面试题：CouchDB文档存储性能优化之中等难度问题

Question

在CouchDB中，为了提升文档的存储性能，索引的合理创建是关键。请阐述在什么场景下适合创建二级索引，以及如何通过CouchDB的视图来实现二级索引以优化文档存储性能？

Answer 1

适合创建二级索引的场景

1. 复杂查询场景：当需要根据多个字段组合进行查询，而不是仅基于文档的主键（_id）查询时。例如，在一个电商系统中，要查询特定价格区间内且属于某一分类的商品文档，这就需要基于价格和分类字段创建二级索引。
2. 频繁查询特定字段组合：如果在业务逻辑中有频繁的对特定字段组合的查询需求。比如在日志系统中，经常需要查询某段时间内且特定级别（如ERROR级别）的日志记录，此时基于时间和日志级别字段创建二级索引能显著提升查询效率。
3. 排序需求：当需要按照非主键字段进行排序返回结果时。例如，在博客系统中，希望按照文章的阅读量对文章文档进行排序展示，就需要对阅读量字段创建二级索引以加快排序速度。

通过CouchDB视图实现二级索引优化文档存储性能的方法

1. 定义视图函数：在CouchDB中，视图是通过MapReduce函数定义的。首先编写Map函数，它的作用是遍历文档并输出键值对。键通常是你想要建立索引的字段或字段组合，值可以是相关文档的部分数据或其他有用信息。例如，假设文档结构如下：

{
  "_id": "doc1",
  "title": "文章标题",
  "category": "技术类",
  "views": 100
}

如果要基于category和views字段创建二级索引，Map函数可能如下：

function(doc) {
  if (doc.category && doc.views) {
    emit([doc.category, doc.views], doc.title);
  }
}

2. 创建视图：将上述Map函数（可能还会配合Reduce函数，若有聚合需求，比如计算每个分类的文章平均阅读量等），通过CouchDB的API（如HTTP API）创建到相应的数据库中。可以使用工具如curl命令：

curl -X PUT http://localhost:5984/your_database/_design/your_design_doc -d '
{
  "views": {
    "your_view": {
      "map": "function(doc) { if (doc.category && doc.views) { emit([doc.category, doc.views], doc.title); } }"
    }
  }
}'

3. 使用视图进行查询：创建好视图后，就可以通过视图进行查询，实现类似二级索引的功能。例如，要查询category为“技术类”且views大于100的文档，可通过如下的HTTP请求：

curl -G http://localhost:5984/your_database/_design/your_design_doc/_view/your_view \
  --data-urlencode 'startkey=["技术类",100]' \
  --data-urlencode 'endkey=["技术类",{"$gt":100}]'

这样通过视图实现的二级索引，CouchDB能够更高效地定位和检索文档，从而优化文档存储性能。