CouchDB在OLAP中表现如何？

我有一个数据表，由大量（比如10亿）向量组成

[x1，x2，x3]

，我想问一些典型的OLAP问题，比如“对于给定范围内x1的所有向量，v3的平均值是多少？”与真正的OLAP不同，这些问题不是特别的：我只有几个预定义的问题

在SQL数据库中，可以说，如果列未编入索引，则空间要求为O（n），时间要求也是O（n）；索引为时间提供了O（logn），而为空间提供了O（logn）

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那么，CouchDB在性能方面大致相当吗？好多了？更糟糕吗？

如果您想执行特殊查询，CouchDB通常会更糟糕，如果您有预烘焙查询，它会更好

这只是CouchDB的一个技术要点，而不是NOSQL和SQL

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CouchDB在特殊查询方面稍慢一些，我认为这需要表扫描。但是视图会随着数据的增量添加而增量更新，因此它有助于维护诸如“总和”、“计数”或任何其他可以映射减少的内容。

如果您有一些查询，并且可以使用Map/Reduce来表达它们，那么coach会更快，因为v3的值会预先计算，并且每次更新时都会更新答案。这是一个评论，因为我没有在实践中使用过这种特殊的风格，希望有其他有经验的人能回答。这个问题非常类似于+1非常简洁。按照我的说法，如果你对数据了解得更多，而对你要问的问题了解得更少，那么SQL就是好的；当你对数据了解较少，而对你提出的问题了解较多时，CouchDB是很好的。