面试题：CouchDB中如何对查询视图按多个字段进行排序优化

Map 函数：
- 在CouchDB中，视图是通过Map - Reduce函数定义的。Map函数的作用是从文档中提取键值对。
- 对于给定的需求，Map函数应该发出以name为主要键，age的负数为次要键的键值对。这样可以满足按name字母顺序升序，name相同情况下按age降序排序。
- 以下是JavaScript编写的Map函数示例：
```
function (doc) {
    if (doc.name && doc.age) {
        emit([doc.name, -doc.age], null);
    }
}
```
- 这里emit函数的第一个参数是键，它是一个数组，第一个元素是name，第二个元素是-doc.age，这样在排序时会先按name升序，name相同再按age降序（因为是负数）。第二个参数null在这个场景下暂未使用，但在某些情况下可以用于传递其他相关数据。
Reduce 函数：
- 由于只是进行排序，不需要对数据进行聚合等Reduce操作，所以可以使用CouchDB默认的_count作为Reduce函数（或者直接不指定Reduce函数，CouchDB在查询视图时会自动按键排序）。
- 例如，如果在视图定义中明确指定Reduce函数，可以这样写：
```
function (keys, values, rereduce) {
    return values.length;
}
```
- 这个_count函数简单地返回值数组的长度，在排序场景下它不会影响按键排序的结果。

索引预生成：
- CouchDB会在首次查询视图时生成索引。为了避免在生产环境中首次查询的性能问题，可以在部署时预先生成视图索引。可以通过在CouchDB的管理接口中发送请求来触发视图索引的生成。
批量查询：
- 如果需要获取多个文档，可以使用批量查询的方式。这样可以减少网络请求次数，提高查询效率。例如，在使用CouchDB的HTTP API时，可以通过?keys参数一次性查询多个键对应的数据。
视图缓存：
- 应用程序层面可以实现视图结果的缓存。由于视图结果在文档数据不变的情况下是固定的，缓存可以显著减少对CouchDB的查询压力，提高响应速度。可以使用内存缓存（如Redis）来存储视图查询结果。
分区优化：
- 如果文档集合非常大，可以考虑按name等字段进行分区。这样在查询视图时，可以减少需要扫描的数据量，提高查询性能。CouchDB本身支持基于文档ID的分区，可以根据实际情况合理设计文档ID来实现类似按name分区的效果。

星途面试题库