面试题：CouchDB 中复杂流程标准化的视图优化

Question

在遵循《CouchDB 按套路工作的流程标准化》基础上，流程数据变得复杂，现在需要根据流程的状态（如进行中、已完成、暂停等）以及负责人来快速查询相关流程文档。你如何设计和优化 CouchDB 的视图以满足高效查询需求？请详细说明视图函数的编写，以及可能涉及到的索引优化策略。

Answer 1

视图函数编写

1. 映射函数：
   • 在CouchDB中，视图由映射函数和可选的归约函数组成。对于根据流程状态和负责人查询流程文档，映射函数如下：

   function(doc) {
       if (doc.type === 'process' && doc.status && doc.responsiblePerson) {
           emit([doc.status, doc.responsiblePerson], doc);
       }
   }
   

   • 解释：这个映射函数首先检查文档的type是否为process，确保处理的是流程相关文档。然后检查status（流程状态）和responsiblePerson（负责人）字段是否存在。如果都存在，就以一个包含status和responsiblePerson的数组作为键，文档本身作为值进行emit。这样在视图中就可以根据这个复合键进行查询。
2. 归约函数：
   • 对于这种查询场景，一般不需要归约函数，因为我们通常是直接获取匹配的文档列表。如果使用默认的_count归约函数，可以统计每个键（即每个状态 - 负责人组合）下的文档数量。但如果要获取具体文档，不使用归约函数，CouchDB会返回原始文档。

索引优化策略

1. 使用覆盖索引：
   • 由于我们在映射函数中emit了整个文档，CouchDB在查询时可以直接从视图索引中获取文档，而不需要再从数据文件中读取，这就是覆盖索引的原理。确保视图设计文档中的map函数涵盖了查询所需的所有字段，这样可以避免额外的磁盘I/O操作，提高查询效率。
2. 预计算和缓存：
   • 对于一些经常查询的状态 - 负责人组合，可以通过定期计算并缓存视图结果来提高查询速度。例如，使用外部脚本定期查询视图，并将结果存储在缓存系统（如Redis）中。当有查询请求时，先检查缓存，如果缓存中有数据则直接返回，减少对CouchDB视图的查询压力。
3. 视图分区：
   • 如果数据量非常大，可以考虑按状态或负责人对视图进行分区。例如，按照状态将视图分为“进行中”视图、“已完成”视图等。这样在查询特定状态的流程文档时，可以直接查询对应的分区视图，减少扫描的数据量，提高查询效率。在CouchDB中，可以通过设计多个视图或者使用第三方工具来实现视图分区。
4. 索引更新策略：
   • 避免在高并发写入时进行视图重建或优化操作。可以选择在系统低峰期进行视图的优化和重建，以减少对正常业务查询的影响。同时，可以配置CouchDB的视图更新策略，如使用lazy更新模式，这样视图不会在文档写入时立即更新，而是在第一次查询时更新，适用于写入频繁但查询相对不频繁的场景。