Couchdb 视图和许多（数千种）文档类型

Question

我正在研究 CouchDB，并且正在想象最坏的情况：

对于每种文档类型，我需要 3 个视图，而该应用程序可以生成 10 万种文档类型。

“文档类型”是指文档的结构。

插入新文档后，couchdb 会进行 3*10K 调用以查看搜索正确文档类型的函数。

这是真的吗？ 有没有比为每种文档类型创建数据库更聪明的解决方案？

文档示例（假设没有文档具有相同的结构，在本示例中数据位于不同的键下）：

[
     {
       "_id":"1251888780.0",
       "_rev":"1-582726400f3c9437259adef7888cbac0"
       "type":'sensorX',
       "value":{"ValueA":"123"}
     },
     {
       "_id":"1251888780.0",
       "_rev":"1-37259adef7888cbac06400f3c9458272"
       "type":'sensorY',
       "value":{"valueB":"456"}
     },
     {
       "_id":"1251888780.0",
       "_rev":"1-6400f3c945827237259adef7888cbac0"
       "type":'sensorZ',
       "value":{"valueC":"789"}
     },
   ]

视图示例（在本示例中每种文档类型只有一个）

  "views":
  {
    "sensorX": {
      "map": "function(doc) { if (doc.type == 'sensorX')  emit(null, doc.valueA) }"
    },
    "sensorY": {
      "map": "function(doc) { if (doc.type == 'sensorY')  emit(null, doc.valueB) }"
    },
    "sensorZ": {
      "map": "function(doc) { if (doc.type == 'sensorZ')  emit(null, doc.valueC) }"
    },
  }

Answer 1

当您第一次请求每个新文档的视图时，CouchDB 中的 map() 函数的结果会被缓存。让我用一个简单的例子来解释一下。

• 您向 CouchDB 插入 100 个文档

• 您请求视图。现在，map() 函数针对这 100 个文档运行，并缓存结果。

• 您再次请求查看。数据是从索引视图数据中读取的，无需重新映射文​​档。

• 您又插入了 50 个文档

• 您请求查看。 50 个新文档被映射并与旧的 100 个文档合并到索引中。

• 您再次请求查看。数据是从索引视图数据中读取的，无需重新映射文​​档。

我希望这是有道理的。如果您担心当用户请求视图并且添加了许多新文档时会产生很大的负载，您可以考虑让导入过程调用视图（以重新映射新文档）并让用户请求对于视图包括 stale=ok。

CouchDB 书籍 是有关 CouchDB 的非常好的信息资源。

Answer 2

詹姆斯有一个很好的答案。

看起来您在问这个问题“X 类型的文档的值是什么？”

我认为您可以通过一个视图来做到这一点：

function(doc) {
    // _view/sensor_value
    var val_names = { "sensorX": "valueA"
                    , "sensorY": "valueB"
                    , "sensorZ": "valueC"
                    };

    var value_name = val_names[doc.type];
    if(value_name) {
        // e.g. "sensorX" -> "123"
        // or "sensorZ" -> "789"
        emit(doc.type, doc.value[value_name]);
    }
}

现在，获取 sensorY 的所有值code>，您使用参数 ?key="sensorX" 查询 /db/_design/app/_view/sensor_value。 CouchDB 将显示sensorX 的所有值，这些值来自文档的value.valueA 字段。 （对于sensorY，它来自value.valueB等）

面向未来

如果您将来可能有新文档类型，那么更通用的东西可能会更好

function(doc) {
     if(doc.type && doc.value) {
         emit(doc.type, doc.value);
     }
 }

：非常简单，任何具有 type 和 value 字段的文档都可以工作。接下来，要从视图中获取 valueA、valueB 等，只需在客户端执行此操作即可。

如果无法使用客户端，请使用 _list 函数。

function(head, req) {
    // _list/sensor_val
    //
    start({'headers':{'Content-Type':'application/json'}});

    // Updating this will *not* cause the map/reduce view to re-build.
    var val_names = { "sensorX": "valueA"
                    , "sensorY": "valueB"
                    , "sensorZ": "valueC"
                    };


    var row;
    var doc_type, val_name, doc_val;
    while(row = getRow()) {
        doc_type = row.key;
        val_name = val_names[doc_type];
        doc_val = row.value[val_name];
        send("Doc " + row.id + " is type " + doc_type + " and value " + doc_val);
    }
}

显然，使用 send() 来发送您喜欢的客户端格式（例如 JSON）。