使用 SurrealDB 实现高效的实时协作和向量存储

在现代应用开发中，拥有一个功能强大且易于集成的数据库对于加速开发流程至关重要。SurrealDB 是一种专为现代应用设计的端到端云原生数据库，不仅具备高效的数据存储能力，还兼备实时协作的 API 后端服务。这篇文章将详细介绍 SurrealDB 的核心功能，并通过示例代码演示如何在应用中使用 SurrealDB 进行高效的向量存储操作。

技术背景介绍

SurrealDB 为现代应用（如网页、移动端、无服务架构、Jamstack等）提供了一种简化数据库和 API 基础设施的方式。它通过减少服务器端组件，帮助开发者大幅缩短开发时间，并且支持多种查询语言、实时数据协作、以及精细的访问控制。

核心原理解析

SurrealDB 的核心在于其同时作为数据库和 API 服务存在，使得应用可以进行实时数据交互，而无需额外的服务器端管理。它支持多种查询格式，包括 SQL、GraphQL，以及对 ACID 事务的支持，确保数据的一致性和完整性。

代码实现演示

以下是如何设置 SurrealDB 并使用其向量存储功能的代码示例：

import nest_asyncio
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_community.vectorstores import SurrealDBStore
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

nest_asyncio.apply()  # 使 Jupyter notebook 兼容异步操作

# 加载文本并进行分块
documents = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt").load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

# 使用 HuggingFace 提供的嵌入模型
embeddings = HuggingFaceEmbeddings()

# 创建 SurrealDBStore 对象并初始化
db = SurrealDBStore(
    dburl="ws://localhost:8000/rpc",  # SurrealDB 数据库的 URL
    embedding_function=embeddings,
    db_user="root",  # SurrealDB 用户名
    db_pass="root"   # SurrealDB 密码
)

# 初始化异步库
await db.initialize()

# 清空向量存储集合中的所有文档
await db.adelete()

# 将文档添加到向量存储中
ids = await db.aadd_documents(docs)

# 输出添加的文档 ID
print(ids[:5])

应用场景分析

SurrealDB 特别适用于需要实时数据交互的应用场景，例如协作编辑器、实时数据分析平台以及需要复杂数据查询的应用。其支持多种查询语言和实时数据同步能力，使开发者能够更灵活地构建功能丰富的应用。

实践建议

1. 选择合适的查询语言：根据应用场景，选择 SurrealDB 支持的多种查询语言（如 SQL、GraphQL）以优化查询效率。
2. 利用实时功能：充分利用 SurrealDB 的实时协作功能，提升应用的可用性和用户体验。
3. 关注安全性：利用 SurrealDB 的行级权限控制确保数据安全，特别是在多用户协作应用中。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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