MongoDB Query API。 简单、丰富且统一。 一种灵活、直观的数据处理方式。使用所选语言和工具,以最少的代码和最高的生产力交付应用程序。 立即构建 了解详情 直观的界面可简化任何数据类型(包括数组、地理空间和时间序列数据)的复杂数据工作负载处理,所有这些都使开发者能够用更少的代码交付更多的工作。
ModifyDBInstanceParamTpl修改数据库参数模板20 任务相关接口 接口名称接口功能频率限制(次/秒) DescribeAsyncRequestInfo查询异步任务状态接口20 按key回档相关接口 接口名称接口功能频率限制(次/秒) FlashBackDBInstance按 Key 回档20 注意: 以上给出的接口频率限制维度为API + 接入地域 + 子账号,有关限频更多说明参...
ModifyDBInstanceParamTpl修改数据库参数模板20 任务相关接口 接口名称接口功能频率限制(次/秒) DescribeAsyncRequestInfo查询异步任务状态接口20 按key回档相关接口 接口名称接口功能频率限制(次/秒) FlashBackDBInstance按 Key 回档20 注意: 以上给出的接口频率限制维度为API + 接入地域 + 子账号,有关限频更多说明参...
MongoDB修改接口API汇总 1、MongoTemplate @Autowired private MongoTemplate mongoTemplateRouterData; publicBoolean updateCallbackData(RouterData data) { Update update=newUpdate(); update.set("callbackTime", data.getCallbackTime()); update.set("callbackParam", data.getCallbackParam()); update.set("ca...
MongoDB类型的API说明 对于API调用者,不需要关心底层技术细节,只需要在API集市获取API,申请绑定应用即可,参照HTTP API调用方式调用即可。 对于API开发者,需注意以下几点: 在项目中心登记MongoDB数据源时,"授权使用数据库"为进行账户认证的数据库(默认为admin),"数据库"为将要访问获取数据的数据库,二者不要混淆。目前...
mongodb 常用查询API: db.book.find(0.count() db.book.find({},{bookid,name,status}) //select bookid,name,status from book db.book.find({age:{$gt:30}}) db.book.find({age:{$gte:30}}) db.book.find({age:{$lt:30}}) db.book.find({age:{$gt:30,$lt:50}}) ...
client = new MongoClient(uri, { serverApi: { version: '1' } }); "1"是目前唯一可用的 API 版本。 默认情况下,客户端是非严格的。 非严格客户端允许您运行任何命令,无论它是否属于稳定 API。 检查客户端 API 版本 使用serverStatus命令检查是否存在应用程序的已配置 API 版本。对于连接到 MongoDB 实例...
该示例使用新的回调 API 来处理事务,它启动事务、执行指定的操作并提交(或在出错时中止)。新的回调 API 包含 "TransientTransactionError" 或"UnknownTransactionCommitResult" 提交错误的重试逻辑。 重要 推荐.。使用针对 MongoDB 部署版本更新的 MongoDB 驱动程序。 对于 MongoDB 4.2 部署(副本集和分片集群)上的事...
API描述 ModifyDBInstanceSpec调用ModifyDBInstanceSpec接口变更MongoDB单节点实例、副本集实例或Serverless实例的规格或存储空间。 ModifyNodeSpec调用ModifyNodeSpec接口变更MongoDB分片集群实例中节点的规格和存储空间。 ModifyNodeSpecBatch调用ModifyNodeSpecBatch接口变更MongoDB分片集群实例中一个或多个Mongos节点、Shard节点...
# MongoDB MONGODB_URI = "" DATABASE_NAME = "genai" COLLECTION_NAME = "rag" # 如果使用 OpenAI OPENAI_API_KEY = "" 使用以下定义创建搜索索引: { "type": "vectorSearch", "fields": [ { "numDimensions": 384, "path": "embedding", "similarity": "cosine", "type": "vector" } ] }...