面试题：CouchDB设计文档视图性能调优之中等问题

Question

在CouchDB的设计文档视图中，如何通过合理选择索引类型来提升查询性能？请举例说明不同类型索引适用的场景。

Answer 1

1. 选择索引类型提升查询性能的方法

• 理解查询模式：分析应用程序的查询需求，确定常见查询涉及的字段和操作。例如，如果经常按某个特定字段进行范围查询，就需要相应的索引支持。
• 权衡索引创建成本：虽然索引能提升查询性能，但每个索引都占用存储空间且会增加写入操作的开销。所以要在查询性能提升和写入性能及存储成本间找到平衡。

2. 不同类型索引适用场景举例

• JSON 索引
  • 适用场景：适用于对文档中的 JSON 数据进行简单的字段匹配查询。比如，有一个包含用户信息的文档，结构类似 {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}，若经常按用户名查询用户文档，如 SELECT * FROM users WHERE name = "John"，可以创建一个针对 name 字段的 JSON 索引。
  • 创建示例：在设计文档中定义视图，视图函数可以这样写（以 JavaScript 为例）：

function (doc) {
  if (doc.name) {
    emit(doc.name, doc);
  }
}

• 复合索引
  • 适用场景：当查询涉及多个字段的组合条件时，复合索引很有用。例如，要查询年龄大于 25 岁且居住在特定城市的用户，即 SELECT * FROM users WHERE age > 25 AND city = "San Francisco"，此时就需要一个包含 age 和 city 字段的复合索引。
  • 创建示例：在设计文档的视图函数中：

function (doc) {
  if (doc.age && doc.city) {
    emit([doc.age, doc.city], doc);
  }
}

• 地理空间索引
  • 适用场景：若文档包含地理位置信息，如经纬度，且需要进行地理空间查询，如查找某个区域内的所有点。例如，查找距离某个特定坐标点一定半径内的所有商店位置。
  • 创建示例：在 CouchDB 中，使用 GeoJSON 格式存储位置信息，并创建专门的地理空间索引。假设文档结构为 {"type": "Feature", "geometry": {"type": "Point", "coordinates": [longitude, latitude]}, "properties": {...}}，可以使用 CouchDB 的地理空间索引扩展来创建合适的索引以支持地理空间查询。