为什么CouchDB默认启用reduce_limit？ （在MapReduce视图或列表视图中近似SQL JOINS会更好吗？）

Question

我使用的是CouchDB，我想在查询数据时更好地利用MapReduce。

我的确切用例如下：

我有很多调查。每个调查都有一个meterNumber，meterReading和meterReadingDate，例如：

{
  meterNumber: 1,
  meterReading: 2050,
  meterReadingDate: 1480000000000
}

然后我使用Map函数来生成meterNumber的读数。有许多键重复（在不同日期读取相同的仪表）。即。

[
  [meterNumber, {reading: xxx, readingDate: xxx}],
  [meterNumber, {reading: xxx, readingDate: xxx}],
  [meterNumber, {reading: xxx, readingDate: xxx}],
  etc
]

然后我在发送到reduce函数之前对这些进行分组，然后reduce函数应该实际扩展设置的值。即我想要这个：

[
  [meterNumber, [{reading:xxx, readingDate: xxx}, {reading:xxx, readingDate: xxx}, {reading:xxx, readingDate: xxx}]],
  [meterNumber, [{reading:xxx, readingDate: xxx}, {reading:xxx, readingDate: xxx}, {reading:xxx, readingDate: xxx}]],
  [meterNumber, [{reading:xxx, readingDate: xxx}, {reading:xxx, readingDate: xxx}, {reading:xxx, readingDate: xxx}]],
  etc
]

要在CouchDB上运行此MapReduce视图，我必须允许这种类型的结果集（Couchdb - Is it possible to deactivate the reduce_overflow_error error）。

这告诉我，我可能遇到大型结果集的性能问题。是这样的吗？为什么要在CouchDB上专门启用此设置？

***编辑

下面接受的答案向我指出，我在MapReduce中所做的事情也可能（并且更好）使用列表。这是关于同一主题的另一个很好的Stack Overflow答案：Best way to do one-to-many "JOIN" in CouchDB

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以下是CouchDB文档的参考：http://guide.couchdb.org/draft/transforming.html

Answer 1

reduce函数旨在 reduce 与给定键相关联的值。

CouchDB reduce_limit用于检测设计糟糕的reduce函数，这是你通过连接值所做的...但不要惊慌：CouchDB中的任何新手都会做同样的错误。

在reduce函数中连接值的问题是：

1. 完全没必要（如果你需要整个列表，只需使用一个map函数），
2. 非常效率不高：您的索引在磁盘上会变得越来越大，并且您将拥有越来越多的磁盘访问时间。

所以......只需编写一个最小map函数，例如：

function(o){
  emit(o.meterNumber);
}

不要写任何reduce函数。并使用include_docs=true调用该视图。

但也许您对数据格式不满意？ 没问题：你有list个功能。请记住，map和reduce函数应该用于纯数据处理，而不是用于格式化目的。