设计文档调整
- 精简文档结构：
- 原理：去除不必要的字段，减少文档大小。较小的文档在网络传输和数据库存储时占用更少的资源，查询时加载速度更快。例如，如果某些字段仅用于显示在特定的前端页面，但查询时并不需要，可考虑将其分离或在查询时不包含该字段。
- 合理组织字段：
- 原理：将经常一起查询的字段放在相邻位置。CouchDB 按文档存储数据，相近字段在磁盘上物理位置可能更接近，这样在读取文档时可以减少磁盘 I/O 寻道时间，提高查询效率。例如，如果经常查询用户的姓名和邮箱，将这两个字段放在一起。
索引优化
- 创建复合索引：
- 原理：对于多字段联合查询，复合索引非常有效。CouchDB 可以利用复合索引快速定位满足多个字段条件的文档。例如，如果经常按 “城市” 和 “年龄” 联合查询用户文档，可创建一个以 “城市” 和 “年龄” 为顺序的复合索引。查询时，CouchDB 能通过索引快速定位到满足 “城市” 条件的文档范围，然后在这个范围内进一步筛选满足 “年龄” 条件的文档，大大减少了需要扫描的文档数量。
- 示例：在设计文档中创建如下复合索引：
{
"index": {
"fields": ["city", "age"]
},
"name": "city_age_index",
"type": "json"
}
- 使用覆盖索引：
- 原理：如果查询结果仅需要部分字段，可创建覆盖索引，使得索引不仅包含查询条件字段，还包含要返回的字段。这样在查询时，CouchDB 可以直接从索引中获取结果，而无需再去读取文档，减少了磁盘 I/O 操作。例如，查询仅需要用户的 “姓名” 和 “电话”，且经常按 “城市” 查询，可创建一个包含 “城市”、“姓名” 和 “电话” 的覆盖索引。
- 示例：
{
"index": {
"fields": ["city", "name", "phone"]
},
"name": "city_name_phone_index",
"type": "json"
}
HTTP API 相关优化
- 批量查询：
- 原理：如果有多个类似的查询，可以将它们合并为一个批量查询。这样可以减少 HTTP 请求次数，降低网络开销。CouchDB 的 HTTP API 支持批量查询功能，通过一次请求获取多个查询结果。例如，如果要查询多个城市的用户，可以将这些城市的查询条件合并在一个请求中发送。
- 设置合适的缓存：
- 原理：对于不经常变化的数据，可以在客户端或中间层设置缓存。如果相同的查询再次发起，直接从缓存中获取结果，避免重复查询数据库，从而提高查询性能。例如，对于一些基础配置信息或很少变动的字典数据，可以在前端或应用服务器缓存一段时间。
