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      在線教育課程數(shù)據存儲與查詢優(yōu)化實踐研究

      2024-12-01 00:00:00朱道恒李曉玉顏劍
      電腦知識與技術 2024年31期

      摘要:隨著“互聯(lián)網+教育”的快速發(fā)展和普及,在線學習用戶數(shù)量激增,產生了海量的課程數(shù)據。高效的數(shù)據存儲和查詢機制對于保障系統(tǒng)流暢運行和提升學習者的體驗至關重要。文章通過分析課程數(shù)據特征和常用數(shù)據庫結構,提出了一種基于 Redis 的數(shù)據預讀取策略,并設計了基于 MySQL 的冷熱數(shù)據分離方案。實驗結果表明,所提出的優(yōu)化方案大幅提高了在線教育課程管理平臺的數(shù)據存儲和查詢效率,可為在線教育課程的開發(fā)和數(shù)據庫管理提供參考。

      關鍵詞:在線教育;課程數(shù)據;數(shù)據存儲;數(shù)據預讀??;冷熱數(shù)據分離

      中圖分類號:TP311 文獻標識碼:A

      文章編號:1009-3044(2024)31-0068-03

      開放科學(資源服務)標識碼(OSID) :

      0 引言

      “互聯(lián)網+教育”模式[1]已成為教育行業(yè)的重要趨勢。在線教育的普及使用戶數(shù)量激增,產生了包括用戶個人信息、學習行為記錄、教學視頻和課程資料等海量數(shù)據。高效的數(shù)據存儲和查詢機制對于保障在線系統(tǒng)的流暢運行和提升用戶體驗至關重要。我國在線教育市場不斷擴大,對數(shù)據庫存儲和查詢優(yōu)化的需求日益增長[1]。國內學者在該領域的研究主要集中在以下幾個方面:

      1) NoSQL 數(shù)據庫應用。采用MongoDB、Redis、HBase等NoSQL數(shù)據庫處理在線教育產生的非結構化數(shù)據[2-5]。

      2) 數(shù)據預讀取策略。通過分析用戶學習行為,提出基于學習模式的數(shù)據預讀取策略,預測并提前加載用戶可能需要的數(shù)據,提升查詢效率[6]。

      3) 冷熱數(shù)據分離。根據數(shù)據訪問頻率的不同,將頻繁訪問的熱數(shù)據和較少訪問的冷數(shù)據分別存儲,以提高系統(tǒng)的響應速度。

      國外學者在數(shù)據庫存儲和查詢方面的研究主要包括:

      1) 分布式數(shù)據庫系統(tǒng)。傾向于使用Cassandra和DynamoDB等分布式數(shù)據庫系統(tǒng)來跨多個服務器分布數(shù)據,提高可用性和可擴展性[7]。

      2) 緩存機制。為減少數(shù)據庫訪問延遲,許多教育平臺采用了緩存機制,如使用Redis作為緩存層存儲熱點數(shù)據,加快數(shù)據存儲和訪問速度[8]。

      3) 數(shù)據庫壓縮技術。研究數(shù)據庫壓縮技術以減少存儲空間需求,提高讀寫效率[9]。

      4) 實時大數(shù)據分析。許多研究者開始關注如何利用實時大數(shù)據分析來優(yōu)化系統(tǒng)的個性化推薦[10]、學生體質測試[11]和教育資源分配[12]等功能。

      本研究設計了一種在線教育數(shù)據的存儲與查詢優(yōu)化方案,提出將MySQL中的大數(shù)據業(yè)務表進行冷熱分離,并接入緩存數(shù)據庫Redis,通過數(shù)據預讀取和快速過期策略,加快有效數(shù)據流轉。在自建的在線教育管理平臺上驗證了該方案的有效性和高效性。

      1 數(shù)據存儲選擇

      結合在線教育管理平臺的業(yè)務特點,筆者對比了幾種流行數(shù)據庫的優(yōu)缺點(見表 1) 。根據各數(shù)據庫的特性,選擇關系型開源數(shù)據庫 MySQL 作為數(shù)據存儲庫,原因如下:

      1) 支持多表聯(lián)合查詢。在線教育管理系統(tǒng)中涉及多張業(yè)務表,如教師、學生、課程、章節(jié)知識點、試卷、題目等。通常一次查詢需要進行多表關聯(lián),因此優(yōu)先選擇支持多表聯(lián)合查詢的關系型數(shù)據庫,如 MySQL、SQLServer 和 Oracle。

      2) 開源特性。MySQL 數(shù)據庫具有開源特性,利于后續(xù)的業(yè)務開發(fā),使其更適應系統(tǒng)的業(yè)務特征,并保證平臺的穩(wěn)定運行。

      3) 硬件要求低。MySQL 對硬件和業(yè)務要求低,能夠加快系統(tǒng)的開發(fā)進度,提高開發(fā)效率。

      2 數(shù)據查詢優(yōu)化設計

      2.1 MySQL 配置優(yōu)化

      本研究從數(shù)據庫引擎選擇、索引建立規(guī)則和SQL 語句優(yōu)化三個方面對 MySQL 進行了配置優(yōu)化。

      1) 數(shù)據庫引擎選擇。

      MySQL 的主要引擎包含 ISAM、MYISAM、HEAP 和 InnoDB。在在線教育管理平臺中,主要采用 In? noDB 數(shù)據庫引擎,因為它支持事務和外鍵,具有較高的可靠性和性能,能夠最大限度地支持數(shù)據庫的索引和事務操作,保障數(shù)據查詢的基本功能。

      2) 索引建立規(guī)則。

      主鍵優(yōu)化:由于 MySQL 數(shù)據庫采用 B+ 樹索引,每次數(shù)據插入或更新時,都需要更新索引樹。為提高索引重建效率,系統(tǒng)將主鍵設置為整型,加快數(shù)據索引的建立過程。

      索引字段選擇:只對常用字段建立索引。除主鍵外,每個表最多只有一個字段建立索引,以提高數(shù)據查詢效率,同時降低數(shù)據庫對索引的存儲空間需求。

      外鍵設置:對所有表不設置外鍵,因為設置外鍵可能會影響某些 SQL 查詢的性能,從而降低索引效率。

      3) SQL語句優(yōu)化。

      避免全表掃描:盡可能使用索引來查詢數(shù)據,避免因全表掃描導致的性能下降。

      合理使用索引:查詢語句應滿足索引使用原則,如不判斷 NULL 值,避免使用 OR 進行條件連接。

      采用數(shù)字型字段:盡量使用數(shù)字型字段,因為數(shù)字比較比字符串比較效率更高。

      避免使用 Select*:Select* 語句可能導致慢查詢,拖慢數(shù)據庫運行效率。

      減少臨時表操作:避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時表,以減少系統(tǒng)資源消耗。

      使用批量插入:采用批量插入方法,減少與數(shù)據庫交互的次數(shù),提高數(shù)據插入效率。

      限制返回數(shù)據量:避免向客戶端返回大量數(shù)據,減少網絡傳輸負擔。

      通過這些方法,可以提升數(shù)據庫的查詢性能,降低后臺對前端的響應時間,改善用戶體驗。

      2.2 Redis 緩存數(shù)據預讀取與快速過期方案

      采用 Redis 數(shù)據庫緩存用戶請求的數(shù)據,可以有效降低 MySQL 數(shù)據庫的壓力[4]。當用戶進行相關操作時,系統(tǒng)首先判斷緩存中是否存在對應的數(shù)據:如果存在,則直接返回數(shù)據;如果不存在,則從 MySQL 數(shù)據庫讀取數(shù)據,返回給客戶端,并將數(shù)據加載到緩存中。為加快系統(tǒng)讀取數(shù)據的效率,設計了緩存數(shù)據預讀取策略和快速過期方案。

      1) 緩存數(shù)據預讀取策略。

      基于操作系統(tǒng)對數(shù)據分片讀取的優(yōu)勢,考慮到“當用戶訪問某條數(shù)據時,他很可能會訪問該數(shù)據附近的數(shù)據”。因此,在從緩存中讀取數(shù)據時,實行預加載策略,確保用戶在請求時,其所需的數(shù)據已在緩存中,直接命中緩存,減少對數(shù)據庫的讀取次數(shù),提高查詢性能。數(shù)據預加載流程如圖1所示,步驟如下:

      ①用戶請求數(shù)據:當用戶需要訪問課程1時,首先從緩存中讀取。

      ② 緩存判斷:若緩存中存在該數(shù)據,立即返回給客戶端。

      ③數(shù)據加載:若緩存中不存在將數(shù)據,則請求MySQL。數(shù)據庫返回數(shù)據給客戶端,并將數(shù)據加載到緩存中。

      ④ 預加載相似數(shù)據:啟用一個 Executor 線程任務,將與課程 1 相似的數(shù)據從磁盤加載到緩存中。

      2) 緩存數(shù)據快速過期方案。

      設計緩存快速過期策略,將緩存數(shù)據的過期時間設置為原數(shù)據的 1/10。這樣,當用戶不再訪問該部分數(shù)據時,緩存能夠快速剔除這些數(shù)據。若用戶持續(xù)訪問,則設定的緩存時間足夠長,確保緩存中的垃圾數(shù)據最小化,提高緩存的有效性。

      3 結構設計與測試

      3.1 數(shù)據表結構設計

      提出的冷熱數(shù)據分離方案旨在提高系統(tǒng)的數(shù)據訪問效率。通過將用戶訪問頻繁的少量數(shù)據放在熱表中,而較少訪問的大量歷史數(shù)據存放在冷表中,用戶在訪問數(shù)據時可以優(yōu)先在熱表中搜索。由于熱表數(shù)據量少,這種方法能夠極大地提高數(shù)據訪問效率。

      為平衡數(shù)據量增加或慢 SQL 執(zhí)行導致的數(shù)據庫性能下降,設計了一種方法,使得在數(shù)據量增加時,數(shù)據庫查詢效率仍保持穩(wěn)定。具體做法是將數(shù)據量大的表按照數(shù)據的有效過期時間,分為歷史表(his? tory_table) 和當前表(current_table) ,實現(xiàn)數(shù)據查詢的分離。這種方法有利于數(shù)據的快速統(tǒng)計和查詢。實施方案如圖 2 所示,分為3部分:

      1) 數(shù)據查找。當其他模塊調用并執(zhí)行查找功能時,系統(tǒng)首先查找熱數(shù)據表。由于熱數(shù)據表的數(shù)據量一直維持在一定規(guī)模,查找過程速度較快。

      2) 數(shù)據轉移。采用線程池,將數(shù)據轉移功能寫入單個線程。執(zhí)行時,通過 Executor 調用,將其作為任務放入線程池中。轉移功能包括:傳入需要變更操作時間的數(shù)據 ID,將數(shù)據復制到熱數(shù)據表中,更新其操作時間,同時刪除冷數(shù)據表中的對應數(shù)據。

      3) 定時拷貝。采用 Scheduler 定時任務,在凌晨逐步掃描熱數(shù)據表,檢查數(shù)據表的數(shù)據量和所有數(shù)據的最近更新時間,確保數(shù)據的新鮮度。

      3.2 單表壓力測試

      為模擬在線真實環(huán)境,對數(shù)據庫表進行數(shù)據仿真和壓力測試。測試方案基于在線教育管理平臺中的選擇題表 education_choicequestionbank 進行性能測試,其測試流程如圖3所示。測試過程分為以下3步:

      1)選定試測表。選擇 education_choicequestion?bank作為測試表。

      2) 執(zhí)行測試語句。使用SELECT COUNT(*)語句進行測試。該語句在表查詢過程中較為通用,能有效反映各種 SQL 語句的性能,同時測試效果明顯。

      3) 逐步增加數(shù)據量。將數(shù)據量從十萬級增加到百萬級,再調整到千萬級,逐步進行測試,觀察查詢性能的變化。

      4 實驗結果

      4.1 實驗環(huán)境

      表 2 展示了在線教育管理平臺的部署環(huán)境信息,包括以下幾個關鍵指標:硬件環(huán)境、軟件環(huán)境、Web 服務器版本、數(shù)據庫版本、網絡環(huán)境、測試工具版本、測試線程數(shù)和運行時長等。這些信息為平臺的性能測試和運行穩(wěn)定性提供了重要參考依據。

      4.2 冷熱數(shù)據分離方案測試結果

      實驗環(huán)境部署成功后,選擇題表 education_ choicequestionbank作為測試數(shù)據表,用于對冷熱數(shù)據分離方案進行數(shù)據聚合測試。該測試旨在觀察在大數(shù)據量條件下的表查詢效率。核心參數(shù)的詳細說明見表 3。

      不同數(shù)據量級的測試結果如表4所示。

      根據表 4,當表中數(shù)據量達到千萬級時,選擇題表的查詢平均吞吐量約為0.31次/秒,相當于每 3 秒執(zhí)行一次 SQL 查詢。在 300 秒的測試中,約執(zhí)行了 94 個樣本語句。隨著數(shù)據量的減少,查詢性能顯著提升:當數(shù)據量為百萬級和十萬級時,查詢平均吞吐量分別為3.70 次/秒和45.30次/秒。

      由此可見,隨著表中數(shù)據量的上升,部分 SQL 查詢性能受到顯著影響??紤]到在線教育管理平臺的業(yè)務范圍,選擇題表中產生的題目數(shù)量可按公式(1) 估算:

      N = Ci × Si × d (1)

      其中,Ci為課程類型的數(shù)量,Si為每種類型下的課程數(shù)量,i 為課程類型編號,d 為學習天數(shù)。如果有1 萬人同時在線學習 1 天,產生的試題數(shù)量將至少達到百萬級別。對于 SELECT COUNT(*) 這樣的語句,每秒只能執(zhí)行約 3.70 次查詢。當數(shù)據量達到千萬級時,數(shù)據表冷、熱分離方案的優(yōu)勢得以體現(xiàn)。

      4.3 查詢時間

      為了比較課程數(shù)據查詢優(yōu)化方案實施前后的查詢效果,進行了不同數(shù)據量級的查詢測試。具體測試內容包括查詢不同數(shù)據量的學生考試成績信息,并記錄每種類型課程每次查詢耗時。每種數(shù)據量進行10 次測試并計算平均耗時,結果如表5所示。

      從表 5 可以看出,平均查詢耗時隨著數(shù)據量的增加而增加。然而,使用優(yōu)化方案后,在不同數(shù)據規(guī)模下的耗時明顯低于優(yōu)化前。隨著數(shù)據規(guī)模的擴大,優(yōu)化前后的耗時比值也逐漸增大。因此,該方案能夠加快數(shù)據查詢速度,提升系統(tǒng)的查詢效率。

      5 結論

      隨著在線教育的普及,在線教育系統(tǒng)對課程數(shù)據存儲和訪問效率的需求日益提高。本文針對關系型數(shù)據庫在大規(guī)模數(shù)據環(huán)境下查詢效率低的問題,從以下3個方面提出優(yōu)化方案進行實踐研究:

      1) 數(shù)據庫選型。根據各數(shù)據庫的優(yōu)缺點,結合在線教育管理平臺的業(yè)務特性,選擇 MySQL 數(shù)據庫作為平臺的數(shù)據庫。

      2) 查詢優(yōu)化。通過調整 MySQL 的相關配置,使其適應平臺業(yè)務需求,并提出基于 Redis 的數(shù)據預讀取方案,以加快數(shù)據讀取速度。

      3) 冷熱數(shù)據分離。針對 MySQL 數(shù)據庫的大數(shù)據量,將頻繁訪問的數(shù)據存儲于熱表,較少訪問的數(shù)據存儲于冷表,從而提升用戶數(shù)據獲取效率。

      實驗結果驗證了所設計方案能夠有效提高系統(tǒng)查詢的準確性和高效性,為在線教育課程開發(fā)和數(shù)據庫管理提供了有益的參考。未來,將進一步優(yōu)化課程結構及數(shù)據存儲和查詢機制,探索更多高效的數(shù)據庫管理策略,以滿足不斷增長的在線教育數(shù)據需求。

      【通聯(lián)編輯:唐一東】

      基金項目:廣東海洋大學科研啟動經費項目(060302112314,060302112317)

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