在MongoDB中，您可以使用MongoDB shell或者使用编程语言中的MongoDB驱动来执行以下操作：

1. 新增文档（插入文档）：

// 使用MongoDB shell
db.collection.insertOne({key: 'value'}) // 插入单个文档
db.collection.insertMany([{key1: 'value1'}, {key2: 'value2'}]) // 插入多个文档
 
// 使用Node.js MongoDB驱动
const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
const url = 'mongodb://localhost:27017';
const dbName = 'mydatabase';
const client = new MongoClient(url);
 
async function insertDocuments() {
  try {
    await client.connect();
    console.log('Connected to server');
    const db = client.db(dbName);
    const collection = db.collection('collection');
    
    const insertOneResult = await collection.insertOne({key: 'value'});
    console.log('InsertOne Result:', insertOneResult.insertedId);
 
    const insertManyResult = await collection.insertMany([{key1: 'value1'}, {key2: 'value2'}]);
    console.log('InsertMany Result:', insertManyResult.insertedIds);
  } finally {
    await client.close();
  }
}
 
insertDocuments().catch(console.error);

2. 查询文档：

// 使用MongoDB shell
db.collection.find({key: 'value'})
 
// 使用Node.js MongoDB驱动
const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
const url = 'mongodb://localhost:27017';
const dbName = 'mydatabase';
const client = new MongoClient(url);
 
async function findDocuments() {
  try {
    await client.connect();
    console.log('Connected to server');
    const db = client.db(dbName);
    const collection = db.collection('collection');
    
    const query = {key: 'value'};
    const docs = await collection.find(query).toArray();
    console.log('Found Documents:', docs);
  } finally {
    await client.close();
  }
}
 
findDocuments().catch(console.error);

3. 更新文档：

// 使用MongoDB shell
db.collection.updateOne({key: 'value'}, {$set: {key: 'newValue'}}) // 更新单个文档
db.collection.updateMany({key: 'value'}, {$set: {key: 'newValue'}}) // 更新多个文档
 
// 使用Node.js MongoDB驱动
const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
const url = 'mongodb://localhost:27017';
const dbName = 'mydatabase';
const client = new MongoClient(url);

在Django中，我们使用模型来创建应用程序的数据结构。这些模型被定义在一个应用的models.py文件中。

以下是一个简单的例子，展示了如何在Django中定义一个模型：

from django.db import models
 
class Person(models.Model):
    first_name = models.CharField(max_length=30)
    last_name = models.CharField(max_length=30)
    birth_date = models.DateField()

在这个例子中，我们定义了一个Person模型，它有三个字段：first_name、last_name和birth_date。这些字段都是Django提供的数据类型，例如CharField和DateField。

要使用这个模型，你需要执行以下步骤：

1. 将模型添加到INSTALLED_APPS设置中的settings.py文件。
2. 运行python manage.py makemigrations来为模型创建迁移文件。
3. 运行python manage.py migrate来应用迁移，创建数据库表。

现在你可以在你的视图中使用这个模型来创建、读取、更新和删除Person实例。例如，你可以在视图中这样使用：

from django.shortcuts import render
from .models import Person
 
def person_list(request):
    people = Person.objects.all()
    return render(request, 'person_list.html', {'people': people})
 
def create_person(request):
    if request.method == 'POST':
        first_name = request.POST['first_name']
        last_name = request.POST['last_name']
        birth_date = request.POST['birth_date']
        Person.objects.create(first_name=first_name, last_name=last_name, birth_date=birth_date)
        return redirect('person_list')
 
    return render(request, 'create_person.html')

在这个例子中，我们创建了两个视图函数：person_list用于显示所有人的列表，create_person用于创建一个新的Person实例。这些视图函数使用了Django的ORM，通过Person.objects.all()和Person.objects.create()来与模型交互。

在ElasticSearch和MongoDB中实现搜索关键词联想功能，通常需要以下步骤：

1. 使用MongoDB的全文索引功能来存储大量文本数据。
2. 使用ElasticSearch来提供实时的搜索联想功能。

以下是一个简化的例子，展示如何使用ElasticSearch来实现搜索关键词联想：

from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 初始化ElasticSearch客户端
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 创建或更新ElasticSearch索引映射
def create_index(index_name, mappings):
    body = {
        "mappings": mappings
    }
    es.indices.create(index=index_name, body=body, ignore=400)
 
# 添加文档到ElasticSearch索引
def add_document(index_name, document):
    es.index(index=index_name, body=document)
 
# 搜索关键词联想
def search_suggestions(index_name, query):
    suggestions = es.search(
        index=index_name,
        body={
            "suggest": {
                "text": query,
                "my-suggestion": {
                    "prefix": query,
                    "completion": {
                        "field": "suggestion",
                        "fuzzy": True,
                        "size": 10
                    }
                }
            }
        }
    )
    return [s['text'] for s in suggestions['suggest']['my-suggestion'][0]['options']]
 
# 示例使用
if __name__ == "__main__":
    index_name = "example_index"
    mappings = {
        "properties": {
            "suggestion": {
                "type": "completion",
                "analyzer": "simple",
                "preserve_position_increments": true,
                "preserve_separators": false,
                "max_input_length": 50
            }
        }
    }
 
    # 创建索引
    create_index(index_name, mappings)
 
    # 添加文档
    documents = [
        {"suggestion": {"input": ["apple", "application", "banana", "bandana"]}}
    ]
    for doc in documents:
        add_document(index_name, doc)
 
    # 搜索联想
    query = "app"
    suggestions = search_suggestions(index_name, query)
    print(suggestions)  # 输出可能的联想词

在这个例子中，我们首先创建了一个ElasticSearch索引并定义了一个completion类型的字段用于联想功能。然后，我们添加了一些文档到索引中。最后，我们提供了一个搜索联想词的函数，它使用ElasticSearch的suggest API来返回给定查询的联想词。

请注意，这只是一个简化的例子，实际应用中可能需要考虑更多因素，如索引的维护、数据的更新策略、错误处理等。

Django是一个开放源代码的Web应用框架，用Python编写。它遵循MVC设计模式，但通常被认为是一个MVT（Model-View-Template）框架。以下是Django框架中一些基础知识的概述和示例代码：

1. 模型(Model)：定义了数据库的表和字段。

from django.db import models
 
class Person(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    age = models.IntegerField()

2. 视图(View)：处理用户请求并与模型交互。

from django.http import HttpResponse
 
def home(request):
    return HttpResponse("Hello, World!")

3. 模板(Template)：用于渲染HTML。

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Home Page</title>
</head>
<body>
    <h1>{{ name }}</h1>
</body>
</html>

4. URL配置(URL conf)：映射URL模式到视图函数。

from django.urls import path
from .views import home
 
urlpatterns = [
    path('', home, name='home'),
]

5. 表单(Form)：用于收集用户输入。

from django import forms
 
class ContactForm(forms.Form):
    name = forms.CharField(max_length=100)
    email = forms.EmailField()

6. Admin站点：提供了数据库内容的可视化界面。

from django.contrib import admin
from .models import Person
 
admin.site.register(Person)

这些都是Django框架中的基础概念，每个概念都有其特定的用途和相应的代码实现。在实际开发中，你会根据项目需求选择合适的Django组件，并编写相应的业务逻辑。

在MongoDB中，可以使用insertOne、insertMany、updateOne、updateMany、deleteOne、deleteMany等方法来进行文档的插入、更新、删除和查询操作。以下是这些操作的示例代码：

// 引入MongoDB客户端
const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
const url = 'mongodb://localhost:27017';
const dbName = 'mydatabase';
 
// 连接到MongoDB服务器
MongoClient.connect(url, function(err, client) {
  if(err) throw err;
  
  const db = client.db(dbName);
  const collection = db.collection('documents');
 
  // 插入单个文档
  collection.insertOne({a: 1}, function(err, result) {
    if(err) throw err;
    console.log('InsertOne:', result.insertedId);
  });
 
  // 插入多个文档
  collection.insertMany([{b: 1}, {b: 2}, {b: 3}], function(err, result) {
    if(err) throw err;
    console.log('InsertMany:', result.insertedIds);
  });
 
  // 更新单个文档
  collection.updateOne({a: 1}, {$set: {a: 10}}, function(err, result) {
    if(err) throw err;
    console.log('UpdateOne:', result.modifiedCount);
  });
 
  // 更新多个文档
  collection.updateMany({b: {$gt: 1}}, {$set: {b: 10}}, function(err, result) {
    if(err) throw err;
    console.log('UpdateMany:', result.modifiedCount);
  });
 
  // 删除单个文档
  collection.deleteOne({a: 10}, function(err, result) {
    if(err) throw err;
    console.log('DeleteOne:', result.deletedCount);
  });
 
  // 删除多个文档
  collection.deleteMany({b: 10}, function(err, result) {
    if(err) throw err;
    console.log('DeleteMany:', result.deletedCount);
  });
 
  // 关闭数据库连接
  client.close();
});

在上述代码中，我们首先连接到MongoDB数据库，然后选择一个集合进行操作。插入操作包括insertOne和insertMany，分别用于插入单个文档和多个文档。更新操作包括updateOne和updateMany，分别用于更新单个文档和多个文档。删除操作包括deleteOne和deleteMany，分别用于删除单个文档和多个文档。操作完成后，使用client.close()关闭数据库连接。

在Django中，你可以使用数据库函数来处理日期和时间。以下是一些常用的日期函数及其使用示例：

1. Extract(field from date): 从日期中提取特定的部分（年、月、日、小时等）。

from django.db.models.functions import Extract
from django.db.models import F
from django.utils.timezone import now
from myapp.models import MyModel
 
# 获取所有对象的年份
years = MyModel.objects.annotate(year=Extract('my_date_field', 'year'))
 
# 获取当前时间的月份
current_month = Extract(now, 'month')

2. Trunc(field, 'grouping'): 将日期时间字段截断到指定的组分（年、月、日等）。

from django.db.models import F, Trunc
from myapp.models import MyModel
 
# 获取今天日期相同的所有对象
today = Trunc('my_date_field', 'day')
same_day_objects = MyModel.objects.annotate(today=today).filter(today=F('my_date_field'))

3. CurrentDateTime(): 返回当前的日期和时间。

from django.db.models import DateTimeField, Expression
from myapp.models import MyModel
 
# 设置一个模型的字段为当前日期时间
MyModel.objects.update(last_modified=Expression(CurrentDateTime()))

这些函数可以用于查询、过滤和注解日期数据。记得在使用数据库函数时，确保你的数据库后端支持这些函数。

Django是一个开放源代码的Web应用框架，用Python编写。它最初是为了简化开发者的工作而建立的。Django的主要目标是让开发者可以快速地开发一个网站，让网站的开发人员不需要编写大量的代码就能实现网站的快速构建。

在Django框架中，数据是以模型的形式存在的。模型是一个Python类，它是Django.db.models的一部分。这个模型包含了一些字段和它们的数据。

以下是一些在Django框架中使用模型的方法：

1. 创建模型：

from django.db import models
 
class Person(models.Model):
    first_name = models.CharField(max_length=30)
    last_name = models.CharField(max_length=30)

2. 模型字段：

每个模型字段都是一个类，它的实例是模型的一部分。Django提供了多种字段类型，例如CharField，IntegerField，DateField等。

class MyModel(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    age = models.IntegerField()
    birth_date = models.DateField()

3. 模型选项：

除了字段之外，还可以定义一些选项来控制模型的行为。例如，我们可以设定db\_table来改变数据库中的表名，或者设定ordering来改变模型对象的默认排序。

class MyModel(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
 
    class Meta:
        db_table = 'my_model'
        ordering = ['name']

4. 模型的维护：

在模型创建好之后，我们需要通过以下命令来应用模型的变化，并创建数据库表。

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

5. 模型的实例化：

在Django中，我们可以通过模型类来创建模型的实例。

person = Person(first_name='John', last_name='Doe')
person.save()

6. 模型的查询：

Django提供了一套强大的数据库查询API，我们可以通过这套API来查询数据库中的数据。

people = Person.objects.filter(first_name='John')

7. 模型的更新：

我们可以通过模型的实例来更新数据库中的数据。

person = Person.objects.get(id=1)
person.first_name = 'Jane'
person.save()

8. 模型的删除：

我们可以通过模型的实例来删除数据库中的数据。

person = Person.objects.get(id=1)
person.delete()

以上就是Django框架中模型的一些基本使用方法。在实际的开发中，模型是非常重要的一部分，它直接影响到数据的存储和查询。

在本地手动部署FastGPT时，首先需要安装MongoDB和pgvector。

1. MongoDB的安装和配置：

MongoDB是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，适用于高负载的网站运行。

• 下载并安装MongoDB。
• 创建一个数据库以供FastGPT使用。
• 配置MongoDB，确保它在启动时自动运行。

2. pgvector的安装：

pgvector是一个为PostgreSQL提供向量搜索功能的扩展。

• 确保你有一个PostgreSQL数据库。
• 下载pgvector源代码。
• 编译并安装pgvector扩展。

以下是在Linux系统中安装MongoDB和pgvector的示例步骤：

# MongoDB安装示例（以Ubuntu为例）
sudo apt-get update
sudo apt-get install mongodb
sudo systemctl start mongodb
sudo systemctl enable mongodb
 
# 创建FastGPT数据库（示例代码）
mongo
use fastgpt
 
# pgvector安装示例（以Ubuntu为例）
# 安装编译依赖
sudo apt-get install build-essential libpq-dev
 
# 下载pgvector源码
git clone https://github.com/pgvector/pgvector.git
cd pgvector
 
# 编译并安装pgvector
make
sudo make install
 
# 在PostgreSQL中启用pgvector扩展
psql -d your_database -c "CREATE EXTENSION pgvector;"

请根据你的操作系统和环境对上述命令进行相应的调整。记得在实际部署时，根据自己的需求配置MongoDB和PostgreSQL，并确保它们的版本与FastGPT兼容。

// 假设已经有一个MongoDB复制集实例，以下是如何连接到复制集并进行操作的示例代码
 
// 引入MongoDB客户端
const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
 
// 连接URL，复制集由三个节点组成
const url = 'mongodb://user:password@hostA:portA,hostB:portB,hostC:portC/?replicaSet=replicaSetName';
 
// 创建MongoClient实例
MongoClient.connect(url, { useNewUrlParser: true, useUnifiedTopology: true }, function(err, client) {
    if (err) throw err;
 
    // 选择数据库和集合
    const db = client.db('myDatabase');
    const collection = db.collection('myCollection');
 
    // 进行数据操作，例如插入文档
    collection.insertOne({ a: 1 }, function(err, result) {
        if (err) throw err;
        console.log('文档插入成功');
 
        // 关闭连接
        client.close();
    });
});

这段代码演示了如何使用MongoDB的官方Node.js驱动程序连接到复制集。连接字符串包括三个节点和复制集名称，这是标准的连接字符串格式。在连接成功后，选择数据库和集合进行操作，这里是插入一个文档。最后，操作完成后关闭连接。

import pymongo
from pymongo import MongoClient
from pprint import pprint
 
class MongoDbUnauthorizedScanner:
    def __init__(self, host, port, dbname):
        self.host = host
        self.port = port
        self.dbname = dbname
 
    def scan(self):
        try:
            client = MongoClient(self.host, self.port)
            dbs = client.list_database_names()
            print("[+] Found the following databases: ", dbs)
        except pymongo.errors.OperationFailure as e:
            print("[!] Error: ", e)
 
if __name__ == "__main__":
    scanner = MongoDbUnauthorizedScanner('localhost', 27017, 'admin')
    scanner.scan()

这段代码使用了pymongo库来连接MongoDB服务，并尝试列出所有的数据库。如果连接失败，它会捕获异常并打印错误信息。这个简单的示例展示了如何使用Python进行MongoDB未授权访问扫描。