MongoDB:数据库初步应用

本文介绍了如何连接MongoDB数据库,包括使用MongoDB Compass创建数据库和集合,以及导入数据。接着,讲解了Spring Boot如何连接MongoDB,添加相关依赖和配置。最后,展示了如何通过MongoDB实体类和MongoTemplate进行数据操作,实现对象与数据库的映射。

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一.连接MongoDB

1.MongoDBCompass连接数据库

连接路径:mongodb://用户名:密码@localhost:27017/

2.创建数据库(集合)

MongoDB中数据库被称为集合.

 MongoDBCompass连接后,点击红色框加号创建集合,点击蓝色框加号创建文档(数据表)

文档中的数据结构(相当于表中的列)设计不用管,添加数据的时候,自动创建列和数据类型.

3.在集合中添加数据

可以将JSON文件添加到集合中.如果是多条数据结构应该如下,不然会提示格式错误

[{ ... },{ ... },{ ... }]

如果是多条数据,最外层应该是[ ] , 这个和从MySql导出来的数据有点点不一样,如果是从MySQL中导出的话,要把json文档打开,按照上面这个格式去掉头尾.

二. Spring Boot 连接MongoDB

1.pom添加引用

<!--        添加mongodb引用-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</ar
<think>好的,我现在需要帮助用户理解他们提供的关于设置LangChain环境变量的命令。首先,用户给出了一些系统级指令,要求使用特定的LaTeX格式,并且用中文回答,结构清晰。用户的问题涉及到四个环境变量的设置,以及相关的解释。 首先,我需要解析用户提供的命令和解释。用户给出了四个setx命令,分别设置LANGCHAIN_TRACING_V2、LANGCHAIN_ENDPOINT、LANGCHAIN_API_KEY和LANGCHAIN_PROJECT。然后用户对这些变量进行了说明,指出它们的作用,比如开启日志跟踪、指定项目名称、API密钥等。 接下来,我需要确认这些命令的正确性。setx是Windows中用于设置环境变量的命令,但用户需要注意这些设置可能需要重启或新开的命令行窗口才能生效。另外,用户提到在代码中无需改动,但需要确保环境变量正确加载。 然后,用户的解释部分已经比较详细,但可能需要进一步结构化,以便更清晰地传达信息。例如,分点说明每个变量的作用,使用场景,以及注意事项。同时,需要检查是否有遗漏的信息,比如LANGCHAIN_ENDPOINT的作用在用户提供的解释中没有详细说明,可能需要补充。 另外,用户提到设置这些变量后,LangChain会自动将日志发送到LangSmith,而项目名称如果存在会自动创建,这点需要确认是否正确。根据LangChain的文档,确实有这样的行为,所以可以保留这个信息。 还需要注意用户提到的“代码无需任何变动”这一点,但需要提醒用户确保他们的代码确实使用了LangChain,并且正确引入了相关的模块,否则即使设置了环境变量,日志也会被捕获。 可能的疑问点包括:这些环境变量是否在所有操作系统中设置方式相同?用户给出的是Windows的setx命令,如果是Linux或macOS,可能需要使用export命令。是否需要提醒用户这一点?根据用户的问题,可能他们是在Windows环境下操作,所以暂时需要扩展,但如果有必要可以提到。 另外,关于LANGCHAIN_TRACING_V2设置为true,是否还有其他可能的取值或配置选项?比如是否需要其他参数,或者是否支持同的日志级别?根据LangChain的文档,通常这个变量是布尔值,开启或关闭跟踪功能。 最后,整理回答的结构,确保符合用户的要求:分步骤解释每个命令的作用,使用场景,注意事项,并给出示例。同时,检查LaTeX格式是否正确,变量名用$...$包裹,独立公式用$$...$$,但在这个问题中可能需要数学公式,所以主要确保变量名和内联代码的正确格式。 可能还需要补充一些使用示例,比如运行代码后如何在LangSmith平台上查看日志,或者如何验证环境变量是否设置正确。此外,提醒用户替换<your-api-key>为实际的API密钥,并确保密钥的安全性,要泄露。 总结,回答的结构应该是: 1. 分点解释每个环境变量的作用。 2. 说明设置后的效果和使用场景。 3. 提供设置示例和注意事项。 4. 强调无需代码修改,但依赖LangChain的正确使用。 5. 可能的补充信息,如同OS的设置方式,验证步骤等。 需要确保语言简洁明了,符合中文表达习惯,避免技术术语过于复杂,同时保持专业性。最后检查LaTeX格式是否正确,比如变量名是否正确使用$包裹,是否有语法错误。</think>以下是分步解释环境变量设置及作用的说明: ### 环境变量设置命令解析 在Windows系统中执行以下命令: ```cmd setx LANGCHAIN_TRACING_V2 true setx LANGCHAIN_ENDPOINT "https://api.smith.langchain.com" setx LANGCHAIN_API_KEY <your-api-key> setx LANGCHAIN_PROJECT langchain_for_llm_application_development ``` ### 变量作用详解 1. **$LANGCHAIN\_TRACING\_V2$** - 类型:布尔值 - 功能:启用/禁用LangChain的日志跟踪功能 - 示例值:`true`表示开启,所有LLM交互将被记录到LangSmith平台 2. **$LANGCHAIN\_ENDPOINT$** - 类型:URL字符串 - 功能:指定LangSmith服务的API端点 - 固定值:`https://api.smith.langchain.com`(生产环境标准地址) 3. **$LANGCHAIN\_API\_KEY$** - 类型:字符串 - 功能:身份验证密钥,从LangSmith平台获取 - 获取方式:登录LangSmith → 点击用户头像 → "API Keys" → 创建新密钥 - 安全提示:需替换为实际密钥,避免泄露 4. **$LANGCHAIN\_PROJECT$** - 类型:字符串 - 功能:定义日志存储的目标项目名称 - 特点: - 项目存在时将自动创建 - 未设置时默认使用`default`项目 - 支持动态切换(如`dev_2024`/`prod`分类) ### 生效验证与使用 1. **生效条件** - Windows:需重启命令行工具或新开会话 - Linux/macOS:使用`export`命令并`source`配置文件 2. **代码兼容性** - 无需修改现有代码,但需满足: - 已安装`langchain`或`langsmith`库 - 代码中至少有一个LangChain组件被调用 - 验证示例: ```python from langchain.llms import OpenAI llm = OpenAI() # 简单调用即可触发日志记录 ``` 3. **日志查看** - 登录LangSmith平台 → 选择对应项目 → 查看请求详情: - 输入/输出内容 - 延迟性能指标 - 令牌消耗统计 ### 高级配置场景 - **多环境隔离** 通过切换`LANGCHAIN_PROJECT`实现同环境的日志分离: ```cmd :: 开发环境 setx LANGCHAIN_PROJECT llm_dev_v1 :: 生产环境 setx LANGCHAIN_PROJECT llm_prod_v2 ``` - **敏感信息过滤** 可在LangSmith平台配置数据脱敏规则,避免记录隐私字段 > **注意**:长期开启跟踪会产生数据存储成本,建议在调试阶段启用,生产环境按需使用。
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