面试题答案
一键面试1. 合理设计文档结构
- 原理：CouchDB以文档为存储单元，良好的文档结构设计可减少读写冲突。避免文档过大，将关联紧密的数据放在同一文档，松散数据分开存储，这样在更新部分数据时，可减少对整个文档的锁争用。
- 实施方法：分析业务数据关系，按业务模块或功能划分数据，例如用户相关的基本信息、设置等放在一个文档，而用户的历史操作记录可按时间范围分多个文档存储。
- 对系统影响：降低并发读写冲突概率，提高数据库响应速度，但可能增加数据查询的复杂度，需要更多的关联查询操作。
2. 利用视图索引优化查询
- 原理：CouchDB视图可基于文档内容建立索引，当进行查询时，通过视图索引能快速定位到所需文档，减少全表扫描，提升读性能。对于高并发读场景，快速的查询响应至关重要。
- 实施方法：根据常见查询条件创建视图，如按时间、状态等字段建立索引。例如，如果经常按订单创建时间查询订单，可创建一个按订单创建时间排序的视图。
- 对系统影响：极大提升读性能，加快查询响应时间。但创建和维护视图索引会占用一定的存储空间和系统资源，写操作时也会因为需要更新索引而略有性能损耗。
3. 批量操作
- 原理：通过批量读写操作，减少数据库的交互次数。在高并发场景下，减少网络交互能有效提升整体性能。同时，批量操作在MVCC机制下可作为一个整体事务处理，降低并发冲突的可能性。
- 实施方法：使用CouchDB提供的批量操作接口，如
_bulk_docs进行批量文档写入。在读取时，如果是相关联的数据，可通过设计合适的视图，一次查询获取多个文档。 - 对系统影响：减少网络开销和数据库交互，提升系统整体性能。但如果批量操作的数据量过大，可能会占用较多内存，并且一旦批量操作失败，回滚处理相对复杂。
4. 缓存策略
- 原理：在应用层引入缓存，对于频繁读取且不经常变化的数据，直接从缓存获取，减少对CouchDB的读请求。缓存可有效降低数据库负载，提高系统响应速度。
- 实施方法：使用常见的缓存技术如Memcached或Redis。例如，将热门商品的基本信息缓存起来，当用户查询商品时先从缓存获取，缓存不存在时再查询CouchDB，并将查询结果更新到缓存。
- 对系统影响：显著提升读性能，降低数据库压力。但需要处理缓存与数据库数据一致性问题，缓存更新不及时可能导致数据不一致，并且需要额外的资源来维护缓存。
5. 调整MVCC参数
- 原理：CouchDB的MVCC机制有一些可调整的参数，如版本号生成策略、并发控制的粒度等。合理调整这些参数可优化MVCC性能，适应高并发场景。
- 实施方法：深入了解CouchDB的配置文件，根据实际业务场景和服务器性能，尝试调整与MVCC相关的配置参数。但这需要对MVCC机制有深入理解，操作需谨慎。
- 对系统影响：如果参数调整得当，可有效提升并发性能，减少读写冲突。但错误的参数调整可能导致系统不稳定，甚至数据一致性问题。