## DrissionPage
请注意，我使用的浏览器框架是 DrissionPage，框架的查找语法为：

```python
ele2 = ele1.ele('xpath://div')
# 获取 ele1 的第二层父元素
ele2 = ele1.parent(2)

# 获取 ele1 父元素中 id 为 id1 的元素
ele2 = ele1.parent('#id1')
# 获取 ele1 后面第一个兄弟元素
ele2 = ele1.next()

# 获取 ele1 后面第 3 个兄弟元素
ele2 = ele1.next(3)
# 获取 ele1 前面第一个兄弟元素
ele2 = ele1.prev()

# 获取 ele1 前面第 3 个兄弟元素
ele2 = ele1.prev(3)
# 获取 ele1 前面第 3 个元素
ele2 = ele1.before(3)

# 获取 ele1 前面第 3 个 div 元素
ele2 = ele1.before('tag:div', 3)

# 获取 ele1 前面第一个文本节点的文本
txt = ele1.before('xpath:text()', 1)
```

```html
<div class="EUJzwIMS">
    <div class="aaXMdnbr"><img class="kcsILzHu lxo0LycR"
            src="https://p3.douyinpic.com/aweme/100x100/aweme-avatar/tos-cn-i-0813_66c4e34ae8834399bbf967c3d3c919db.jpeg?from=3782654143">
    </div>
    <div class="_bWlYXcH hTpiS0Ay mrl0UYGr">
        <div class="biFaMC6S">
            <div class="gZdlhsqq">程序员马工</div>
        </div>
        <div class="wiYIhq4q">
            <div class="DDOhSZqR C0_yyLLi">
                <pre class="MnyOYvbN">1</pre>
            </div>
            <div class="skNuRdW_">&nbsp;·&nbsp;刚刚</div>
        </div>
    </div>
    <div class="hcPUqxqn">
        <div class="tJjNB1rt ge6Vyp_V o9h6ErL7">1</div>
    </div>
</div>
```
有如上元素，现在已经根据 ele_msg_red_pot = ele_list_dlg.ele('xpath://div[@class="hcPUqxqn"]') 找到了 未读消息1，情帮我根据相对定位 如 ele_msg_red_pot.prev().child(1) 或xpath 语法 来找到名字，头像，消息。最后的消息格式为： {"name":"程序员马工", "avator":"urlxxx", "new_msg":2, "time":"刚刚"}






## 构思
假设要做一个直播信息统计的工具，产生的数据如下：
- 每个主播开启一个独立的直播间，可能有上万个主播，也就是数万个直播间。
- 每个主播可能每天开几场直播，或者每个月开几十场直播
- 每个直播间有几百或上百万用户观看
- 每个观众可能会发布弹幕或礼物信息，一场直播可能有几千到几百万条弹幕或礼物数据
- 每条弹幕或礼物数据包含发表弹幕的用户头像、信息、主页链接、昵称等等。
- 所有的内容都是 json 格式的数据，少则 几k多则 64k 的数据。
- 每个观众和主播都可以用用户 id 来表示

可能需要统计的信息如下：
- 每个主播、每场直播开播时长，频率，收到的礼物总数
- 每个主播每天的直播时长，直播间数，观众数，平均每小时的观众数，平均每小时的弹幕数
- 记录直播间总弹幕、礼物数
- 分析每一条弹幕频率，或分析观众在直播间的建议和需求

根据以上需求，如果设计一个合理的软件数据架构，在 PostgreSQL 、本地 SQLite 、对象存储 等方案中，你会怎么设计？
但是如果只创建一个弹幕表，或者只有一个直播间表，那么数据量会非常庞大，如果每天有几千个主播开直播，那么一个弹幕表和礼物表显然会非常庞大，如果每天有上万场直播，那么一张表的数据量会达到几亿甚至几十亿。
一个可能的构思如下：
- 主播表 anchors ，记录每个主播的基本信息，包括头像、昵称、简介等
- 直播间表 live_rooms ，记录每场直播的开播时间、直播间 id、主播 id 等
- 直播场次表 live_sessions ，记录每场直播的开播时间、结束时间，直播间 id、主播 id 等
- 主播直播间弹幕表 danmus ，根据 live_sessions id 进行表分区，例如 CREATE TABLE danmus_{live_sessions_id} PARTITION OF danmus 
- 主播直播间礼物表  gifts ，根据 live_sessions id 进行表分区，例如 CREATE TABLE gifts_{live_sessions_id} PARTITION OF gifts 

上述是否合理，给出最佳合理的表结构，以及如何设计数据存储方案。

## 数据库表设计
anchors (主播表)

anchor_id (主键)
nickname
avatar
description
... (其他主播相关信息)
live_rooms (直播间表)

room_id (主键)
anchor_id (外键，关联anchors表)
room_name
... (其他直播间相关信息)
live_sessions (直播场次表)

session_id (主键)
room_id (外键，关联live_rooms表)
start_time
end_time
viewer_count
... (其他直播场次相关信息)
danmus (弹幕表) —— 使用表分区

danmu_id (主键)
session_id (外键，关联live_sessions表)
content
user_id (发送弹幕的用户ID)
timestamp
... (其他弹幕相关信息)
可以根据session_id进行表分区，以提高查询效率。
gifts (礼物表) —— 使用表分区

gift_id (主键)
session_id (外键，关联live_sessions表)
user_id (发送礼物的用户ID)
gift_name
timestamp
... (其他礼物相关信息)
同样可以根据session_id进行表分区。
users (用户表) —— 记录所有观众和主播的信息

user_id (主键)
nickname
avatar
... (其他用户相关信息)

总结
使用PostgreSQL作为主要的数据库解决方案，利用其强大的功能和表分区技术来管理大规模数据。
根据直播场次（session_id）对弹幕和礼物表进行分区，以提高查询效率和数据管理。
避免在单个表中存储过多的数据，通过合理的表设计和分区策略来优化性能。
对于非结构化数据（如用户头像等），可以考虑使用对象存储进行保存，并在数据库中保存相应的链接或标识符。