mongodb在docker中的部署以及数据的导入

【Ragflow】9.问答为什么比搜索响应慢?从源码角度深入分析 前几天看到有群友提到一个现象:Ragflow的搜索界面的问答速度很快,但聊天界面的问答速度很慢,究竟是什么原因?在深入挖掘源码之后,逐渐发现了问题的答案。 阅读详情

docker部署

  • docker search mongo
  • docker pull mongo
  • docker images
  • docker run -itd --name mongo -p 27017:27017 mongo --auth
  • docker ps
  • docker exec -it mongo mongo admin
  • db.createUser({ user:‘admin’,pwd:‘123456’,roles:[ { role:‘userAdminAnyDatabase’, db: ‘admin’}]});
  • db.auth(‘admin’, ‘123456’)

到这里似乎就已经完成了。。接下来我打开robot连接

but !!

当我开始creat database,点击create的时候,它就会报错👇

not authorized on test to execute command { listCollections: 1.0 }...

解决方法

重新建立一个user,修改它的权限为root

  • docker exec -it 99511e3166ed bash
  • mongo
  • exit
  • mongo -u admin -p 123456
  • show dbs;
  • use admin
  • db.createUser({user: “root”,pwd: “123456”,roles: [{ role: “root”, db: “admin” }]});

mongodb导入数据

  • 先将宿主机上的数据copy到容器中(拷贝到mongodb的bin目录下,可以在进入mongodb容器的bin目录之后通过ls来查看是否拷贝成功)
docker cp  /Users/doris/Documents/eportalplus   mongodb:/bin/
  • 进入容器
docker exec -it mongodb bash
  • 恢复到数据库实例(这里要先在robot中建立一个eportalplus数据库)
mongorestore -d eportalplus /bin/eportalplus
Dify 第 13 篇 Dify 工作流 详解 工作流通过将复杂任务分解为节点降低复杂度,提升LLM应用的性能和稳定性。Dify工作流分为两类:Chatflow面向对话场景(如客服),支持多轮对话;Workflow面向批处理场景(如翻译),提供逻辑节点实现自动化。核心概念包括节点、变量(系统/会话/环境变量)及应用类型差异:Chatflow支持中间输出和对话历史,Workflow仅支持结束节点输出。系统变量以"sys"开头,用于全局数据传递,不同应用类型变量不同,如Chatflow的sys.query存储用户输入,Workflow的s 阅读详情

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weixin_31108679的博客 350
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OOOOOOh~
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