基于SpringAI的在线考试系统-数据库设计核心业务方案
核心数据流转链路总结
全流程数据流转总览图
下面是根据您描述的业务逻辑优化的全流程数据流转链路图，展示了从基础配置到结果沉淀的完整业务流程：
核心流转链路时序图
下面是核心流转链路的时序图，展示了各阶段表之间的时序交互关系：
核心数据流转详解
第一阶段：基础配置
核心表: grade, classroom, subject, user
生成标识: grade_id, class_id, subject_id, user_id
作用: 建立系统组织架构，为所有业务提供归属载体
第二阶段：内容生成
核心表: knowledge, knowledge_closure, question
生成标识: knowledge_id, question_id
作用: 构建"科目→知识点→试题"内容体系，支撑考试内容
第三阶段：考试组织
核心表: paper, paper_question, mock_exam
生成标识: paper_id, exam_id
作用: 组织考试任务，关联试卷、试题和班级
第四阶段：考生作答
核心表: mock_exam_record, mock_exam_answer, exam_screen_record
生成标识: exam_record_id, answer_id
作用: 记录考生作答原始数据，为阅卷提供数据源
第五阶段：阅卷闭环
核心表: marking_task, marking_task_assignment, marking_score, marking_quality_control
生成标识: task_id, assignment_id
核心特色: 双规则任务分配
- 基于题型分配: 批量处理同类主观题，效率高，标准统一
- 基于考生分配: 全卷批阅或针对性复核，支持个性化阅卷
作用: 实现"自动评分+人工评分+双评仲裁+成绩核算"完整闭环
第六阶段：结果沉淀
核心表: wrong_question_collection, wrong_question_item, operation_log
生成标识: collection_id
作用: 生成错题集用于学情分析，记录全流程操作日志用于审计
双规则分配机制对比
外键关联完整性保障
整个数据流转链路通过外键关联确保数据完整性：
-
基础表外键：
classroom.grade_id→grade.iduser.class_id→classroom.iduser.subject_id→subject.id
-
内容表外键：
knowledge.subject_id→subject.idquestion.subject_id→subject.idquestion.knowledge_id→knowledge.id
-
考试表外键：
paper.subject_id→subject.idpaper_question.paper_id→paper.idpaper_question.question_id→question.idmock_exam.paper_id→paper.idmock_exam.class_id→classroom.id
-
作答表外键：
mock_exam_record.exam_id→mock_exam.idmock_exam_record.user_id→user.idmock_exam_answer.exam_record_id→mock_exam_record.idmock_exam_answer.question_id→question.id
-
阅卷表外键：
marking_task.exam_id→mock_exam.idmarking_task_assignment.task_id→marking_task.idmarking_task_assignment.teacher_id→user.idmarking_score.assignment_id→marking_task_assignment.idmarking_score.answer_id→mock_exam_answer.idmarking_quality_control.task_id→marking_task.idmarking_quality_control.question_id→question.id
-
沉淀表外键：
wrong_question_collection.exam_record_id→mock_exam_record.idwrong_question_collection.user_id→user.idwrong_question_item.collection_id→wrong_question_collection.idwrong_question_item.question_id→question.idwrong_question_item.knowledge_id→knowledge.idoperation_log.user_id→user.id
索引优化策略
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查询频繁字段：
- 状态字段索引：
status,audit_status,publish_status - 时间字段索引：
create_time,update_time - 关联字段索引：所有外键字段
- 状态字段索引：
-
复合索引：
- 联合查询字段：如
(exam_id, user_id),(task_id, teacher_id) - 排序查询字段：如
(create_time, status)
- 联合查询字段：如
-
全文索引：
- 内容搜索字段：如
stem（试题题干）,knowledge_name
- 内容搜索字段：如
-
乐观锁机制：
marking_score表的version字段，防止并发评分冲突
业务场景适配
场景1：大型标准化考试
- 适用规则：基于题型分配
- 优势：效率高，评分标准统一
- 流程：客观题自动评分 → 主观题按题型分配给教师 → 双评仲裁 → 成绩核算
场景2：重点考试复核
- 适用规则：基于考生分配
- 优势：针对性强，完整评估
- 流程：客观题自动评分 → 主观题按考生分配给教师 → 重点复核 → 成绩核算
场景3：混合模式
- 适用规则：两种规则结合
- 优势：兼顾效率与质量
- 流程：大部分题目按题型分配 → 重点考生/异常试卷按考生分配 → 综合评阅 → 成绩核算
总结
整个数据流转链路严格遵循"基础配置→内容生成→考试执行→阅卷闭环→结果沉淀"的业务逻辑，通过合理的外键关联和索引优化，实现了数据完整性、可追溯性和高性能查询。双规则分配机制的设计使得系统能够灵活适应不同阅卷场景需求，既保证了大规模考试的阅卷效率，又满足了重点考试的质量控制要求，完全契合教育考试系统阅卷模块的实际业务需求。
