如何在CouchDB中实现类似SQL窗口函数的分组累计求和

假设CouchDB中有以下文档：

[
  {
    "_id": "1",
    "date": 1672119898,
    "amount": 120,
    "owner": "user_1"
  },
  {
    "_id": "2",
    "date": 1672119897,
    "amount": 25,
    "owner": "user_1"
  },
  {
    "_id": "3",
    "date": 1672119895,
    "amount": 40,
    "owner": "user_2"
  },
  {
    "_id": "4",
    "date": 1672119899,
    "amount": 70,
    "owner": "user_1"
  },
  {
    "_id": "5",
    "date": 1672119891,
    "amount": 33,
    "owner": "user_1"
  },
  {
    "_id": "6",
    "date": 1672119893,
    "amount": 11,
    "owner": "user_2"
  }
]

需要创建一个视图，实现按owner分组、日期升序排序的累计总和计算，最终返回日期降序排列、包含分组累计字段totalAmount的结果，期望输出如下：

[
  {
    "_id": "4",
    "date": 1672119899,
    "amount": 70,
    "owner": "user_1",
    "totalAmount": 248 // 178 + 70
  },
  {
    "_id": "1",
    "date": 1672119898,
    "amount": 120,
    "owner": "user_1",
    "totalAmount": 178 // 120 + 58
  },
  {
    "_id": "2",
    "date": 1672119897,
    "amount": 25,
    "owner": "user_1",
    "totalAmount": 58 // 25 + 33
  },
  {
    "_id": "5",
    "date": 1672119891,
    "amount": 33,
    "owner": "user_1",
    "totalAmount": 33
  },
  {
    "_id": "3",
    "date": 1672119895,
    "amount": 40,
    "owner": "user_2",
    "totalAmount": 51 // 40 + 11
  },
  {
    "_id": "6",
    "date": 1672119893,
    "amount": 11,
    "owner": "user_2",
    "totalAmount": 11
  }
]

CouchDB原生reduce函数仅支持全局或分组的聚合计算，无法直接生成每行的累计值，因此需要结合Map函数做排序分组，再通过List函数计算累计并调整顺序，或者在客户端处理结果。

方法一：使用Map+List函数（服务端处理） #

1. Map函数 #

通过Map函数按owner分组，再按date升序排序输出文档：

function(doc) {
  // 键格式为[owner, date]，确保先按owner分组，再按date升序排列
  emit([doc.owner, doc.date], {
    _id: doc._id,
    date: doc.date,
    amount: doc.amount,
    owner: doc.owner
  });
}

2. List函数 #

遍历Map的输出结果，计算每个owner分组的累计总和，再反转分组内的文档顺序（转为日期降序）：

function(head, req) {
  const groupedData = {};
  let row;

  // 遍历所有Map输出的行
  while (row = getRow()) {
    const owner = row.key[0];
    // 初始化分组数据
    if (!groupedData[owner]) {
      groupedData[owner] = {
        cumulativeTotal: 0,
        documents: []
      };
    }
    // 累计当前金额
    groupedData[owner].cumulativeTotal += row.value.amount;
    // 给文档添加累计字段
    const docWithTotal = Object.assign({}, row.value, {
      totalAmount: groupedData[owner].cumulativeTotal
    });
    groupedData[owner].documents.push(docWithTotal);
  }

  // 整理最终结果：反转每个分组的顺序，合并所有分组
  const finalResult = [];
  Object.values(groupedData).forEach(group => {
    finalResult.push(...group.documents.reverse());
  });

  // 返回JSON格式的结果
  send(JSON.stringify(finalResult));
}

使用方式 #

• 创建一个设计文档，将上述Map函数添加到视图中（无需配置Reduce函数）
• 在同一个设计文档中创建List函数，关联到该视图
• 通过类似/your-db/_design/your-design-doc/_list/your-list-name/your-view-name的路径访问，即可获取期望的输出

方法二：客户端处理（更简单） #

如果允许在客户端处理结果，可以只使用Map函数获取排序后的原始数据，再在客户端计算累计并调整顺序：

// 假设已从CouchDB的Map视图获取到rows数组
const viewRows = [...]; // 示例：rows = [{key: ["user_1", 1672119891], value: {...}}, ...]

const grouped = {};
viewRows.forEach(row => {
  const owner = row.key[0];
  if (!grouped[owner]) {
    grouped[owner] = { total: 0, docs: [] };
  }
  grouped[owner].total += row.value.amount;
  grouped[owner].docs.push({
    ...row.value,
    totalAmount: grouped[owner].total
  });
});

// 反转每个分组的顺序，合并为最终结果
const finalOutput = Object.values(grouped).flatMap(group => group.docs.reverse());

内容的提问来源于stack exchange，提问作者oyalhi