面试题：CouchDB复杂查询视图排序的性能优化策略

视图设计

映射函数：
- 在CouchDB中，视图是通过映射函数和可选的化简函数来定义的。对于嵌套数据的排序查询，映射函数需要提取出用于排序的嵌套字段。
- 例如，如果文档结构为{ "person": { "name": "John", "age": 30, "address": { "city": "New York" } } }，且需要根据age和city排序。映射函数如下：
```
function(doc) {
    if (doc.person && doc.person.age && doc.person.address && doc.person.address.city) {
        emit([doc.person.age, doc.person.address.city], null);
    }
}
```
- 这里使用数组[doc.person.age, doc.person.address.city]作为emit的第一个参数，以便按age和city的顺序进行排序。如果有更多嵌套字段用于排序，依次添加到数组中。
化简函数（可选）：
- 化简函数通常用于聚合数据。但在排序查询场景下，如果只需要按多个字段排序获取文档列表，可不使用化简函数。若有聚合需求，例如求每个城市不同年龄段的人数，可以使用化简函数。
- 例如：
```
function(keys, values, rereduce) {
    return values.length;
}
```

索引创建与性能优化

索引创建：
- CouchDB会根据视图的映射函数自动创建索引。为了确保查询性能，要保证视图的映射函数定义准确，包含所有用于排序的关键嵌套字段。
- 可以通过_view_cleanup端点定期清理未使用的视图，以优化磁盘空间和索引管理。

处理嵌套数据：

在映射函数中，要仔细检查嵌套字段是否存在，避免因缺失字段导致文档在视图中不被正确处理。
对于复杂的嵌套结构，可以使用辅助函数来简化映射函数的逻辑，提高可读性和维护性。例如：

function getNestedValue(obj, path) {
    return path.split('.').reduce((acc, part) => acc && acc[part], obj);
}
function(doc) {
    const age = getNestedValue(doc, 'person.age');
    const city = getNestedValue(doc, 'person.address.city');
    if (age && city) {
        emit([age, city], null);
    }
}

避免性能瓶颈：
- 批量查询：尽量使用批量查询，减少单次查询的数据量。可以通过limit参数限制返回的文档数量，通过skip参数分页获取数据。
- 缓存：利用应用层的缓存机制，缓存经常查询的视图结果，减少对CouchDB的直接查询次数。
- 索引维护：定期分析和优化视图索引。如果数据量有大幅增长或结构发生变化，可能需要重新评估视图设计和索引策略。
- 减少不必要的字段返回：在查询时，只请求需要的字段，避免返回整个文档，减少网络传输和处理开销。例如使用?include_docs=true&fields=person.name只返回person.name字段。

面试题：CouchDB复杂查询视图排序的性能优化策略

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视图设计

索引创建与性能优化