MongoDB を使用してオンライン チャット システムを開発する方法
はじめに:
この情報化時代において、人々はより効率的で便利なコミュニケーション方法を必要としています。オンライン チャット システムは、多くの人々の日常生活に欠かせないものになっています。この記事では、MongoDB データベースを使用してシンプルで実用的なオンライン チャット システムを開発する方法と、具体的なコード例を紹介します。
1. 概要
オンライン チャット システムは通常、クライアントとサーバーで構成され、サーバーにはチャット記録とユーザー情報を保存するデータベースが必要です。 MongoDB は、オンライン チャット システムの開発に非常に適した NoSQL データベースであり、高パフォーマンス、高可用性、拡張性の特徴を備えています。
2. MongoDB の基本環境構成
- MongoDB のインストール
MongoDB 公式 Web サイトから、オペレーティング システムに適したバージョンをダウンロードしてインストールします。 - MongoDB サービスの開始
コマンド ラインにmongod
と入力して、MongoDB サービスを開始します。MongoDB サービスは、デフォルトでポート 27017 をリッスンします。 - MongoDB に接続
コマンド ラインにmongo
と入力して MongoDB に接続します。デフォルトの接続はローカルで、ポートは 27017 です。
3. データベース モデルの設計
オンライン チャット システムのデータベースには、主に次のコレクションが含まれています:
- ユーザー コレクション (ユーザー)
コレクションユーザー ID、ユーザー名、パスワード、アバターなどのフィールドを含むユーザー情報をシステムに保存します。 - チャット ルーム コレクション (ルーム)
このコレクションには、ルーム ID、ルーム名、作成者 ID などのフィールドを含むチャット ルーム情報がシステムに保存されます。 - チャット レコード コレクション (メッセージ)
このコレクションには、レコード ID、送信者 ID、受信者 ID、メッセージの内容、送信時刻などのフィールドを含むチャット レコード情報がシステムに保存されます。
4. サーバーサイド開発
サーバーサイドの開発言語として Node.js を使用し、MongoDB の操作には MongoDB が公式に提供する Node.js ドライバー (mongodb) を使用します。
- インストールの依存関係
プロジェクト ディレクトリでnpm install mongodb
コマンドを実行して、mongodb ドライバーをインストールします。 -
MongoDB に接続
const { MongoClient } = require('mongodb'); const url = "mongodb://localhost:27017"; const dbName = "chat_system"; (async function connectMongoDB() { try { const client = await MongoClient.connect(url); const db = client.db(dbName); console.log('Connected successfully to MongoDB'); // 后续操作放在这里 client.close(); } catch (err) { console.log(err); } })();
- #ユーザーを作成
const { MongoClient } = require('mongodb'); const url = "mongodb://localhost:27017"; const dbName = "chat_system"; (async function createUser(username, password, avatar) { try { const client = await MongoClient.connect(url); const db = client.db(dbName); const user = { username, password, avatar }; const result = await db.collection('users').insertOne(user); console.log(`User ${username} has been created`); client.close(); } catch (err) { console.log(err); } })('test', '123456', 'avatar.png');
#メッセージを送信 const { MongoClient } = require('mongodb'); const url = "mongodb://localhost:27017"; const dbName = "chat_system"; (async function sendMessage(senderId, receiverId, content) { try { const client = await MongoClient.connect(url); const db = client.db(dbName); const message = { senderId, receiverId, content, createdAt: new Date() }; const result = await db.collection('messages').insertOne(message); console.log('Message has been sent'); client.close(); } catch (err) { console.log(err); } })('user1', 'user2', 'Hello');
##5. クライアント開発 クライアントは、HTML、CSS、JavaScript を使用して単純なチャット インターフェイスを開発するなど、Web テクノロジを使用して開発できます。
6. 概要
MongoDB を使用してオンライン チャット システムを開発すると、高パフォーマンス、高可用性、およびスケーラビリティを実現できます。この記事では、MongoDB の基本的な環境構成、データベースモデルの設計、サーバーサイドとクライアントサイドの開発例を紹介します。読者の皆様がこの記事を通じて MongoDB を使用したオンライン チャット システム開発の基本手順を理解し、これに基づいてより複雑で完全な開発作業を実行できるようになることを願っています。
以上がMongoDB を使用してオンライン チャット システムを開発する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

译者 | 李睿审校 | 孙淑娟随着Python越来越受欢迎,其局限性也越来越明显。一方面,编写Python应用程序并将其分发给没有安装Python的人员可能非常困难。解决这一问题的最常见方法是将程序与其所有支持库和文件以及Python运行时打包在一起。有一些工具可以做到这一点,例如PyInstaller,但它们需要大量的缓存才能正常工作。更重要的是,通常可以从生成的包中提取Python程序的源代码。在某些情况下,这会破坏交易。第三方项目Nuitka提供了一个激进的解决方案。它将Python程序编

今天这篇文章的重点是使用 ChatGPT API 创建私人语音 Chatbot Web 应用程序。目的是探索和发现人工智能的更多潜在用例和商业机会。我将逐步指导您完成开发过程,以确保您理解并可以复制自己的过程。为什么需要不是每个人都欢迎基于打字的服务,想象一下仍在学习写作技巧的孩子或无法在屏幕上正确看到单词的老年人。基于语音的 AI Chatbot 是解决这个问题的方法,就像它如何帮助我的孩子要求他的语音 Chatbot 给他读睡前故事一样。鉴于现有可用的助手选项,例如,苹果的 Siri 和亚马

ChatGPT 目前彻底改变了开发代码的方式,然而,大多数软件开发人员和数据专家仍然没有使用 ChatGPT 来改进和简化他们的工作。这就是为什么我在这里概述 5 个不同的功能,以提高我们的日常工作速度和质量。我们可以在日常工作中使用它们。现在,我们一起来了解一下吧。注意:切勿在 ChatGPT 中使用关键代码或信息。01.生成项目代码的框架从头开始构建新项目时,ChatGPT 是我的秘密武器。只需几个提示,它就可以生成我需要的代码框架,包括我选择的技术、框架和版本。它不仅为我节省了至少一个小时

测试时自适应(Test-TimeAdaptation,TTA)方法在测试阶段指导模型进行快速无监督/自监督学习,是当前用于提升深度模型分布外泛化能力的一种强有效工具。然而在动态开放场景中,稳定性不足仍是现有TTA方法的一大短板,严重阻碍了其实际部署。为此,来自华南理工大学、腾讯AILab及新加坡国立大学的研究团队,从统一的角度对现有TTA方法在动态场景下不稳定原因进行分析,指出依赖于Batch的归一化层是导致不稳定的关键原因之一,另外测试数据流中某些具有噪声/大规模梯度的样本

哈喽,大家好。之前给大家分享过摔倒识别、打架识别,今天以摔倒识别为例,我们看看能不能完全交给ChatGPT来做。让ChatGPT来做这件事,最核心的是如何向ChatGPT提问,把问题一股脑的直接丢给ChatGPT,如:用 Python 写个摔倒检测代码 是不可取的, 而是要像挤牙膏一样,一点一点引导ChatGPT得到准确的答案,从而才能真正让ChatGPT提高我们解决问题的效率。今天分享的摔倒识别案例,与ChatGPT对话的思路清晰,代码可用度高,按照GPT返回的结果完全可以开

自 2020 年以来,内容开发领域已经感受到人工智能工具的存在。1.Jasper AI网址:https://www.jasper.ai在可用的 AI 文案写作工具中,Jasper 作为那些寻求通过内容生成赚钱的人来讲,它是经济实惠且高效的选择之一。该工具精通短格式和长格式内容均能完成。Jasper 拥有一系列功能,包括无需切换到模板即可快速生成内容的命令、用于创建文章的高效长格式编辑器,以及包含有助于创建各种类型内容的向导的内容工作流,例如,博客文章、销售文案和重写。Jasper Chat 是该

1970年,机器人专家森政弘(MasahiroMori)首次描述了「恐怖谷」的影响,这一概念对机器人领域产生了巨大影响。「恐怖谷」效应描述了当人类看到类似人类的物体,特别是机器人时所表现出的积极和消极反应。恐怖谷效应理论认为,机器人的外观和动作越像人,我们对它的同理心就越强。然而,在某些时候,机器人或虚拟人物变得过于逼真,但又不那么像人时,我们大脑的视觉处理系统就会被混淆。最终,我们会深深地陷入一种对机器人非常消极的情绪状态里。森政弘的假设指出:由于机器人与人类在外表、动作上相似,所以人类亦会对

译者 | 李睿审校 | 孙淑娟信使、网络服务和其他软件都离不开机器人(bot)。而在软件开发和应用中,机器人是一种应用程序,旨在自动执行(或根据预设脚本执行)响应用户请求创建的操作。在本文中, NIX United公司的.NET开发人员Daniil Mikhov介绍了使用微软Azure Bot Services创建聊天机器人的一个例子。本文将对想要使用该服务开发聊天机器人的开发人员有所帮助。 为什么使用Azure Bot Services? 在Azure Bot Services上开发聊


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

SublimeText3 Linux 新バージョン
SublimeText3 Linux 最新バージョン

SecLists
SecLists は、セキュリティ テスターの究極の相棒です。これは、セキュリティ評価中に頻繁に使用されるさまざまな種類のリストを 1 か所にまとめたものです。 SecLists は、セキュリティ テスターが必要とする可能性のあるすべてのリストを便利に提供することで、セキュリティ テストをより効率的かつ生産的にするのに役立ちます。リストの種類には、ユーザー名、パスワード、URL、ファジング ペイロード、機密データ パターン、Web シェルなどが含まれます。テスターはこのリポジトリを新しいテスト マシンにプルするだけで、必要なあらゆる種類のリストにアクセスできるようになります。

WebStorm Mac版
便利なJavaScript開発ツール

SublimeText3 英語版
推奨: Win バージョン、コードプロンプトをサポート!
