Couchbase全球次级指数（GSI）与正常指标

Question

我一直期待在Couchbase全局二级索引能力为4.0，现在提高到在5.0

自动重新平衡功能在以下提到的视频，有GSI与通常存储在Map Reduce Views中的普通二级索引相比具有多重优势。 GSI是基于节点的，而Map Reduce Views是基于本地和分区的。

这听起来像GSI是所有索引解决方案的灵丹妙药。 Map Reduce Views的一些显着优点是： *对高数据操作db更好 - 但GSI有能力推迟构建减少问题的索引，而且我倾向于看到查询变得更加复杂并花费更多时间与插入物相比。 *可以使用JavaScript作为索引逻辑 - 我认为这只适用于极少数情况。

那么GSI是否会成为默认索引？ 我不禁想到小型数据库（即小于1GB）不应该需要GSI。这听起来太复杂了。 有什么我错过了，关键点，会有人选择正常指数vs GSIs？

参考文献：

• 视频GSI的 - 版本https://www.youtube.com/watch?v=WvjYKO27Vdk
• 自动再平衡5.0 - https://blog.couchbase.com/gsi-replicas-rebalancing/
• GSI信息 - https://developer.couchbase.com/documentation/server/current/architecture/global-secondary-indexes.html

Answer 1

MapReduced的观点在某些情况下是首选。

请参见本Couchbase forum post的详细信息：

意见将继续适用于以下情况：

1. 使用JavaScript逻辑查询
2. 演艺集合的一部分（减少），实现结果，然后在源数据被修改时递增维护结果。

（2）对性能很重要，因为聚合结果基本上是预先计算的。