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我开始在 CouchDB 上工作，从 Facebook Insights 和其他来源收集分析信息。我不确定文档的正确设计，并希望更有经验的 CouchDB 用户看到它，并在我即将犯任何大错误时警告我。

{
"_id": "0b69a33807d4cb63680dbebc16000af5",
"_rev": "1-7c9916592c377e32cf83acf746a8647c",
//array of metrics, one element per facebook page, around 10 pages per document**
"metrics": [        
    {
        "sourceId": "210627525692699", //facebook page ID
        "source": "facebook",
        "values": {
           "page_likes": 53
           //many more other metrics, around 100
       }
   },
   {
       "sourceId": "354413697924499", // //facebook page ID
       "source": "facebook",
       "values": {
           "page_wall_posts_source_unique": {other: 0, composer: 1},
           "page_likes": 12
           //many more other metrics, around 100
       }
   }
],
"timestamp": [
   2012,
   10,
   15,
   10,
   0,
   0
],
"customerId": "71ff942f-9283-4916-ab84-4927bce09117"
}

预期文件数量：每小时+10 000，每天+240 000。

对文件的预期要求：

  • 给定时间段内每个客户、每个 sourceId、每个指标的值总和
  • 更复杂指标的专用视图

问题：

  • 为了获得一些复杂指标的分析（如 page_wall_posts_source_unique），我们需要构建专门的视图，可能其中有很多，我应该预期视图更新时间会出现问题吗？
  • 使用数组作为时间戳是正确的决定，还是使用 long 更好？
  • 我应该使用一个设计文档还是将每个视图都放入一个新文档中？
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2 回答 2

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我认为您最好不要将 CouchDb 用于此目的。在我看来，您最大的目标之一是在您的数据中进行一些聚合——这并不是 CouchDb 设计的主要目标。

实际上，CouchDb 有一个非常纯粹的聚合部分（我从它的实际经验中发现，我在 3 个项目中实现它）。因为你可以像傻瓜文本搜索部分一样添加Lucene，它会扩展它的查询功能，但无论如何它会比你可能需要的少。CouchDb 非常适合 Wikipedia 可能的项目，因为每次更新文档时，它都会使用新版本创建文档，并且您仍然拥有旧版本。这就是主要功能并查看您的项目，我看不出您想使用它。

此外，CouchDb 不适用于数百万个小文档。它更喜欢使用平均数量的中等大小的文档进行操作。但是数以百万计的小文档对于 CouchDb 视图系统来说并不是完美的东西。

所以我建议你选择你的主要目标并看看其他 NoSQL 解决方案，因为在 NoSQL 世界中，没有一个解决方案可以满足所有目标，相反，当你使用时，所选目标有自己的解决方案，不像 SQL 那样一个适用于所有事物。乍一看，我认为 MongoDB 应该符合您的目标。

但是，无论如何，回答你的问题：1）认为是的，但这取决于有多少文档将重新计算 2）我更喜欢使用 Long 值，因为当你有单个值时你可以查询它，如果你有数组不同的值，你会有问题。并且还使用像时间戳这样的长整数，这是一种常见的做法。3）没什么大不了的。你可以做任何你想做的事。

于 2012-12-08T17:41:58.207 回答
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谢谢你们的回复。

Ph0en1x，我部分同意你的观点，CouchDB 不是一个显而易见的选择，但我对其他选择更不确定，到目前为止会坚持使用 CouchDB。

无论如何，这是我从多个来源收集的答案：

1）显然，这取决于文件的数量。但是对于小文件，概率会增加。

2）两种方法都可以，时间戳更通用一点。

3) 一个文档中的视图越多，它们被重新索引的可能性就越高。因此，我试图尽可能减少一个文档中的视图数量。

于 2012-12-09T19:28:06.640 回答