CouchDB可能是我见过最有创意的NoSQL产品。它通过append only的方式去组织数据，这样就能够通过对增量数据执行MapReduce的方法来生成数据视图。这一套方法背后是一个完整的体系。

　　当然，这也会引发一些问题，因为CouchDB默认是在读时合并修改的，也就是说，在数据读取时，CouchDB会先判断上次视图更新后又有多少新的写操作，然后将这些写操作通过MapReduce方法合并到视图中。并记录这一次更新的操作点。

　　很显然，这样每次进行合并更新可能降低读性能。特别是当遇到两次读之间的间隔过大时。可能会导致大量的写操作需要合并进视图，从而让读操作变得很慢。

　　那有什么方法可能解决这个问题。下面是一些具体的做法，你是否能接受这些做法可能还得看你的业务情况。

　　1.使用旧的视图

　　CouchDB在视图时，默认会进行写操作合并工作，这是我们上面讲过的。但是这里也说了，这只是一个默认，实际上你完全可以通过设置让其不更新视图，直接返回数据。当然，不更新，也就意味着你的数据不是最新的。所以说这需要你的业务能够接受。具体做法如下：

GET http://couchbase:5984/recipes/_design/recipes/_view/by_recipe?stale=ok

　　说白了就是添加一个stale=ok的参数。

　　2.延迟合并

　　如果我们一直使用上面的方法。那么我们的数据可能就再也不会进行合并更新了。相信这是任何业务都难以忍受的。所以CouchDB还提供另一个stale的设置值，你可以设置它在读操作中返回旧的数据。然后CouchDB在返回数据后再自己执行合并工作。具体做法：

GET http://couchbase:5984/recipes/_design/recipes/_view/by_recipe?stale=update_after

　　跟上面的很像，只是stale参数值变成了update_after，也就是随后更新。

　　3.定时更新

　　如果上面两种方式都不能让你满意，我们来看一下下面一个。CouchDB支持一个叫_change feed的特性，它像是订阅一样，会将所有变更操作推给订阅了此消息的客户端。于是我们就可以通过脚本去订阅变更。并且在变更时主动更新视图了。这里使用python客户端为例，具体做法如下：

from couchdb import 　　Server 　　cdbs = Server(‘http://localhost:5984/’) 　　db = cdbs[‘recipes’] 　　# the since parameter defaults to ‘last_seq’ when using continuous feed 　　ch = db.changes(feed=’continuous’,heartbeat=’1000′) 　　counter = 0 　　for line in ch: 　　counter=counter+1 　　if (counter > 10): 　　db.view(‘recipes/by_name’) 　　counter = 0

　　上面例子中有一个counter计数，每当有更新时，将counter加1，当counter达到10时，就去主动更新视图。也就是制定每10次写操作就更新一次视图。这样读客户端就可以永远使用stale=ok的方式来读取数据就行了。

　　实际上，如果你设定counter为1时就更新视图，那么CouchDB就退化成为我们通常使用的写时更新索引的存储系统了。比如MongoDB或者MySQL。