使用 SurrealDB 进行高效数据管理和文档加载

技术背景介绍

SurrealDB 是一款端到端的云原生数据库,旨在为现代应用程序(包括 Web、移动、无服务器、Jamstack、后端和传统应用)提供支持。通过 SurrealDB,您可以简化数据库和 API 基础设施,减少开发时间,并快速且低成本地构建安全且高性能的应用程序。

SurrealDB 的关键特性

  • 减少开发时间:SurrealDB 通过移除大多数服务器端组件,简化您的数据库和 API 堆栈,使您能够更快更便宜地构建安全高效的应用程序。
  • 实时协作 API 后端服务:SurrealDB 既是数据库也是 API 后端服务,支持实时协作。
  • 支持多种查询语言:SurrealDB 支持从客户端设备进行 SQL 查询、GraphQL、ACID 事务、WebSocket 连接、结构化和非结构化数据、图查询、全文索引和地理空间查询。
  • 细粒度访问控制:SurrealDB 提供基于行级权限的访问控制,使您可以精确管理数据访问。

核心原理解析

SurrealDBLoader 是一个用于从 SurrealDB 数据库返回 Langchain 文档列表的工具。它通过 WebSocket 连接到 SurrealDB,并支持多种查询和过滤选项。

参数解析

  • dburl: WebSocket 端点的连接字符串(默认:ws://localhost:8000/rpc)
  • ns: 命名空间的名称(默认:langchain)
  • db: 数据库的名称(默认:database)
  • table: 表的名称(默认:documents)
  • db_user: 如果需要,SurrealDB 的用户名
  • db_pass: 如果需要,SurrealDB 的密码
  • filter_criteria: 用于构建 WHERE 子句的过滤条件(字典类型)

代码实现演示

以下是如何使用 SurrealDBLoader 的示例代码:

# 首先安装相关依赖包(在 Jupyter Notebook 中取消注释并运行)
# %pip install --upgrade --quiet surrealdb langchain langchain-community

# 为了在 Jupyter Notebook 中运行,需要引入 nest_asyncio
import nest_asyncio
nest_asyncio.apply()

import json
from langchain_community.document_loaders.surrealdb import SurrealDBLoader

# 使用 SurrealDB 连接和查询
loader = SurrealDBLoader(
    dburl="ws://localhost:8000/rpc",
    ns="langchain",
    db="database",
    table="documents",
    db_user="root",
    db_pass="root",
    filter_criteria={},
)

# 加载文档数据
docs = loader.load()

# 查看文档数量
print(len(docs))

# 获取最后一个文档的元数据和内容
doc = docs[-1]
print(doc.metadata)

print(len(doc.page_content))

# 解析文档内容
page_content = json.loads(doc.page_content)
print(page_content["text"])

代码注释分析

  1. 使用 pip 安装必要的 Python 包。
  2. 为了在 Jupyter Notebook 环境中运行,需要使用 nest_asyncio 模块。
  3. 导入 SurrealDBLoader 模块,并配置连接参数,包括 WebSocket 端点地址、命名空间、数据库名、表名以及访问权限。
  4. 通过 loader.load() 方法加载文档,并获取文档数量。
  5. 查看最后一个文档的元数据和内容,解析并展示文档内容。

应用场景分析

SurrealDB 特别适用于以下应用场景:

  • 实时协作应用:如协作编辑器、即时通讯应用等需要实时数据同步的场景。
  • 无服务器和 Jamstack 应用:简化后端基础设施,降低运行成本。
  • 复杂查询需求:通过支持多种查询语言和高级查询功能,满足复杂的数据查询和处理需求。

实践建议

  1. 选择合适的部署方式:根据您的应用场景和需求,可以选择在本地部署 SurrealDB 或使用云服务。
  2. 合理使用过滤条件:在大数据量场景下,合理构建 filter_criteria 以提高查询效率。
  3. 安全管理访问权限:利用 SurrealDB 的行级权限控制,确保数据的安全访问。

结束语:如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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