面试题：CouchDB中RESTful接口性能优化之索引运用

Question

在CouchDB的HTTP API的RESTful接口场景下，当对大量文档进行查询操作时，索引对性能优化起着关键作用。请阐述如何合理创建和使用视图索引来提升查询性能，例如在查询特定字段组合的文档时，索引设计的要点是什么？

Answer 1

创建视图索引提升查询性能

1. 设计原则
   • 理解业务查询需求：深入了解应用程序将如何查询CouchDB中的数据。确定哪些字段组合会频繁用于查询，例如在电商应用中，可能经常根据商品类别、价格范围等组合条件查询商品文档。
   • 避免过度索引：虽然索引能提升查询性能，但过多索引会增加存储开销和写入操作的性能损耗。只创建必要的索引。
2. 创建视图索引步骤
   • 定义Map函数：在CouchDB中，视图索引由MapReduce函数定义，其中Map函数是必需的。Map函数会遍历文档集合，对每个文档进行处理。例如，如果要根据“category”和“price”字段查询文档，Map函数可能如下：

function (doc) {
    if (doc.category && doc.price) {
        emit([doc.category, doc.price], null);
    }
}

这里将“category”和“price”组成数组作为键（key），值（value）可以根据需求设置，这里设为null。 - 发布视图：将包含Map函数（可能还有Reduce函数，如果需要聚合操作）的设计文档发布到CouchDB数据库。设计文档通常放在_design目录下，例如/_design/views/_view/my_view。

查询特定字段组合文档时索引设计要点

1. 字段顺序：在Map函数的emit中，字段顺序至关重要。CouchDB的视图索引是有序的，查询时会按照索引中字段的顺序进行匹配。例如，如果查询条件是先按“category”过滤，再按“price”过滤，那么emit([doc.category, doc.price], null)这样的顺序是合适的。如果顺序颠倒，查询性能可能不佳。
2. 复合索引与前缀匹配：对于复合索引（多个字段组成的索引），CouchDB支持前缀匹配。例如，对于索引[category, price]，如果只查询特定“category”的文档，CouchDB可以利用这个索引。但如果只查询特定“price”的文档（没有“category”条件），这个索引就无法有效利用。所以在设计复合索引时，要考虑查询的灵活性和最常见的查询模式。
3. 使用Reduce函数：如果查询需要对匹配的文档进行聚合操作，如计算总数、求和等，可以定义Reduce函数。例如，要计算每个“category”下商品的平均价格，可以定义如下Reduce函数：

function (keys, values, rereduce) {
    if (rereduce) {
        return values.reduce(function (sum, value) {
            return sum + value;
        }, 0) / values.length;
    } else {
        return values.length;
    }
}

在查询时，结合Map和Reduce函数可以高效地得到所需的聚合结果。