untuk memastikan ketepatan model AI, kita perlu memulakan dengan latihan data berkualiti tinggi, pemilihan penunjuk penilaian yang munasabah (seperti ketepatan, penarikan balik, nilai F1), penilaian prestasi biasa dan penalaan model, dan memastikan kualiti kod melalui ujian unit dan ujian integrasi, sambil terus memantau data input untuk mencegah data drift. 3. Banyak langkah diperlukan untuk melindungi privasi pengguna: menyulitkan dan menyimpan data sensitif (seperti AES

Untuk membolehkan bekas PHP menyokong pembinaan automatik, terasnya terletak pada mengkonfigurasi proses integrasi berterusan (CI). 1. Gunakan Dockerfile untuk menentukan persekitaran PHP, termasuk imej asas, pemasangan lanjutan, pengurusan ketergantungan dan tetapan kebenaran; 2. Konfigurasi alat CI/CD seperti Gitlabci, dan tentukan peringkat binaan, ujian dan penempatan melalui fail .gitlab-ci.yml untuk mencapai pembinaan, pengujian dan penggunaan automatik; 3. Mengintegrasikan kerangka ujian seperti PHPUnit untuk memastikan ujian secara automatik dijalankan selepas perubahan kod; 4. Gunakan strategi penempatan automatik seperti Kubernet untuk menentukan konfigurasi penempatan melalui fail penyebaran.yaml; 5. Mengoptimumkan Dockerfile dan mengamalkan pembinaan pelbagai peringkat

1. PHP terutamanya menjalankan pengumpulan data, komunikasi API, pemprosesan peraturan perniagaan, pengoptimuman cache dan paparan cadangan dalam sistem cadangan kandungan AI, dan bukan secara langsung melaksanakan latihan model kompleks; 2. Sistem ini mengumpul tingkah laku pengguna dan data kandungan melalui PHP, memanggil perkhidmatan AI back-end (seperti model Python) untuk mendapatkan hasil cadangan, dan menggunakan Redis Cache untuk meningkatkan prestasi; 3. Algoritma cadangan asas seperti penapisan kolaboratif atau persamaan kandungan boleh melaksanakan logik ringan dalam PHP, tetapi pengkomputeran besar-besaran masih bergantung kepada perkhidmatan AI profesional; 4. Pengoptimuman perlu memberi perhatian kepada masa nyata, permulaan sejuk, kepelbagaian dan maklum balas yang ditutup gelung, dan cabaran termasuk prestasi konkurensi tinggi, kestabilan kemas kini model, pematuhan data dan tafsiran cadangan. PHP perlu bekerjasama untuk membina maklumat yang stabil, pangkalan data dan front-end.

Idea utama PHP menggabungkan AI untuk analisis kandungan video adalah untuk membiarkan PHP berfungsi sebagai backend "gam", pertama memuat naik video ke penyimpanan awan, dan kemudian hubungi perkhidmatan AI (seperti Google CloudVideoi, dll) untuk analisis asynchronous; 2. PHP mengasingkan keputusan JSON, mengekstrak orang, objek, adegan, suara dan maklumat lain untuk menghasilkan tag pintar dan menyimpannya dalam pangkalan data; 3. Kelebihannya adalah menggunakan ekosistem web matang PHP untuk mengintegrasikan keupayaan AI dengan cepat, yang sesuai untuk projek dengan sistem PHP yang sedia ada untuk melaksanakan dengan cekap; 4. Cabaran umum termasuk pemprosesan fail yang besar (dihantar secara langsung ke penyimpanan awan dengan URL yang telah ditandatangani), tugas tak segerak (memperkenalkan beratur mesej), kawalan kos (analisis atas permintaan, pemantauan belanjawan) dan pengoptimuman hasil (standardisasi label); 5. Tag pintar meningkatkan visual dengan ketara
