庞大视频学习数据存储方案

面临大量在线视频培训数据存储的需求，您在考虑数据存储方案时感到犹豫不决。本文将探讨适合该业务场景的最佳数据存储方案。

场景描述：

每10秒记录一次学员已观看时长单个学员约产生3万条记录学员数量预计达到10万需要导出学习明细记录

不适合的解决方案：MySQL

MySQL 虽然在小型应用中表现良好，但对于海量数据，其性能和可扩展性难以满足要求。

推荐解决方案：Cassandra

Cassandra 是一款分布式宽列存储数据库，非常适合处理海量数据。它具有以下优势：

高可扩展性： Cassandra 可以轻松添加新节点，从而支持数据量的增长。低延迟： Cassandra 提供快速查询，即使在数据量很大时也能保持低延迟。高可用性： Cassandra 采用了复制和容错机制，确保数据始终可用。宽列存储： Cassandra 允许存储高度结构化的数据，非常适合跟踪学员的观看时长和学习进度。

其他考虑：

数据建模： 使用 Cassandra 建立数据模型时，需要考虑如何高效地存储和检索数据。例如，可以使用时间戳分区键来将数据按时间范围存储。容量规划： 预估未来数据增长，并相应地规划 Cassandra 集群的容量。运维成本： Cassandra 需要定期维护和调优，这可能会产生额外的成本。