面试题：CouchDB复杂关联数据下视图过滤条件的设置

Question

在CouchDB中，有两种类型的文档，一种是'order'文档，包含'customer_id'字段；另一种是'customer'文档，包含'customer_id'、'location'字段。现在需要查询出位于特定城市（例如'New York'）的客户的所有订单。请详细说明如何设计视图以及设置相应的过滤条件，包括map函数和可能用到的reduce函数等相关代码。

Answer 1

1. 设计视图

1. 创建数据库：首先，确保你已经在CouchDB中创建了包含 order 和 customer 文档的数据库。
2. 设计视图：在CouchDB中，视图是通过在数据库的 _design 文档中定义的。

2. Map函数

对于 customer 文档，我们需要创建一个视图来提取特定城市的客户信息。

function (doc) {
    if (doc.type === 'customer' && doc.location === 'New York') {
        emit(doc.customer_id, doc);
    }
}

对于 order 文档，我们创建另一个视图来关联订单和客户。

function (doc) {
    if (doc.type === 'order') {
        emit(doc.customer_id, doc);
    }
}

3. 关联视图（使用 _join 特性，CouchDB 2.0+）

在CouchDB 2.0+ 中，可以使用 _join 特性来关联不同的视图。假设我们将上述两个视图分别命名为 customer_view 和 order_view，并且它们都位于 _design/orders_and_customers 设计文档中。

查询位于特定城市（如 'New York'）的客户的所有订单的查询如下：

GET /your_database/_design/orders_and_customers/_join/customer_view/order_view?key="customer_id_value"

这里的 customer_id_value 是具体的客户ID，通过 customer_view 视图筛选出的客户ID。

4. 不使用 _join 的替代方法（CouchDB 1.x 或不适合使用 _join 的场景）

如果不能使用 _join，可以先通过 customer_view 获取位于 'New York' 的客户的 customer_id 列表。然后，使用这个列表，针对 order_view 进行多次查询，每次查询一个 customer_id。

5. Reduce函数

在这种情况下，一般不需要使用 reduce 函数，因为我们主要是获取特定条件下的文档列表，而不是进行聚合操作。但如果需要统计每个客户的订单数量等聚合操作，可以使用如下 reduce 函数：

function (keys, values, rereduce) {
    return values.length;
}

这个 reduce 函数简单地返回订单的数量。可以通过在查询时指定 group=true 来按客户ID进行分组统计订单数量。

GET /your_database/_design/orders_and_customers/_view/order_view?group=true