打造强大数据应用：使用Supabase构建你的PostgreSQL后端

最新推荐文章于 2025-05-13 17:23:46 发布

aGRGWRF

最新推荐文章于 2025-05-13 17:23:46 发布

阅读量653

点赞数 13

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： postgresql 数据库 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/aGRGWRF/article/details/144622293

# 打造强大数据应用：使用Supabase构建你的PostgreSQL后端

## 引言

在现代应用开发中，选择合适的数据库至关重要。本文将探讨Supabase，这款开源的Firebase替代方案。Supabase以PostgreSQL为基础，提供了强大的SQL查询能力，并且与现有工具和框架的集成简单直观。本篇文章将详细介绍Supabase的安装和设置过程，如何使用它构建矢量存储，并通过示例代码帮助你快速上手。

## 主要内容

### 1. Supabase简介

Supabase是一款基于PostgreSQL构建的开源平台，旨在为开发者提供实时数据库和身份验证等功能。它不仅易于使用，而且兼容性强，是构建现代应用的理想选择。

### 2. PostgreSQL的强大功能

PostgreSQL，又称Postgres，是一个免费的开源关系型数据库管理系统（RDBMS），以其可扩展性和SQL合规性而著称。利用PostgreSQL的强大功能，开发者可以轻松处理复杂数据查询和操作。

### 3. 安装和设置

你可以通过以下命令安装Supabase的Python包：
```bash
pip install supabase

安装完成后，我们可以开始配置和使用Supabase。值得注意的是，在某些地区可能由于网络限制，访问API时需要考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。

代码示例

下面是一个使用Supabase构建矢量存储的示例代码：

# Import the necessary module from langchain_community
from langchain_community.vectorstores import SupabaseVectorStore

# Initialize the SupabaseVectorStore
vector_store = SupabaseVectorStore(
    api_url='{AI_URL}',  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    api_key='your_supabase_api_key'
)

# Store a vector with the key 'example_key'
vector_store.store_vector('example_key', [0.1, 0.2, 0.3])

# Retrieve the vector with the key 'example_key'
stored_vector = vector_store.get_vector('example_key')
print(stored_vector)