Sql表或Mongo文档结构设计用于复杂的数据结构

Question

我有一个要求是建立一个问题调查系统。 简单地说，它需要问题，预定义的答案和用户的答案记录。

• 问题需要问题ID，问题文本
• 答案需要答案ID，回答文字
• 用户的答案记录需要记录ID，用户ID，问题ID，答案ID，日期，操作系统，IP，浏览器信息，现场直播

对于用户记录，我需要保留所有历史记录，这就是我需要“is live”列的原因。因此，每个用户的最新答案都是正确的。当用户再次回答同一个问题时，该用户的所有现有答案记录都将成为历史记录（是实时=假）。

似乎结构简单。但是当我得到超过10万个问题，超过100万用户，并且每个用户每个问题都有超过20个答案记录，那么记录超过100,000 * 1,000,000 * 20 = 2,000,000,000,000条记录。然后它就成了一个大问题。

我还需要描述如何使用这些数据。我需要提供另一个系统，它可以通过定义问题答案标准，使用用户的记录来定位一组用户。例如：

1. (Q1=A1 && Q2=A3 && Q3=A5 && (Q4=A8 || Q5=A9))条件1
2. (Q1!=A1 && Q2=A3)条件2
3. (Q4=A8 || Q5!=A9)条件3

在我定义标准后：

1. 我需要提供一个api来获取符合条件的所有用户ID（api1）
2. 我需要提供一个api来获取用户的所有标准（api2）

api需要快速而且活泼。 api会经常被调用。

所以想象一下，一张桌子上有200,000,000,000条记录。 api调用将非常缓慢甚至杀死数据库。

所以，我有一些不好的解决方案，我只是在这里列出所以我们可以讨论：

1. 每个问题都有一个表来保存此问题的所有用户记录。
2. 每个用户都有一个表来保存该用户的所有问题记录。
3. 1和2

但是我可以看到解决方案不是很好而且效率很高。所以想在这里讨论它。无论什么样的技术（sql，nosql，hadoop等......）

请把你的想法放在这里。

Answer 1

我会尝试使用mongoDB只使用一个“用户”集合来存储数组中的答案：

{userId: 1, 
 name: "nick",
 ...,
 "answers": [
    { questionId:1,
      answerId: 1,
      date: Date(...),
      ...,
      isLive: 1},
    { questionId:1
      answerId: 2,
      date: Date(...),
      ...,
      isLive: 0}
 ]
}

然后我会在属性“answers.isLive”上使用Multikey Index来确保高速访问“实时”答案。

“answers.questionId”和“answers.answerId”的另一个多键索引应确保使用您的标准检索数据的高性能。

与您的号码一样，我会从一开始就考虑sharding您的收藏品。