面试题：CouchDB设计文档视图复杂使用统计实现

Question

在CouchDB环境中，现有一个数据库存储了电商订单信息，每条文档包含订单编号、下单时间、商品种类、购买数量、总价等字段。要求通过设计文档视图实现以下复杂统计：统计每个月每种商品的销售总额，并且要考虑如何优化视图查询性能，以应对数据量较大的情况，详细说明实现思路及相关代码。

Answer 1

实现思路

1. 设计视图：在CouchDB的设计文档中创建视图。视图的映射函数需要从订单文档中提取下单时间（精确到月）和商品种类作为键，以订单总价作为值。
2. reduce函数：使用reduce函数对每个键（即每个月每种商品）对应的值（总价）进行求和，从而得到每个月每种商品的销售总额。
3. 性能优化：
   • 预计算：定期进行视图重建，在数据量变化较大时提前计算好统计结果，减少实时查询的压力。
   • 索引：确保设计文档中的视图已正确索引，CouchDB会根据视图的映射函数自动创建索引，可通过_compact 操作优化索引。
   • 分区：如果数据量极大，可以考虑基于时间或商品类别等进行数据库分区，减少单个视图处理的数据量。

代码实现

1. 创建设计文档和视图： 假设我们有一个名为orders的数据库。首先，我们需要创建一个设计文档，例如命名为stats。
   • 映射函数：

function (doc) {
    if (doc.type === 'order') {
        var month = doc.order_time.getFullYear() + '-' + (doc.order_time.getMonth() + 1);
        emit([month, doc.product_type], doc.total_price);
    }
}

这段映射函数从订单文档中提取下单时间的年月和商品种类作为键，订单总价作为值。doc.type === 'order'假设文档中有一个字段type标识这是订单文档，你可能需要根据实际情况调整。

• reduce函数：

function (keys, values, rereduce) {
    return sum(values);
}

这个简单的reduce函数对每个键对应的所有总价进行求和。sum是CouchDB内置的用于求和的函数。

2. 查询视图： 使用HTTP请求查询视图：

GET /orders/_design/stats/_view/monthly_product_sales

CouchDB会返回每个月每种商品的销售总额数据。例如返回的数据格式可能类似：

{
    "total_rows": 10,
    "offset": 0,
    "rows": [
        {
            "key": ["2023-10", "product1"],
            "value": 1000
        },
        {
            "key": ["2023-10", "product2"],
            "value": 1500
        }
    ]
}

其中key的第一个元素是年月，第二个元素是商品种类，value是该月该商品的销售总额。