面试题：CouchDB中Reduce函数处理复杂嵌套数据类型的高级聚合

Question

假设CouchDB中的文档数据结构为嵌套形式，例如一个文档表示一家公司，公司下有多个部门，每个部门又有多个员工，员工数据包含工资等信息。现在要使用Reduce函数计算整个公司各个部门的平均工资，并处理可能存在的缺失值情况。请详细描述实现的算法逻辑，设计Map、Reduce以及可能用到的Combine函数，并解释在处理大规模数据时的性能优化策略。

Answer 1

算法逻辑

1. Map 阶段：遍历每个公司文档，对于每个部门，输出部门名称以及该部门下每个员工的工资。对于缺失工资值，可设为 0 进行处理。
2. Combine 阶段（可选）：在本地节点对 Map 输出进行初步合并，按部门名称聚合，计算每个部门的工资总和与员工数量。
3. Reduce 阶段：接收 Combine 阶段（或 Map 直接输出）的数据，再次按部门聚合，计算每个部门的平均工资。

Map 函数设计

function(doc) {
    if (doc.departments) {
        doc.departments.forEach(function(department) {
            if (department.employees) {
                department.employees.forEach(function(employee) {
                    var salary = employee.salary || 0;
                    emit(department.name, salary);
                });
            }
        });
    }
}

Combine 函数设计

function(key, values) {
    var sum = 0;
    var count = 0;
    values.forEach(function(value) {
        sum += value;
        count++;
    });
    return [sum, count];
}

Reduce 函数设计

function(key, values) {
    var totalSum = 0;
    var totalCount = 0;
    values.forEach(function(value) {
        totalSum += value[0];
        totalCount += value[1];
    });
    return totalSum / totalCount;
}

性能优化策略

1. 使用 Combine 函数：在 Map 输出端进行初步聚合，减少网络传输数据量。
2. 分布式计算：利用 CouchDB 的分布式特性，将计算任务分散到多个节点，并行处理数据。
3. 数据分区：根据部门名称等关键信息进行数据分区，使得相关数据尽量存储在同一节点或临近节点，减少跨节点数据传输。
4. 缓存：对频繁访问的数据，如部门信息等，进行缓存，减少重复读取磁盘的开销。