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最近遇到一个业务场景，后端服务接入了一个算法， 算法跑出来的结果是一个时序数据，也就是给出每一个时间单位（可能是 1 秒或者 0.1 秒，是确定的）的整个系统的状态，整个结果可能是包含了几十分钟甚至几十个小时，整个算法结果很大（ dump 成 json 字符串存到文件里可能有几百兆（几十分钟的），或者几个 G （几个小时的））
现在的业务需求是，需要在算法跑完之后把数据慢慢给前端展示，且还需要支持快进和到指定时间点。算法结果需要存储，随时可以“播放”。
其实整个需求和生成一个视频然后让前端播放差不多。
我的问题是：
1.后端怎么存算法结果，按秒存到数据库？这样的话读起来会不会数据库压力很大
2.怎么和前端交互效率高点（目前和前端商讨是让前端给定一个时间区间，然后直接返回这个时间区间内的所有数据）
3.怎么做快进
技术栈：
后端是 springboot ，postgre14 数据库，也有 redis
前端是 react
现在的业务需求是，需要在算法跑完之后把数据慢慢给前端展示，且还需要支持快进和到指定时间点。算法结果需要存储，随时可以“播放”。
其实整个需求和生成一个视频然后让前端播放差不多。
我的问题是：
1.后端怎么存算法结果，按秒存到数据库？这样的话读起来会不会数据库压力很大
2.怎么和前端交互效率高点（目前和前端商讨是让前端给定一个时间区间，然后直接返回这个时间区间内的所有数据）
3.怎么做快进
技术栈：
后端是 springboot ，postgre14 数据库，也有 redis
前端是 react
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dode 2023-10-21 00:11:11 +08:00 via Android
直接存本地文件
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RedNax 2023-10-21 00:12:37 +08:00 via iPhone
你看视频是怎么做的：
每一段时间（比如一秒），有一个关键帧，里面是整个图像的信息；关键帧之间的帧，只记录和上一帧的差异，每一帧都是用上一帧算出来。 你们也可以这样搞：每隔段时间记录一个完整状态，之间只记录和上一个状态的 diff 。跳时间点只需要跳到最近的完整状态继续播放。 当然如果你们状态之间的差异极大，diff 不好用那当我没说。 |
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doubleTrees OP @RedNax 如果时间单位是 0.1 的话 diff 不是很大，如果时间单位是 1 的话，diff 会很大，diff 如果很大的话就很麻烦，存取都很麻烦
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doubleTrees OP @dode 之前存本地文件的话确实可以，可以完全参考视频的读取和传输流程，但是要完全自己实现流式传输和快进功能感觉难度有点大
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