Оптимальная структура БД для хранения результата опросов

Быстрый ответ

Сначала создадим базу данных для опросов, содержащую четыре основные таблицы: Surveys, Questions, Survey_Questions и Responses. Таблица Survey_Questions выполняет функцию связующего элемента, объединяющего опросы и вопросы и позволяющего отображать отношения "многие ко многим". Фиксация ответов участников опросов происходит в таблице Responses, где с помощью внешних ключей поддерживается связь между данными участника и конкретными вопросами.

CREATE TABLE Surveys (SurveyID INT, Title VARCHAR(255), PRIMARY KEY (SurveyID));
CREATE TABLE Questions (QuestionID INT, Text VARCHAR(255), PRIMARY KEY (QuestionID));
CREATE TABLE Survey_Questions (SurveyID INT, QuestionID INT, FOREIGN KEY (SurveyID) REFERENCES Surveys(SurveyID), FOREIGN KEY (QuestionID) REFERENCES Questions(QuestionID), PRIMARY KEY (SurveyID, QuestionID));
CREATE TABLE Responses (ResponseID INT, Survey_QuestionID INT, Answer TEXT, PRIMARY KEY (ResponseID), FOREIGN KEY (Survey_QuestionID) REFERENCES Survey_Questions(SurveyID, QuestionID));

Цель состоит в создании гибкой структуры, удобной для выполнения запросов и оптимизированной для выполнения основных операций по работе с опросами и обработки результатов.

Проектирование с учетом различных типов вопросов

В опросах могут использоваться разнообразные типы вопросов, включая множественный выбор, текстовые ответы, оценочные шкалы и даже загрузку мультимедийных файлов. Важно уделять особое внимание созданию системы, способной обработать данные различных форматов.

ALTER TABLE Questions ADD COLUMN Type VARCHAR(50);

Для управления предустановленными вариантами ответов добавляем таблицу Answer_Options:

CREATE TABLE Answer_Options (OptionID INT, QuestionID INT, OptionText VARCHAR(255), FOREIGN KEY (QuestionID) REFERENCES Questions(QuestionID), PRIMARY KEY (OptionID));

Создание интерактивного опыта прохождения опросов

Для настройки различных условных связей в опросе можно использовать таблицы, определяющие условные логические пути и их обработку:

CREATE TABLE Question_Logic (LogicID INT, QuestionID INT, Target_QuestionID INT, TriggerAnswer TEXT, FOREIGN KEY (QuestionID) REFERENCES Questions(QuestionID), FOREIGN KEY (Target_QuestionID) REFERENCES Questions(QuestionID), PRIMARY KEY (LogicID));

Эти таблицы организуют динамическое прохождение опроса, регулируя переход на следующие вопросы в зависимости от ответов пользователей.

Визуализация

Процесс создания настраиваемого опроса можно сравнить с процессом создания трансформируемого робота (🤖🔧):

[🔧] – Вариативность типов вопросов (Множественный выбор, Текстовые, Оценочные шкалы)
[⚙️] – Фиксация ответов участников
[🛠] – Условно-логический порядок

Такой "робот" изменяет свою форму (вопросы), основываясь на данных пилота (ответах участника):

Участник даёт ответ 🗳️, и [🤖🔧] адаптируется по следующему принципу:
- Выбор 'Да': [🔧-A] 🔄 [⚙️-A Ответ]
- Оценка '3 звезды': [🔧-B] 🔄 [⚙️-B Ответ]
- Текст 'Обратная связь': [🔧-C] 🔄 [⚙️-C Ответ]

Structура опроса, как и у робота, способна трансформироваться, обеспечивая уникальный пользовательский опыт.

Масштабирование для больших объемов данных

Для сценариев, требующих масштабирования, может потребоваться гибридный подход к хранению данных. Используйте формат JSON для более гибкой структуры данных и активного использования функциональности JSON, которую предлагают такие базы данных, как SQL Server или PostgreSQL.

ALTER TABLE Responses ADD COLUMN StructuredData JSON;

При работе с большими объемами данных акцентируйте внимание на архивации данных для избежания снижения производительности, а также поддерживайте обновленными индексы по полям, которые часто используются в запросах.

Оптимизация для анализа данных

При работе с базой данных опросов составление сводных данных может быть трудоемким. Обрабатывайте и рассчитывайте эти данные пакетно во время наименьшей нагрузки для обеспечения повышенной производительности системы.

Также полезно создание отдельной таблицы для аналитических данных:

CREATE TABLE Survey_Summary (SurveyID INT, QuestionID INT, SummaryDetails JSONB, FOREIGN KEY (SurveyID) REFERENCES Surveys(SurveyID), FOREIGN KEY (QuestionID) REFERENCES Questions(QuestionID));

Храните предварительно рассчитанные показатели для более быстрого и эффективного доступа к отчётам и сводной информации.

Полезные материалы

1. Designing Data-Intensive Applications (DDIA) — глубокие исследования по проектированию современных систем данных, автор Martin Kleppmann.
2. ER Model to Relational Model — обновите знания о преобразовании от концептуальной модели к схеме базы данных.
3. SQL Database Normalization Explained in Simple English — основы нормализации структуры баз данных.
4. Online Survey System Database Design Example — практический пример проектирования системы для проведения опросов.