面试题：CouchDB在业务创新中的典型数据结构应用案例分析

1. 数据存储设计

用户文档：在CouchDB中，每个用户可以被表示为一个文档。文档结构如下：

{
  "_id": "user_123",
  "username": "example_user",
  "email": "example@example.com",
  "purchase_history": [
    {
      "product_id": "prod_456",
      "purchase_date": "2023 - 01 - 01",
      "quantity": 2,
      "price": 50.0
    },
    {
      "product_id": "prod_789",
      "purchase_date": "2023 - 02 - 15",
      "quantity": 1,
      "price": 30.0
    }
  ],
  "browsing_history": [
    "prod_111",
    "prod_222"
  ]
}

产品文档：每个产品也是一个文档。

{
  "_id": "prod_456",
  "product_name": "Sample Product A",
  "category": "Electronics",
  "description": "A high - quality electronic device",
  "price": 50.0,
  "ratings": [
    {
      "user_id": "user_123",
      "rating": 4
    },
    {
      "user_id": "user_456",
      "rating": 3
    }
  ]
}

2. 业务逻辑与数据结构关联

基于购买历史的推荐：业务逻辑中，通过分析用户文档中的purchase_history字段来实现推荐。CouchDB可以利用视图（View）来查询具有相似购买历史的用户。例如，设计一个视图，以purchase_history.product_id为键，以用户ID为值。这样，当一个用户购买了某个产品，系统可以通过视图找到其他购买过相同产品的用户，进而推荐这些用户还购买过的其他产品。
基于浏览历史的推荐：对于browsing_history字段，同样可以通过视图来处理。以browsing_history中的产品ID为键，用户ID为值。当用户浏览了某些产品，系统可以推荐同一类别的其他热门产品。例如，从产品文档中获取产品的category信息，结合浏览历史视图，向用户推荐同一类别但未浏览过的产品。
实时更新与个性化：CouchDB的文档型结构允许实时更新用户和产品文档。当用户进行新的购买或浏览行为时，相应的文档可以立即更新。这使得推荐系统能够实时反映用户的最新行为，提供更个性化的推荐。例如，用户刚购买了一款手机，系统可以马上根据手机的类别和相关购买历史，推荐手机配件等相关产品。

面试题：CouchDB在业务创新中的典型数据结构应用案例分析

知识考点

面试题答案

1. 数据存储设计

2. 业务逻辑与数据结构关联