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CouchDB与MongoDB一样是文档存储，他们在很多方面都很相似。简单的说，就是MongoDB的查询是动态查询，可以在已有数据上进行任何规定条件的查询，当然，为了使我们的查询更快，需要合理的设计索引。
CouchDB与MongoDB在查询操作上有哪些区别
MongoDB和CouchDB都是面向文档的数据库，它们都使用JSON文档格式，它俩通常都被看作是NoSql数据库，并且现在都很时髦，有很多的共同点，但谈到查询时，两者的差别就很明显了，CouchDB需要预定义视图（本质上是JavaScriptMapReduce函数），而MongoDB支持动态查询（基本上和传统关系数据库上的即席查询类似），更重要的是，谈到查询时，CouchDB的API是RESTful，而MongoDB的API更原生化，这意味着在代码中发出一个查询就要使用一个驱动。
例如，使用CouchDB时，为了插入一些数据，可以使用一些外部工具，如Groovy的RESTClient：
importstaticgroovyx.net.http.ContentType.JSON
importgroovyx.net.http.RESTClient
defclient=newRESTClient("http://localhost:5498/")
response=client.put(path:"parking_tickets/1234334325",
contentType:JSON,
requestContentType:JSON,
body:[officer:"RobertGrey",
location:"199CastleDr",
vehicle_plate:"NewYork77777",
offense:"Parkedinnoparkingzone",
date:"2010/07/31"])
注意，在这种情况下，我必须为停车票指定一个编号（1234334325），顺便提一下，也可以要求CouchDB使用UUID，如向/_uuids路径发出一个HTTPGET请求。
例如，如果我想找出由OfficerGrey开出的所有票，我必须定义一个视图，视图是执行JavaScriptMapReduce函数的简单URL，因此我可以快速实现一个函数来提取officer属性等于RobertGrey的所有文档。
function(doc){
if(doc.officer=="RobertGrey"){
emit(null,doc);
}
}
我必须给这个视图取一个名字，当我向这个视图发出HTTPGET请求时，至少可以得到一个文档。
response=client.get(path:"parking_tickets/_view/by_name/officer_grey",
contentType:JSON,requestContentType:JSON)
assertresponse.data.total_rows==1
response.data.rows.each{
assertit.value.officer=="RobertGrey"
}
CouchDB与MongoDB在查询操作上有哪些区别
总的来说，使用CouchDB时，我不能很快地发出一个即席RESTful调用查询信息，必须先定义一个查询（也叫视图），然后将其暴露出来。相反，使用MongoDB时，它和大多数关系数据库没多大区别，你可以在运行时查询你想要看到的任何信息。
例如，下面是我使用MongoDB的原生Java驱动实现的停车票实例：
DBCollectioncoll=db.getCollection("parking_tickets");
BasicDBObjectdoc=newBasicDBObject();
doc.put("officer","RobertGrey");
doc.put("location","199CastleDr");
doc.put("vehicle_plate","NewYork77777");
//...
coll.insert(doc);
假设以后我要查询RobertSmith发出的停车票，只需要简单修改一下officer属性值就可以了，如：
BasicDBObjectquery=newBasicDBObject();
query.put("officer","RobertSmith");
DBCursorcur=coll.find(query);
while(cur.hasNext()){
System.out.println(cur.next());
}
虽然MongoDB和CouchDB有很多相似之处，但在查询方面的确有着本质的不同，CouchDB需要使用MapReduce，而MongoDB更多的是面向动态的查询，当然MongoDB也是支持MapReduce的。
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