CouchDB如何針對定期更新的數據集執行操作？

Question

我打算在項目上使用CouchDB。 但是由於查詢機制涉及編寫視圖（這與常規RDMBMS上的索引非常相似），我想知道，如果文檔數據庫不斷更新（寫入繁重的數據庫），CouchDB與常規RDBMS相比表現良好嗎？ 或者我們是否必須偶爾壓縮/重新索引系統以使其更快地執行？

Answer 1

您可以通過這種方式考慮CouchDB視圖模型的優缺點。 （CouchDB黑客可能不同意，但IMO對用戶來說足夠准確。）

1. 視圖函數在首次創建時始終執行完整的“表掃描”（就像RDBMS BTW一樣）
2. 只要它們沒有副作用，map和reduce函數就可以任意復雜
3. 每個文檔和地圖/縮小結果都會被緩存，而不會再次計算
4. 如果添加或更改文檔，將為該視圖重新計算（和緩存）它

鑒於這些，您可以得出有關CouchDB性能的一些結論：

• 整個數據集永遠不會有重新索引階段，只是每個文檔更新的增量
• 更改視圖函數會強制重新構建整個索引
• 由於CouchDB和RDBMS都必須更新新數據的索引，因此認為對於大量更新/插入使用而言性能類似是合理的。

顯然YMMV和標准警察，“你必須測試自己的負載”適用。 但是我會添加一些注意事項。

• 我說RDBMS對於探索式查詢數據來說非常優越。 當你甚至不知道從你的數據要問什么問題，你真的不能打，用於查詢是結構化的語言 。
• 但是，一旦定義了您想要知道的內容，CouchDB（也許是Hadoop）就會提供最豐富的查詢系統，因為您只是編寫代碼。
• 如果您的數據集很大，NoSQL數據庫將更容易擴展。 例如， CouchDB-Lounge允許一組沙發進行並行處理。 Hadoop做同樣的事情，然后它將歸結為次要考慮：熟悉，可維護性，CouchDB是一個Web服務器，但需要更多的DIY; Hadoop以復雜性，異常性等為代價，內化了更多的集群管理。

我希望這有助於闡明你的決定！