refactor: 添加未来优化思路

README.md

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 # EasyQuestionnaire-backend
-# 旧的部署方法不推荐了!!!因为略显麻烦，且一不小心容易出错，强烈建议使用docker，轻松、快速、幸福地部署本项目，满满的幸福感～,请查看项目目录下的flask部署总结笔记查看具体方法～
 
-#### 最近在折腾别的项目，然后发现本项目的代码有些烂，期末考试考完之后（大概6月20日）准备重构本项目问卷提交、数据分析的业务逻辑
+### 2020-8-17更新
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+#### 一直没有时间重构这个项目（当前版本可以正常使用，但是已经有了一些优化的思路),  等过一段时间空了再来处理吧，我大概描述一下我准备去做的一个优化方案，供参考：
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+### 服务端：
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+- 服务端还是采用**mongodb**这个**nosql**数据库(其实说它是个关系型数据库也不为过～)，当然，**mysql**当然也是一个不错的选择，各有各的好处。
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+- 问卷提交的过程处理：
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+  1. **数据处理**: 如果使用**mongodb**（例如本项目)，数据的插入是非常方便的，但是**如果严谨些**，需要考虑数据格式验证的问题，如果使用mysql，结合json格式的字段，那么处理起来也不会太难。
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+  2. **数据统计**: **当前本项目**的数据统计是直接通过调取接口 -- 查表 -- 进行计算的，**个人用用的小项目还可以**，但是如果数据量一大（例如某个问卷的**问题很多**），那么就会出现大量查表计算的情况，这个可能比较耗时，我们可以：
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+     - 采用redis缓存，每次用户填写完表单，服务端返回给用户**200**之后，后台**重新计算表单统计信息**，同步存入**redis**和**db**，这样问卷发布者调取数据分析接口之后**只需要**从redis**获取统计数据**即可，**速度非常快**
+
+     - 另外， 我们可以不用redis，而是另建立一张数据统计表来处理上述问题吗？具体思路是每次用户完成提交后，后台更新**数据统计表**的信息，这样就不用查多个表进行大量计算，只需要查数据统计表就可以了 。这可能不是一个好的选择 ，因为我们需要保证**数据一致性**，试想：问卷发布者删除/修改一个题目/选项顺序，那么这张数据统计表就必须更新了，此时再来更新数据统计表就会出现麻烦了。
+
+### 前端：
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+ - 前端可以在**当前的基础上**封装一个**表单编辑器**组件，**约定好数据结构**，这个编辑器不仅仅能够支持问卷，还可以支持考试、业务表单办理等功能。
+ - 准备拥抱vue3、typescript
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+----
+
+### 2020-6-5 更新
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+#### 旧的部署方法不推荐了!!!因为略显麻烦，且一不小心容易出错，强烈建议使用docker，轻松、快速部署本项目，满满的幸福感～,请查看项目目录下的flask部署总结笔记查看具体方法～
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+-----
+
 
 #### 此项目是问卷调查平台的后端项目 基于Python的flask框架
 
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 #### 前端项目请移步：
 
 ##### (web端) https://github.com/yuzhanglong/EasyQuestionnaire-web
+
 ##### (小程序端) https://github.com/yuzhanglong/EasyQuestionnaire-MiniProgram
 
 
 
 ## 项目结构
+
 ```
 questionnaire-back
 ├─ .gitignore
@@ -81,6 +112,7 @@ questionnaire-back
 ## 安装（开发环境）
 
 ### 进入安装目录
+
 ```
 cd /安装目录
 ```
@@ -92,21 +124,25 @@ git clone https://github.com/yuzhanglong/EasyQuestionnaire-backend.git
 ```
 
 ### 进入程序目录
+
 ```
 cd /程序目录
 ```
 
 ### 创建虚拟环境
+
 ```
 virtualenv venv
 ```
 
 ### 进入虚拟环境
+
 ```
 source venv/bin/activate
 ```
 
 ### 安装依赖
+
 ```
 pip install -r requirements.txt
 ```
@@ -137,4 +173,4 @@ pip install -r requirements.txt
 
 ##### 4.问卷发布功能（基本的发布/停止发布功能 设置问卷密码 限制ip或者设备重复访问）
 
-##### 5.问卷数据分析 对某个问卷收集的数据进行数据可视化分析
+##### 5.问卷数据分析 对某个问卷收集的数据进行数据可视化分析