海量視頻學習數據如何高效存儲？

龐大視頻學習數據存儲方案

面臨大量在線視頻培訓數據存儲的需求，您在考慮數據存儲方案時感到猶豫不決。本文將探討適合該業務場景的最佳數據存儲方案。

場景描述：

• 每10秒記錄一次學員已觀看時長
• 單個學員約產生3萬條記錄
• 學員數量預計達到10萬
• 需要導出學習明細記錄

不適合的解決方案：mysql

MySQL 雖然在小型應用中表現良好，但對于海量數據，其性能和可擴展性難以滿足要求。

推薦解決方案：Cassandra

Cassandra 是一款分布式寬列存儲數據庫，非常適合處理海量數據。它具有以下優勢：

• 高可擴展性： Cassandra 可以輕松添加新節點，從而支持數據量的增長。
• 低延遲： Cassandra 提供快速查詢，即使在數據量很大時也能保持低延遲。
• 高可用性： Cassandra 采用了復制和容錯機制，確保數據始終可用。
• 寬列存儲： Cassandra 允許存儲高度結構化的數據，非常適合跟蹤學員的觀看時長和學習進度。

其他考慮：

• 數據建模： 使用 Cassandra 建立數據模型時，需要考慮如何高效地存儲和檢索數據。例如，可以使用時間戳分區鍵來將數據按時間范圍存儲。
• 容量規劃： 預估未來數據增長，并相應地規劃 Cassandra 集群的容量。
• 運維成本： Cassandra 需要定期維護和調優，這可能會產生額外的成本。