面试题：CouchDB Reduce函数实现复杂聚合统计

1. 理解CouchDB的Map - Reduce原理

在CouchDB中，Map函数将文档数据转换为键值对，Reduce函数对这些键值对进行汇总。对于计算每个产品的总销售额，我们可以用产品名称作为键，销售金额（数量 * 单价）作为值。

2. Map函数实现

function (doc) {
    if (doc.product && doc.quantity && doc.price) {
        var total = doc.quantity * doc.price;
        emit(doc.product, total);
    }
}

上述Map函数遍历每个销售记录文档，如果文档包含所需的 product、quantity 和 price 字段，计算销售金额并以产品名称为键发射出去。

3. Reduce函数实现

function (keys, values, rereduce) {
    if (rereduce) {
        return sum(values);
    } else {
        return sum(values);
    }
    function sum(arr) {
        return arr.reduce(function (acc, val) {
            return acc + val;
        }, 0);
    }
}

上述Reduce函数对给定产品名称（键）对应的所有销售金额（值）进行求和。rereduce 参数在分块计算时使用，它表示是否是在进行二次归约（当数据量较大需要分块处理时会用到）。这里简单的实现就是对值数组进行求和。

4. 处理分块计算

CouchDB在数据量较大时会自动进行分块计算。当进行分块计算时，CouchDB首先在每个数据块上运行Map函数，然后在每个数据块的结果上运行Reduce函数。之后，CouchDB会将各个数据块的Reduce结果再次作为输入，运行Reduce函数（此时 rereduce 为 true），最终得到全局的汇总结果。

5. 在CouchDB中使用Map - Reduce

要在CouchDB中使用上述Map - Reduce函数，需要创建一个设计文档。假设数据库名为 sales_db，可以通过以下步骤：

创建一个设计文档，例如 _design/sales_summary：

{
    "views": {
        "total_sales_per_product": {
            "map": "function (doc) { if (doc.product && doc.quantity && doc.price) { var total = doc.quantity * doc.price; emit(doc.product, total); } }",
            "reduce": "function (keys, values, rereduce) { if (rereduce) { return sum(values); } else { return sum(values); } function sum(arr) { return arr.reduce(function (acc, val) { return acc + val; }, 0); } }"
        }
    }
}

可以通过HTTP请求查询视图：

curl -X GET http://localhost:5984/sales_db/_design/sales_summary/_view/total_sales_per_product

这个请求会返回每个产品的总销售额。通过这种方式，即使数据量较大，CouchDB也能有效地进行分块计算并汇总结果。

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