CouchDB 是如何工作的？

CouchDB 构建在强大的 B-树储存引擎之上。这种引擎负责对 CouchDB 中的数据进行排序，并提供一种能够在对数均摊时间内执行搜索、插入和删除操作的机制。CouchDB 将这个引擎用于所有内部数据、文档和视图。

因为 CouchDB 数据库的结构独立于模式，所以它依赖于使用视图创建文档之间的任意关系，以及提供聚合和报告特性。使用 Map/Reduce 计算这些视图的结果，Map/Reduce 是一种使用分布式计算来处理和生成大型数据集的模型。Map/Reduce 模型由 Google 引入，可分为 Map 和 Reduce 两个步骤。在 Map 步骤中，由主节点接收文档并将问题划分为多个子问题。然后将这些子问题发布给工作节点，由它处理后再将结果返回给主节点。在 Reduce 步骤，主节点接收来自工作节点的结果并合并它们，以获得能够解决初问题的总体结果和答案。

CouchDB 中的 Map/Reduce 特性生成键/值对，CouchDB 将它们插入到 B-树引擎中并根据它们的键进行排序。这能通过键进行高效查找，并且提高 B-树中的操作的性能。此外，这还意味着可以在多个节点上对数据进行分区，而不需要单独查询每个节点。

传统的关系数据库管理系统有时使用锁来管理并发性，从而防止其他客户机访问某个客户机正在更新的数据。这防止多个客户机同时更改相同的数据，但对于多个客户机同时使用一个系统的情况，数据库在确定哪个客户机应该接收锁并维护锁队列的次序时会遇到困难，这很常见。在 CouchDB 中没有锁机制，它使用的是多版本并发性控制（Multiversion concurrency controlMVCC）— 它向每个客户机提供数据库的新版本的快照。这意味着在提交事务之前，其他用户不能看到更改。许多现代数据库开始从锁机制前移到 MVCC，包括 Oracle（V7 之后）和 Microsoft® SQL Server 2005 及更新版本。