CouchDB reduce函数在这种情况下有用吗？

我想把选票储存在CouchDB里。为了解决在一个文档中增加一个字段并进行数百万次修订的问题，每次投票将是一个单独的文档：

{
  _id: "xyz"
  type: "thumbs_up"
  vote_id: "test"
}

因此，真正的文件本身就是投票。我想要的结果基本上是一个数组：vote_id，sumOfThumbsUp，sumOfThumbsDown

现在我认为我的map函数需要如下所示：

if(type=="thumbs_up" | type =="thumbs_down"){
    emit(vote_id, type)
}

现在有一点我不知道该怎么做，我是否应该构建一个reduce函数来对投票类型求和，记住有两种投票类型

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或者我应该直接将map函数发出的内容放入数组中进行处理，完全忽略reduce函数吗？

这是map reduce的完美例子！在我看来，让每一份文件都代表一次投票是正确的做法，这将与CouchDB的优势一起发挥作用

我建议采用如下文档结构：

文件 向上投票 否决票

• 我会使用“投票”的文档类型，这样您的数据库中就可以有其他文档类型（如投票类别信息、用户信息等）
• 我保持“投票”不变
• 我创建了一个名为“投票”的值字段，只使用了

  1

  /

  -1

  而不是“竖起大拇指”或“竖起大拇指”（真的没关系，你可以做任何你想做的事情，它会很好地工作）

看法 地图 减少 对于map函数，结果如下所示：

如果你减少它：

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当您添加更多投票id种类更多的投票文档时，您可以使用：

/:db/\u design/:ddoc/\u view/:view？reduce=true&group=true&key=“：vote\u id”

精辟解释的解决方案来查询特定的投票id

{
  "type": "vote",
  "vote_id": "test",
  "vote": 1
}

{
  "type": "vote",
  "vote_id": "test",
  "vote": -1
}

function (doc) {
    if (doc.type === "vote") {
        emit(doc.vote_id, doc.vote);
    }
}

_sum