面试题答案
一键面试- 数据结构灵活性：
- CouchDB：在动态数据模型场景中，CouchDB无需预先定义数据结构，可随时添加、修改或删除文档字段。例如在记录用户反馈的应用里，不同用户反馈内容可能差异很大，CouchDB能轻松存储不同结构的反馈文档，如有的文档包含文本描述、评分，有的还可能包含图片链接等额外信息。
- 传统关系型数据库：需预先设计好表结构，包括字段名称、类型、约束等。若要添加新字段，通常需执行ALTER TABLE操作，这在大型生产环境中可能会影响服务可用性，且修改成本较高。例如要在已有的用户表中添加一个新的兴趣爱好字段，就需谨慎考虑对整个表结构及相关业务逻辑的影响。
- 开发效率：
- CouchDB：开发过程更敏捷，开发人员无需花费大量时间设计复杂的数据库表结构。对于快速迭代的项目，能快速开始存储数据。比如开发一个新的移动应用原型，开发者可以直接开始编写代码存储用户相关数据，无需先详细规划数据库结构，加快了项目开发周期。
- 传统关系型数据库：设计数据库表结构需全面考虑业务需求，确保数据完整性和一致性，这需要更多的前期规划和设计工作。在项目需求频繁变更时，修改数据库结构可能导致相关的SQL查询、应用代码等多处变动，增加开发维护成本。
- 处理异构数据：
- CouchDB：非常适合存储和处理异构数据，即不同文档可以有完全不同的结构。在物联网场景中，不同类型的传感器可能产生不同格式的数据，CouchDB能将这些数据以文档形式存储，无需统一格式。例如温度传感器数据可能只包含温度值和时间戳，而图像传感器数据可能包含图像文件路径、分辨率等不同信息。
- 传统关系型数据库：处理异构数据较为困难，通常需要为每种类型的数据设计不同的表或使用复杂的结构来统一存储，这增加了数据管理的复杂性。例如若要将多种传感器数据存储在关系型数据库中，可能需要创建多个表，并且在查询时需要复杂的关联操作。
- 扩展性：
- CouchDB：其分布式架构使其在水平扩展方面表现出色，在动态数据模型场景下，随着数据量的增长和数据结构的变化，可轻松添加节点来提升性能和存储容量。例如一个社交媒体应用，随着用户数量和用户生成内容的不断增加，CouchDB能通过增加服务器节点来应对。
- 传统关系型数据库：在水平扩展时面临诸多挑战，如数据分区、分布式事务处理等。垂直扩展（增加硬件资源）存在一定上限，且成本较高。例如大型电商数据库，当数据量增长到一定程度，垂直扩展难以满足需求，而水平扩展涉及复杂的数据库拆分和同步问题。