面试题：CouchDB Map函数复杂数据提取扩展与性能优化

Question

在CouchDB数据库里有大量包含多层嵌套结构的文档，例如文档中有一个'orders'数组，每个'orders'元素又包含'products'数组，'products'数组里的每个产品对象有'product_name'、'price'等字段。现在要求通过Map函数提取出总价格（所有产品价格之和）大于1000的订单中的所有产品名称，并优化Map函数的性能以适应大数据量场景，阐述你的实现思路和优化策略。

Answer 1

实现思路

1. 遍历文档：在Map函数中遍历CouchDB中的文档。
2. 提取订单：对于每个文档，遍历orders数组。
3. 计算订单总价：对于每个订单，遍历其products数组，计算产品价格总和。
4. 筛选订单：如果订单总价大于1000，提取该订单中所有产品的名称。

优化策略

1. 减少中间数据生成：在遍历过程中直接处理和筛选数据，避免生成大量不必要的中间数据结构。
2. 早期退出优化：在计算订单总价时，如果发现总价已经超过1000，可提前停止对该订单剩余产品价格的计算。

示例Map函数（JavaScript示例，CouchDB中Map函数通常用JavaScript编写）

function (doc) {
    if (doc.orders) {
        doc.orders.forEach(function(order) {
            var totalPrice = 0;
            var productNames = [];
            order.products.forEach(function(product) {
                totalPrice += product.price;
                productNames.push(product.product_name);
                if (totalPrice > 1000) {
                    emit(null, productNames);
                    return; // 总价超过1000，提前退出对该订单产品的遍历
                }
            });
        });
    }
}

以上代码通过直接遍历和条件判断，在计算总价的同时收集产品名称，并且在总价超过1000时提前退出，减少不必要计算，提高大数据量下的性能。