couchDB簡介1

目
錄

• 1簡介

• 2特性

• 應用場景

• 特點

• 3實現

• 4結構

• 5ACID

• 6View Server

• View Model

• JavaScript

1簡介

CouchDB是用Erlang開發的面向文檔的數據庫系統，最近剛剛發佈了1.0版本。CouchDB不是一個傳統的關係數據庫，而是面向文檔的數據庫，其數據存儲方式有點相似lucene的index文件格式，CouchDB最大的意義在於它是一個面向web應用的新一代存儲系統，事實上，CouchDB的口號就是：下一代的Web應用存儲系統。

2特性

RESTFul API：HTTP GET/PUT/POST/DELETE + JSON

基於文檔存儲，數據之間沒有關係範式要求

每一個數據庫對應單個個文件(以JSON保存),Hot backup

MVCC（Multi-Version-Concurrency-Control），讀寫均不鎖定數據庫

用戶自定義View

內建備份機制

支持附件

使用Erlang開發（更多的特性）

應用場景

在咱們的生活中，有不少document，好比信件，帳單，筆記等，他們只是簡單的信息，沒有關係的需求，咱們可能僅僅須要存儲這些數據。這樣的狀況下，CouchDB應該是很好的選擇。固然其餘使用關係型數據庫的環境，也可使用CouchDB來解決。

特點

在某些偶爾鏈接網絡的應用中，咱們能夠用CouchDB暫存數據，隨後進行同步。也能夠在Cloud環境中，做爲分佈式的數據存儲。CouchDB提供給予HTTP的API，這樣全部的常見語言均可以使用CouchDB。

使用CouchDB，意味着咱們不須要在像使用RMDBS同樣，在設計應用前首先設計負責數據Table。咱們的開發更加快速，靈活。

3實現

在CouchDB中，Database表示一個數據庫，每一個Database對應一個」Storage」（後綴爲.couch）以及多個View Index(用來存儲View結果支持query）。

Database Storage中能夠存儲任意的Document，用戶能夠在Database中自定義View，方便對數據進行查詢, View 默認使用JavaScript進行定義，定義好的相關函數保存在design document 中，而View對應的具體數據是保存在View Index文件中。咱們能夠經過HTTP API請求Database，Document，View，能夠進行簡單的Query，以及其餘各類系統相關的信息。

4結構

數據庫文件的後綴爲.couch，由Header和Body組成。

Header

包含兩個徹底相同的Header信息，每一個Header的Size爲2048

Header中前4字節爲magic code:$g, $m, $k, 0

隨後爲header的payload，經過term_to_binary(db_header_record)產生

接下來是填充padding

最後是16字節的摘要信息(md5(payload+padding)產生)

Header總長度爲：單個Header * 2 = 2048

Body

由兩個B+Tree組成，其中一個B+Tree根據Document id進行組織，另外一個B+Tree以 seqnum（CouchDB內部使用的序號，用來指示最新Revision的文檔）爲 key。

fulldocinfo_by_id_btree使用Document id做爲key，經常使用來根據id來查找對應的document，full_doc_info中包含對應document的全部的Revision信息，經過這些信息，咱們能夠獲取指定Revision的document

docinfo_by_seq_btree使用seq做爲key，當document被更新時，對應的seq會增長。

具體的document數據（json格式），以及B+Tree混合存儲與這個.couch文件之中。經過B+Tree，咱們能夠快速的定位到指定的document。

CouchDB全部的更新操做（包括document的建立，修改和刪除）都是以在couch文件尾部追加的方式（即Append方式）進行。咱們進行更新時，首先拷貝原有的數據信息（僅僅針對修改，若是是Create那麼就沒有copy可言了），隨後將其追加到文件的結尾，這個時候就激發 B+Tree從 leaf到root的更新過程，更新的Node信息也是採用Append的方式寫入到文件的結尾，到達根節點時，咱們將根節點信息寫入到Header中。這樣一次更新操做涉及1次數據寫入，以及LogN次節點更新，因此其複雜度爲O(logN)。

所以採用追加的方式，因此在數據庫運行一段時間後，咱們須要對其進行「瘦身」，清理那些舊的Document數據。這個過程稱爲Compaction。在 Compation 的過程當中，數據庫仍然可用，只是請注意，在 Compation 的時候，是經過遍歷 DBName.couch 文件，將最新的數據拷貝到一個 DBName.compat文件中，所以這個過程可能會耗費很大的存儲空間，若是您在系統繁忙（主要是write）的狀況下進行Compation，可能會致使你的硬盤空間耗盡，必定注意哦！

5ACID

CouchDB支持ACID特性。Document的更新（add，edit，delete）是順序進行的，可是Database的read爲併發執行，其沒必要等待任何其餘的read，write的完成。這樣的特性與CouchDB存儲文件的Append增長方式關係密切。

當CouchDB的文檔更新時，爲了保證數據的一致性，Commit分爲如下兩步：

Document數據和index數據首先寫入到disk數據庫文件

生成兩個連續的頭信息（4kb),隨後寫入數據庫文件

在上面兩個過程當中，若是在過程1，發生異常（系統崩潰或斷電），那麼couch文件的頭信息沒有發生變化，那麼全部Append的數據都會被忽略；若是在過程2發生異常，此時Header可能會發生損壞，咱們驗證第一個Header和第二個Header，若是任意一個Header可用，那麼數據庫文件可用。若是兩個Header都不可用，則對應數據庫文件損壞，拋出異常。

一些數據庫系統，爲了實現 Atomic Commit ，提交數據前，將內容寫入到一個rollback log文件，等提交完成後，刪除log文件。

6View Server

除了存儲數據，咱們還須要依據咱們的要求展示數據，乃至一些統計，所以CouchDB中引入了View的概念。View的引入讓CouchDB從一個有趣的文件存儲系統，步入了數據庫的殿堂。也使CouchDB可以融入到真正的應用環境中。

CouchDB中全部的Document均可以具備本身不一樣的結構，數據，這和關係型數據庫中，嚴格的表結構，嚴格的關聯徹底不一樣。這樣的特色對於數據的備份同步卻很是有好處！

View Model

經過用戶自定義View，咱們能夠聚集，統計數據，採用一個相似Map/Reduce的過程。這裏的Map將原始的Document進行映射處理，Reduce將Map的中間結果進行從新歸併統計，總而生成最終結果。這裏和並行計算中的Map/Reduce有些不一樣。

CouchDB的View針對每一個Database，可是其與Database關聯性不是很大，View是一些用戶自定義函數，處理從數據庫的Document 輸入，產生中間數據（若是沒有reduce過程則爲最終數據），而後再經過Reduce處理中間輸出，產生最終結果。一樣的View可使用在不一樣的Database上。

View存儲在design Document中，請注意這裏design Document和View Index是不一樣的。design Document保存的是view的定義，View Index保存的是針對某個Database進行View操做，產生的結果。

JavaScript

CouchDB內部默認使用JavaScript做爲View的編寫語言，之因此採用Javascript，是和CouchDB面向Web開發相關的。CouchDB使用Mozilla的spidermonkey做爲JavaScript的解析運行平臺，爲了和Erlang進行交互，其使用c書寫了一個Port程序couchjs，/server/main.js做爲View Server服務器。

在啓動CouchDB時，經過Command：couchjs main.js便可啓動基於JavaScript的View Server。

View中包含兩個函數:

(map函數，必須）function(doc) { emit(null, doc);}(reduce函數，可選）function (key, values, rereduce) { return sum(values);}

doc,爲咱們數據庫對應的Document，由於咱們採用JSON格式存儲數據，因此 Document 在 JavaScript 中轉化爲 Object。`emit(null,doc)`用來生成 map 的中間結果，其中第一個參數 null 表示結果的 key，第二個參數爲結果的 value，上面的例子中咱們的結果爲:

null, value1...null, valueN

function (key, values, rereduce)中，根據rereduce變量不一樣這裏有兩種狀況:

1. rereduce爲false

key爲array，element爲：[key,id]，key爲map function產生的key，id爲Document對應id

values爲array，elements爲map function產生的結果

好比 reduce([ [key1,id1], [key2,id2], [key3,id3] ], [value1,value2,value3], false)

2. rereduce爲true

key爲null

values爲array，element爲前一次reduce返回的結果

好比reduce(null, [intermediate1,intermediate2,intermediate3], true)

不少時候，咱們一次調用reduce就能夠生成最終結果，咱們會忽略rereduce參數。^[1]