azure-cosmos-rust

bởi microsoft

Thư viện Azure Cosmos DB cho Rust (NoSQL API). CRUD tài liệu, container và dữ liệu phân phối toàn cầu. Kích hoạt: "cosmos db rust", "CosmosClient rust", "document crud rust", "NoSQL rust", "partition key rust".

npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill azure-cosmos-rust

Azure Cosmos DB library for Rust

Client library for Azure Cosmos DB NoSQL API — document CRUD, containers, and globally distributed data.

Use this skill when:

  • An app needs to store or query documents in Cosmos DB from Rust
  • You need CRUD operations on items with partition keys
  • You need key-based auth as an alternative to Entra ID

IMPORTANT: Only use the official azure_data_cosmos crate published by the azure-sdk crates.io user. Do NOT use the unofficial azure_cosmos or azure_sdk_for_rust community crates. Official crates use underscores in names and none have version 0.21.0.

Installation

cargo add azure_data_cosmos azure_identity serde serde_json tokio

If your code uses azure_core types directly (for example, azure_core::credentials::TokenCredential), add azure_core to Cargo.toml. If you only use azure_data_cosmos re-exports, direct azure_core dependency is optional.

Environment Variables

COSMOS_ENDPOINT=https://<account>.documents.azure.com/ # Required for all operations

Authentication

Rust Azure SDK code must not use DefaultAzureCredential. The Rust identity crate does not provide that type.

use azure_identity::DeveloperToolsCredential;
use azure_data_cosmos::{
    CosmosClient, AccountReference, AccountEndpoint, RoutingStrategy,
};

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    // Local dev: DeveloperToolsCredential. Production: use ManagedIdentityCredential.
    let credential = DeveloperToolsCredential::new(None)?;
    let endpoint: AccountEndpoint = "https://<account>.documents.azure.com/"
        .parse()?;
    let account = AccountReference::with_credential(endpoint, credential);
    let client = CosmosClient::builder()
        .build(account, RoutingStrategy::ProximityTo("East US".into()))
        .await?;
    Ok(())
}

Prefer the crate README/examples when checking builder signatures and CRUD method shapes instead of reconstructing APIs from memory or generated internals.

Client Hierarchy

ClientPurposeAccess
CosmosClientAccount-level operationsCosmosClient::builder().build(account).await?
DatabaseClientDatabase operationsclient.database_client("db")
ContainerClientContainer/item operationsdatabase.container_client("c").await

Core Workflow

use serde::{Serialize, Deserialize};
use azure_data_cosmos::CosmosClient;

#[derive(Serialize, Deserialize)]
struct Item {
    pub id: String,
    pub partition_key: String,
    pub value: String,
}

async fn crud(client: CosmosClient) -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    let container = client
        .database_client("myDatabase")
        .container_client("myContainer")
        .await;

    let item = Item {
        id: "1".into(),
        partition_key: "pk1".into(),
        value: "hello".into(),
    };

    // Create
    container.create_item("pk1", "1", item, None).await?;

    // Read
    let resp = container.read_item("pk1", "1", None).await?;
    let mut item: Item = resp.into_model()?;

    // Update
    item.value = "updated".into();
    container.replace_item("pk1", "1", item, None).await?;

    // Delete
    container.delete_item("pk1", "1", None).await?;
    Ok(())
}

Patch Item

use azure_data_cosmos::{PatchInstructions, PatchOperation};

let patch = PatchInstructions::from(vec![
    PatchOperation::set("/value", serde_json::json!("patched")),
]);
let patched: Item = container
    .patch_item("pk1", "1", patch, None)
    .await?
    .into_model()?;
println!("Patched value: {}", patched.value);

Key Auth (Optional)

Enable account key authentication with the feature flag:

cargo add azure_data_cosmos --features key_auth

RBAC Roles

For Entra ID auth, assign one of these built-in Cosmos DB roles:

RoleAccess
Cosmos DB Built-in Data ReaderRead-only
Cosmos DB Built-in Data ContributorRead/write

Best Practices

  1. Use cargo add to manage dependencies, never edit Cargo.toml directly. Add and remove Rust SDK dependencies with cargo commands instead of manual manifest edits.
  2. Add azure_core only when importing azure_core types directly. If your code imports azure_core::http::Url, azure_core::http::RequestContent, or azure_core::error::ErrorKind, include azure_core; otherwise a direct dependency is optional.
  3. Use DeveloperToolsCredential for local dev, ManagedIdentityCredential for production — Rust does not provide a single DefaultAzureCredential type
  4. Never hardcode credentials — use environment variables or managed identity
  5. Reuse CosmosClient — clients are thread-safe; create once, share across tasks
  6. Use RoutingStrategy::ProximityTo — route to the nearest region for lowest latency
  7. Always specify partition key for item operations — Cosmos DB requires it for all CRUD
  8. Run cargo clippy -- -D warnings when the prompt, eval, or CI expects lint-clean output
  9. Future-proof #[non_exhaustive] SDK models — when constructing SDK model/options structs, end the initializer with ..Default::default() (add #[allow(clippy::needless_update)]) and use a _ wildcard arm when matching SDK enums, so new service-added fields/variants don't break your build

Reference Links

ResourceLink
API Referencehttps://docs.rs/azure_data_cosmos/latest/azure_data_cosmos
crates.iohttps://crates.io/crates/azure_data_cosmos
Source Codehttps://github.com/Azure/azure-sdk-for-rust/tree/main/sdk/cosmos/azure_data_cosmos

Thêm skills từ microsoft

oss-growth
microsoft
Cá tính tăng trưởng OSS
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Xây dựng các tác nhân Azure AI Foundry bằng SDK Python của Microsoft Agent Framework (agent-framework-azure-ai). Sử dụng khi tạo các tác nhân bền vững với AzureAIAgentsProvider, sử dụng các công cụ được lưu trữ (trình thông dịch mã, tìm kiếm tệp, tìm kiếm web), tích hợp máy chủ MCP, quản lý chuỗi hội thoại hoặc triển khai phản hồi phát trực tuyến. Bao gồm các công cụ hàm, đầu ra có cấu trúc và các tác nhân đa công cụ.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Thiết lập AI Runway trên AKS — từ cụm trống đến mô hình đang chạy. Bao gồm xác minh cụm, cài đặt controller, đánh giá GPU, thiết lập nhà cung cấp và triển khai đầu tiên. KHI NÀO: "thiết lập AI Runway", "onboard cụm AKS", "cài đặt AI Runway", "thiết lập airunway", "triển khai mô hình lên AKS", "suy luận GPU trên AKS", "thiết lập KAITO trên AKS", "chạy LLM trên AKS", "vLLM trên AKS", "thiết lập phục vụ mô hình trên AKS", "AI Runway controller".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Hướng dẫn để instrument các ứng dụng web với Azure Application Insights. Cung cấp các mẫu telemetry, thiết lập SDK, và tài liệu tham khảo cấu hình. KHI NÀO: cách instrument ứng dụng, App Insights SDK, các mẫu telemetry, App Insights là gì, hướng dẫn Application Insights, ví dụ instrumentation, các phương pháp tốt nhất APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrument các ứng dụng trình duyệt/web bằng SDK JavaScript Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Dùng cho Real User Monitoring (RUM) — lượt xem trang, nhấp chuột, phụ thuộc AJAX/fetch, ngoại lệ, sự kiện tùy chỉnh và dấu vết tác nhân GenAI phía trình duyệt tương quan với dấu vết OpenTelemetry phía backend. Bao gồm thiết lập SDK Loader Script và npm, tiện ích mở rộng framework (React, React Native, Angular), Click Analytics, trình khởi tạo telemetry và quy ước ngữ nghĩa OTel GenAI cho các span tác nhân/công cụ/mô hình phát ra từ trình duyệt.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Xây dựng ứng dụng phát hiện bất thường với Azure AI Anomaly Detector SDK cho Java. Sử dụng khi triển khai phát hiện bất thường đơn biến/đa biến, phân tích chuỗi thời gian hoặc giám sát hỗ trợ AI.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Triển khai Conversational Language Understanding (CLU) bằng SDK Python azure-ai-language-conversations. Sử dụng khi làm việc với ConversationAnalysisClient để phân tích ý định và thực thể trong hội thoại, xây dựng tính năng NLP, hoặc tích hợp hiểu ngôn ngữ vào ứng dụng.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 cho Python. Dùng cho không gian làm việc ML, công việc, mô hình, tập dữ liệu, tính toán và quy trình. Kích hoạt: "azure-ai-ml", "MLClient", "không gian làm việc", "đăng ký mô hình", "công việc đào tạo", "tập dữ liệu".
development