couchDB视图
视图函数
javascript
map函数
Map方法的参数只有一个，就是当前的文档对象。Map方法的实现须要根据文档对象的内容，肯定是否要输出结果。 若是须要输出的话，能够经过emit来完成。 emit方法有两个参数，分别是key和value，分别表示输出结果的键和值。 使用什么样的键和值应该根据视图的实际须要来肯定。 emit函数能够在map函数里被调用屡次，建立一个文档的多个记录。
当但愿对文档的某个字段进行排序和过滤操做的时候，应该把该字段做为键（key）或是键的一部分； value的值能够提供给 Reduce 方法使用，也可能会出如今最终的结果中。 能够做为键的不只是简单数据类型，也能够是任意的 JSON 对象。好比emit([doc.title, doc.price], doc)中，使用数组做为键。java
map函数示例（javascript代码）：python
function(doc) {
emit(doc._id, doc);
}
reduce函数
Reduce方法的参数有三个：key、values和rereduce，分别表示键、值和是不是rereduce 。 因为rereduce状况的存在，Reduce 方法通常须要处理两种状况：git
传入的参数rereduce的值为falsegithub
这代表Reduce方法的输入是 Map方法输出的中间结果。数据库
参数key的值是一个数组，对应于中间结果中的每条记录。 该数组的每一个元素都是一个包含两个元素的数组，第一个元素是在Map方法中经过emit输出的键（key），第二个元素是记录所在的文档 ID 。数组
参数values的值是一个数组，对应于 Map 方法中经过emit输出的值（value）。服务器
传入的参数rereduce的值为truecurl
这代表Reduce方法的输入是上次Reduce方法的输出。函数
参数key的值为null。
参数values的值是一个数组，对应于上次Reduce方法的输出结果。
reduce函数示例（javascript代码）：
function (key, values, rereduce) {
return sum(values);
}
实例解析
一、建立数据库testdb2，添加以下文档 ：
{
"_id": "ef3c0dddfd988a9fa5dd77452a46a5e6",
"phoneNumber": "1001",
"billSeconds": 180,
"timestamp": "201408251705"
}
{
"_id": "ef3c0dddfd988a9fa5dd77452a482dd0",
"phoneNumber": "1001",
"billSeconds": 100,
"timestamp": "201408251715"
}
上述是分机1001的两条CDR，记录了两次通话的billSeconds，若是要计算通话时长，须要将 phoneNumber做为key，billSeconds做为value进行map和reduce操做。
二、用map操做过滤数据
function(doc) {
emit(doc.phoneNumber, doc.billSeconds);
}
map函数以phoneNumber参数做为key，以billSeconds做为value对数据库执行过滤操做。
三、用reduce计算结果
function (key, values, rereduce)
{
return sum(values);
}
reduce函数执行聚合操做，将key相同的value进行求和。
完整view建立代码以下：
{
"_id": "_design/jsTest",
"language": "javascript",
"views": {
"all": {
"map": "function(doc) { emit(doc.phoneNumber, doc.billSeconds); }",
"reduce": "function (key, values, rereduce) { return sum(values); }"
}
}
}
查询结果
单独执行map的结果：
curl http://127.0.0.1:5984/testdb2/_design/jsTest/_view/all?reduce=false
{"total_rows":2,"offset":0,"rows":[
{"id":"ef3c0dddfd988a9fa5dd77452a46a5e6","key":"1001","value":180},
{"id":"ef3c0dddfd988a9fa5dd77452a482dd0","key":"1001","value":100}
]}
map-reduce结果：
curl http://127.0.0.1:5984/testdb2/_design/jsTest/_view/all?group=true
{"rows":[
{"key":"1001","value":280}
]}
视图类别
临时视图
python示例：
import couchdb
server = couchdb.Server("http://192.168.131.121:5984")
db = server.create('python-tests')
db['johndoe'] = dict(type='Person', name='John Doe')
db['maryjane'] = dict(type='Person', name='Mary Jane')
db['gotham'] = dict(type='City', name='Gotham City')
map_fun = '''function(doc) {
if (doc.type == 'Person')
emit(doc.name, null);
}'''
for row in db.query(map_fun):
print(row.key)
del server['python-tests']
BigCouch不支持临时视图
永久视图
python示例：
import couchdb
server = couchdb.Server("http://192.168.131.121:5984")
db = server.create('python-tests')
db['johndoe'] = dict(type='Person', name='John Doe')
db['maryjane'] = dict(type='Person', name='Mary Jane')
db['gotham'] = dict(type='City', name='Gotham City')
viewData = {
"getdata":{
"map":"function(doc){ if (doc.type == 'Person') emit(doc.name, null);}"
}
}
db['_design/example'] = dict(language='javascript', views=viewData)
for row in db.view('example/getdata'):
print(row.key)
del server['python-tests']
视图实现语言
javascript实现
couchDB默认的查询语言是javascript，不须要进行配置便可使用js建立视图。
示例代码：
{
"_id": "_design/jsTest",
"language": "javascript",
"views": {
"all": {
"map": "function(doc) { emit(doc._id, doc); }",
"reduce": "function (key, values, rereduce) { return values.length; }"
}
}
}
erlang实现
编辑local.ini文件，添加以下配置：
[native_query_servers]
erlang = {couch_native_process, start_link, []}
配置后须要重启couchDB服务器。
示例代码：
{
"_id": "_design/erlangTest",
"language": "erlang",
"views": {
"all": {
"map": "%% Map Function\nfun({Doc}) ->\n V = proplists:get_value(<<\"_id\">>, Doc, null),\n Emit(V,{Doc})\nend.\n\n",
"reduce": "%% Reduce Function\nfun(Keys, Values, ReReduce) -> length(Values) end."
}
}
}
python实现
安装couchdb-python包:
pip install pycouchdb or pip install -i http://simple.crate.io/ pycouchdb or git clone git://github.com/niwibe/py-couchdb.git cd py-couchdb python setup.py install
编辑local.ini文件，添加以下配置：
[query_servers] python=/usr/bin/couchpy
配置后须要重启couchDB服务器。
示例代码：
{
"_id": "_design/pythonTest",
"language": "python",
"views": {
"all": {
"map": "def fun(doc):\n yield doc['_id'],doc\n",
"reduce": "def fun(key, values, rereduce):\n return len(values)\n"
}
}
}
视图的使用
运行视图的可选参数
key 限定结果中只包含键为该参数值的记录。 startkey 限定结果中只包含键大于或等于该参数值的记录。 endkey 限定结果中只包含键小于或等于该参数值的记录。 limit 限定结果中包含的记录的数目。 descending 指定结果中记录是否按照降序排列。 skip 指定结果中须要跳过的记录数目。 group 指定是否对键进行分组。 reduce 指定reduce=false能够只返回 Map 方法的运行结果。
示例数据：
{
"_id": "ef3c0dddfd988a9fa5dd77452a46a5e6",
"phoneNumber": "1001",
"billSeconds": 180,
"timestamp": "201408251705"
}
{
"_id": "ef3c0dddfd988a9fa5dd77452a482dd0",
"phoneNumber": "1001",
"billSeconds": 100,
"timestamp": "201408251715"
}
{
"_id": "ef3c0dddfd988a9fa5dd77452a63a9e3",
"phoneNumber": "1002",
"billSeconds": 180,
"timestamp": "201408251735"
}
{
"_id": "5fecc0d7fe5acac6b46359b5eec4f3ff",
"phoneNumber": "1003",
"billSeconds": 190,
"timestamp": "201408261035"
}
{
"_id": "_design/jsTest",
"language": "javascript",
"views": {
"all": {
"map": "function(doc) { emit(doc.phoneNumber, doc.billSeconds); }",
"reduce": "function (key, values, rereduce) {return sum(values); }"
}
}
}
查找单个文档
语法：
/database/_design/designdocname/_view/viewname?key="${key}"
示例：
curl "http://192.168.131.121:5984/testdb2/_design/jsTest/_view/all?group=true&key=\"1001\""
{"rows":[
{"key":"1001","value":280}
]}
查找多个文档
语法：
/database/_design/designdocname/_view/viewname?startkey="${startkey}"&endkey="${endkey}"
示例：
curl "http://192.168.131.121:5984/testdb2/_design/jsTest/_view/all?group=true&startkey=\"1001\"&endkey=\"1002\""
{"rows":[
{"key":"1001","value":280},
{"key":"1002","value":180}
]}
curl "http://192.168.131.121:5984/testdb2/_design/jsTest/_view/all?group=true&startkey=\"1001\""
{"rows":[
{"key":"1001","value":280},
{"key":"1002","value":180},
{"key":"1003","value":190}
]}
curl "http://192.168.131.121:5984/testdb2/_design/jsTest/_view/all?group=true&endkey=\"1002\""
{"rows":[
{"key":"1001","value":280},
{"key":"1002","value":180}
]}
通常的关系数据库只要数据的结构是正确的，就容许运行任何的查询操做，一样的，CouchDB使用事先定义好的Map和Reduce函数以Map/Reduce的方式来进行查询。这些函数为用户提供了极大的灵活性，因为每个文档均可以单独、并行地进行计算，因此它们能够适应不一样的文档结构和索引[2]。CouchDB将一个Map函数和一个Reduce函数结合在一块儿称之为视图。
CouchDB中的视图是用来得到开发者或当前程序想要的数据集的方式，并且是一种静态的数据查询方式[3]。视图颇有用，在筛选数据库中的文档，为某个特殊的程序找到相关的文档；按照必定的顺序从数据库的文档中提取数据；按照某种须要的值为文档创建相应的索引等状况下均可以使用。总之，CouchDB中的视图所作的事情与关系数据库中的SQL查询所作的事情有许多相似之处，是开发应用程序，浏览数据库中的文档必不可少的工具。
在CouchDB中通常将视图称为MapReduce视图，一个MapReduce视图由两个JavaScript函数组成，一个是Map函数，这个函数必须定义；另外一个是Reduce函数，这个是可选的，根据程序的须要能够进行选择性定义[3]。
详细介绍CouchDB的Map和Reduce执行过程以前，先了解一下Futon为咱们提供的临时视图（Temporary View）。临时视图是Futon中的一个能够对视图进行调试的界面（见图），没有问题的函数能够保存在Design文档中造成固定的视图。为了了解Map和Reduce的过程，咱们以创建一个数据库groups为例来进行讲解，如图所示。
在groups中咱们添加三个文档做为示例，文档的内容分别以下：
{ "_id": "4c1168fca1d0ad9f69a1267b86000ed5",
"_rev": "1-283727dba699785809c18abc7eaedfcc",
"名称": "A小组",
"成员": [
"李刚",
"刘伟",
"赵小云"
],
"平均年龄": 23,
"所获荣誉": [
"卫生先进小组",
"文体先进小组",
"学习先进小组"
]
}
{ "_id": "4c1168fca1d0ad9f69a1267b86001c23",
"_rev": "2-42b7064413f6667f3c3cfc77dc0dd0de",
"名称": "B小组",
"成员": [
"张力",
"刘明"
],
"平均年龄": 22.5,
"所获荣誉": [
"学习先进小组",
"文体先进小组",
"卫生先进小组"
]
}
{ "_id": "4c1168fca1d0ad9f69a1267b86002695",
"_rev": "1-2d7bd5cff3806e3227fc9b48fa3b8cc8",
"名称": "C小组",
"成员": [
"刘明",
"杨丽",
"马晓雯",
"朱慧"
],
"平均年龄": 21,
"所获荣誉": [
"文体先进小组",
"学习先进小组"
]
}
在Map的步骤中，输入的文档会从原始的结构转换或者映射为新的key/value对。如今咱们经过一个Map函数来完成对小组名称的查询。在临时视图中输入如下函数：
function(doc) {
if(doc.名称)
{
emit(doc.名称);
}
}
运行后获得如图11-9所示的结果。
能够看到咱们查询到了全部小组的名称，同时也能够看到小组的名称的下面还有该文档的ID。还能够查询出全部小组中的全部人的姓名。
Map函数以下：
function(doc) {
if(doc.成员)
{
for(var i in doc.成员)
{
emit(doc.成员[i]);
}
}
}
该函数的运行结果如图11-10所示。
单击图11-10所示界面左上角的“key”按钮能够执行改变成员的姓名称的排序等操做。
如今来看看Reduce函数的执行过程。Reduce就是将执行Map函数后获得的key/value对削减为一个单个的值或一个数据集合，这个过程是可选择的，而Map函数的执行过程是一个视图所必需的。前面提到一个Map函数执行的过程会产生包含文档ID和key以及value的行，Reduce的输入则是这些由Map获得的key/value的值，而不是文档ID。执行Reduce函数事后，将会产生一个单独的对全部value的化简结果或一个基于key的全部分组的计算。分组（Grouping）的操做没法在Reduce函数中控制，它只能经过传递到视图中的参数来控制。
CouchDB自己包含了三个内嵌的Reduce函数，分别是：_count，_sum和_stats，它们的功能分别如表11-2所示。在大多数状况下，对于咱们开发CouchDB的应用程序来讲，它们基本上够用了。在这三个函数中，_sum和_stats仅仅会对数据的值进行化简，而_count函数能够对任何类型的值计数，固然也包括null类型的值。
表11-2 内嵌Reduce函数
函 数 输 出
_count 返回Map结果集中值的个数
_sum 返回Map结果集中数值的求和结果
_stats 返回Map结果集中数值的统计结果
内嵌的_count函数是开发程序的时候最经常使用的Reduce函数，因为该函数能够用来统计任何值的个数，包括null值，因此当Map函数中emit的value值略去不写的时候，也可使用该函数。下面是一个示例。
Map函数：
function(doc) {
if(doc.成员)
{
for(var i in doc.成员)
{
emit(doc.成员[i]);
}
}
}
Reduce函数：
_count
程序运行的结果如图11-11所示。
内嵌函数_sum会返回一个Map函数输出的值的和，因此该函数要求全部求和的值均为数值类型。
Map函数：
function(doc) {
if(doc.成员)
{
for(var i in doc.成员)
{
emit(doc.成员[i] ,doc.平均年龄);
}
}
}
Reduce函数：
_sum
在“Grouping”下拉框中选择“exact”，则返回每一个人对应的平均年龄。运行的结果如图11-12所示。
内嵌函数_stats返回一个JSON数据对象，该对象中包含sum、count、min、max、sumsqr的值，分别表示求和、计数、求最小值、求最大值、求和的平方。和_sum同样，该函数一样要求全部的参与运算的值均为数值类型。
Map函数：
function(doc) {
if(doc.成员)
{
for(var i in doc.成员)
{
emit(doc.成员[i] ,doc.平均年龄);
}
}
}
Reduce函数：
_stats
执行后的结果如图11-13所示。
在执行Map/Reduce的过程当中，数据库中的每个文档为Map函数的参数，该函数能够将全部的文档都忽略，或者经过emit()返回一行或者多行key/value对。除了文档以外Map函数几乎不依靠任何信息，正是这种执行的独立性，使得CouchDB视图能够大量、并行地产生。
CouchDB的视图按照键（key）的顺序进行排序并以行组（rows）的形式进行存储，所以即便按照多个键值在成百万、上千万的数据中进行检索也会具备很高的执行效率。因此，当编写Map函数的时候，首要的目标就是创建一个按照类似的键值来存储相关数据的索引。
虽然MapReduce的功能很强大，能够完成不少的工做，但它也有本身的局限性。在Map阶段产生的索引是一维的，这就意味着在Reduce的阶段不能产生大量的数据，不然会大大下降程序的性能。好比，CouchDB的MapReduce并不适于全文本检索和自组织搜索等应用，这类问题更适合用Lucene这样的工具来解决。此外，在CouchDB中处理地理信息数据也并非很方便，若是须要处理地理信息数据，则最好使用CouchDB的一个分支系统GeoCouch。
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