面试题：CouchDB RESTful接口在复杂查询场景下的设计优化

多条件联合查询：使用查询字符串（query string）来传递多个条件。例如，对于一个存储用户信息的CouchDB数据库，要查询年龄在20到30岁之间且城市为“北京”的用户，可以设计如下接口：

GET /dbname/_find?selector={"age": {"$gte": 20, "$lte": 30}, "city": "北京"}

这里通过_find端点来进行基于JSON格式的选择器（selector）查询，遵循RESTful中资源定位和操作的原则。

GET /dbname/_find?selector={"price": {"$gte": 100, "$lte": 200}}

通过limit和skip参数来实现分页。例如，每页显示10条数据，获取第2页的数据：

GET /dbname/_find?selector={"some_field": "some_value"}&limit=10&skip=10

limit指定每页返回的文档数量，skip指定从结果集的第几个文档开始返回，这样可以有效地控制返回的数据量，提高查询效率。

在查询字符串中添加sort参数，以JSON数组的形式指定排序字段和排序方向。例如，按年龄升序查询用户：

GET /dbname/_find?selector={"some_field": "some_value"}&sort=[{"age": "asc"}]

如果要按多个字段排序，可以在数组中添加多个对象，如[{"age": "asc"}, {"name": "desc"}]。

为了提高查询效率，在CouchDB中创建合适的索引。对于上述多条件联合查询和范围查询，创建复合索引。例如，对于年龄和城市的联合查询：

{
  "index": {
    "fields": ["age", "city"]
  },
  "ddoc": "my_ddoc",
  "name": "age_city_index",
  "type": "json"
}

将此JSON数据发送到/dbname/_index端点来创建索引，这样在执行相关查询时CouchDB可以利用索引快速定位数据，提升查询性能。

在应用层实现缓存机制。对于频繁查询且数据变化不频繁的结果，可以将查询结果缓存起来。例如使用Memcached或Redis等缓存工具。当相同的查询再次发起时，先检查缓存中是否有对应的结果，如果有则直接返回，减少对CouchDB的查询压力。
可以设置合适的缓存过期时间，以确保缓存数据的时效性。例如对于一些统计数据，可以设置较长的过期时间；对于实时性要求较高的数据，设置较短的过期时间。

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