面试题答案
一键面试1. 视图缓存策略
- 客户端缓存： 在客户端实现缓存机制，对于频繁查询且数据变化频率低的视图结果进行缓存。例如，使用浏览器的本地存储（针对Web应用）或应用内的内存缓存（如Java的Guava Cache）。这样，当客户端发起相同查询时，可直接从缓存获取数据，减少对CouchDB的查询压力。
- CouchDB内置缓存： 利用CouchDB自身的缓存功能。CouchDB会对视图查询结果进行一定程度的缓存，通过合理配置缓存参数，如缓存的过期时间、缓存空间大小等，可以提高缓存命中率。例如，对于一些不经常更新的视图，可以适当延长缓存过期时间。
2. 批量操作
- 批量写入：
将多个文档的写入操作合并为一个批量写入请求。CouchDB提供了批量文档写入的API（如
/_bulk_docs），这样可以减少网络请求次数，降低系统开销。同时，批量写入有助于数据库更有效地进行索引更新，因为它可以将多个更新操作合并处理，提高更新效率。 - 批量查询： 如果应用场景允许，将多个相关的视图查询合并为一个批量查询。虽然CouchDB原生对批量视图查询支持有限，但可以通过自定义逻辑在应用层实现。例如，将多个相似的查询条件合并，一次性从视图获取数据，然后在应用层进行数据筛选和处理，减少多次查询视图带来的性能开销。
3. 索引更新策略
- 延迟索引更新： 对于一些对实时性要求不高的视图，可以采用延迟索引更新策略。当有文档写入时，并不立即更新视图索引，而是将更新操作放入队列中，在系统负载较低的时间段（如凌晨）进行批量索引更新。这样可以避免在高并发写入时，索引更新对系统性能的影响，保证查询的响应速度。
- 部分索引： 根据业务需求，创建部分索引。部分索引是只对文档的部分子集构建的索引，相比全量索引，它的构建和更新速度更快。例如，如果应用主要查询某个特定条件（如某个字段的特定值）的文档，可以针对该条件创建部分索引，减少索引更新的工作量。
4. 视图设计优化
- 减少视图函数复杂度： 视图函数应尽量简洁，避免复杂的计算和逻辑判断。复杂的视图函数会增加计算成本，导致查询和索引更新速度变慢。例如，尽量避免在视图函数中进行嵌套循环、复杂的字符串处理等操作。
- 合理选择键值对： 视图的键值对设计要根据查询需求进行优化。键的选择应能够有效地支持查询过滤，值的选择应包含查询所需的必要信息，避免在查询时需要额外的文档读取操作。例如，如果经常按照时间范围查询文档，可将时间字段作为键的一部分，以便利用索引快速定位文档。
5. 硬件和配置优化
- 增加硬件资源： 在硬件层面，增加服务器的内存、CPU等资源，可以提高CouchDB处理高并发读写的能力。更多的内存可以用于缓存视图结果和索引数据，更快的CPU可以加速视图函数的计算和索引更新操作。
- 分布式部署： 采用分布式部署方式，将CouchDB集群化。通过多个节点分担读写压力，提高系统的整体性能和可用性。在分布式环境中，可以根据节点的负载情况，合理分配视图查询和文档写入任务，进一步优化系统性能。