Couchbase Ruby客户端技术文档
2024-12-27 00:16:56作者:齐添朝
1. 安装指南
Couchbase Ruby客户端库已经经过测试,兼容MRI 3.1、3.2和3.3版本。支持的平台包括Linux和MacOS。
要安装Couchbase Ruby客户端,您可以将以下内容添加到应用程序的Gemfile文件中:
gem "couchbase", "3.5.4"
然后执行以下命令安装:
$ bundle install
或者,您也可以单独安装:
$ gem install couchbase
对于某些平台,我们预先编译了二进制包。在某些情况下无法使用二进制包时,可以传递--platform=ruby
参数给gem install
命令(或者检查Bundler的specific_platform
和force_ruby_platform
选项)。在后一种情况下,请参阅开发部分了解构建依赖。
2. 项目的使用说明
以下是使用Couchbase Ruby客户端进行数据操作的基本步骤:
require "couchbase"
include Couchbase # 为简洁起见,包含Couchbase模块
# 初始化库
cluster = Cluster.connect("couchbase://127.0.0.1", "Administrator", "password")
# 打开bucket和collection以进行数据操作
bucket = cluster.bucket("my_bucket")
collection = bucket.default_collection
# 更新或插入文档
res = collection.upsert("foo", {"bar" => 42})
res.cas
#=> 22120998714646
# 从集合中检索文档
res = collection.get("foo")
res.cas
#=> 22120998714646
res.content
#=> {"bar"=>42}
# 删除文档
res = collection.remove("foo")
res.cas
#=> 47891154812182
# 从集合中获取前3个酒店数量最多的城市
res = cluster.query("
SELECT city, COUNT(*) AS cnt FROM `travel-sample`
WHERE type = $type
GROUP BY city
ORDER BY cnt DESC
LIMIT 3",
Options::Query(named_parameters: {type: "hotel"}, metrics: true))
res.rows.each do |row|
p row
end
#=> {"city"=>"San Francisco", "cnt"=>132}
# {"city"=>"London", "cnt"=>67}
# {"city"=>"Paris", "cnt"=>64}
3. 项目API使用文档
关于API的详细信息可以通过yard库生成。以下是如何生成API参考的步骤:
$ gem install yard
以下是生成特定git标签的API引用的步骤:
$ rake doc
API参考可以通过网页浏览器访问(其中VERSION
是SDK的当前版本):
$ firefox doc/couchbase-ruby-client-VERSION/index.html
4. 项目安装方式
安装Couchbase Ruby客户端的详细步骤如下:
- 将Couchbase Ruby客户端的依赖项添加到 Gemfile 文件中。
- 使用
bundle install
命令或gem install
命令安装依赖项。
对于编译和打包步骤,请参考以下命令:
$ bundle exec rake compile
运行测试:
$ bundle exec rake test
进行代码风格检查:
$ bundle exec rubocop
构建和安装Ruby gem:
$ gem build couchbase.gemspec
$ gem install couchbase-VERSION.snapshot.gem
在完成以上步骤后,您就可以在项目中使用Couchbase Ruby客户端进行数据操作了。
登录后查看全文
热门项目推荐
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0360Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++086Hunyuan3D-Omni
腾讯混元3D-Omni:3D版ControlNet突破多模态控制,实现高精度3D资产生成00Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
1 freeCodeCamp课程中屏幕放大器知识点优化分析2 freeCodeCamp全栈开发课程中测验游戏项目的参数顺序问题解析3 freeCodeCamp Cafe Menu项目中link元素的void特性解析4 freeCodeCamp全栈开发课程中React实验项目的分类修正5 freeCodeCamp猫照片应用教程中的HTML注释测试问题分析6 freeCodeCamp博客页面工作坊中的断言方法优化建议7 freeCodeCamp论坛排行榜项目中的错误日志规范要求8 freeCodeCamp 课程中关于角色与职责描述的语法优化建议 9 freeCodeCamp课程页面空白问题的技术分析与解决方案10 freeCodeCamp英语课程填空题提示缺失问题分析
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
22
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
189
2.14 K

React Native鸿蒙化仓库
C++
205
284

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1

Ascend Extension for PyTorch
Python
58
89

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
967
572

本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
545
76

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
192

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.01 K
399

本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
392
23