# FastAPI + SQLite 搭建本地 OI 题库系统：从 0 到 1 万题的完整实战

>适用场景：信息学竞赛（OI）教练、算法课教师、刷题爱好者。目标是在一台普通电脑或局域网服务器上，搭建一个可存储上万道题目、支持学生受限访问的私有题库系统。全程不需要公网服务器，月成本为 0。

## 一、为什么选 FastAPI + SQLite

在动手之前，先交代技术选型的理由，避免读者踩坑：

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|需求|选型|理由|
|后端框架|FastAPI|自带异步、自动生成 OpenAPI 文档、类型校验（Pydantic）|
|数据库|SQLite|单文件、零运维，1~5 万条题目数据完全够用|
|前端|Vue3 + Element Plus|组件丰富，表格/表单/分页开箱即用|
|异步任务|Celery + Redis|题库批量导入、爬取等耗时任务不阻塞接口|
|部署|局域网|教学场景不需要公网，`uvicorn --host 0.0.0.0` 即可|
很多人一听"上万条数据"就想上 PostgreSQL + Docker，其实在**单机、低并发、读多写少**的教学场景里，SQLite 是最省心的选择。我实测 2 万道题目（含题面 HTML、标签、样例数据），单库文件约 400MB，分页查询延迟在 10ms 以内。
## 二、数据模型设计

题库的核心是"题目 + 标签 + 样例"三张表，多对多关系：
```

```几个设计要点：
1. **题面存 HTML 而不是 Markdown**：从洛谷等平台搬运的题目大多是 HTML，直接存省去转换；自编题目用前端富文本编辑器产出 HTML，两边统一。

1. **样例单独建表**：一道题可能有 3~5 组样例，单独建表方便评测时逐组读取。

1. **难度用整数枚举**：0=入门、1=普及-、2=普及/提高-、3=提高+/省选-、4=省选/NOI-，对齐主流 OJ 习惯，前端映射成彩色徽标。

## 三、核心接口：分页 + 多条件筛选

上万道题的题库，接口设计的关键是**分页 + 组合筛选**。下面是最常用的题目列表接口：
```

```**性能提示**：`joinedload` 预加载标签避免 N+1 查询；`keyword` 搜索在 2 万条以内 `LIKE '%kw%'` 尚可接受，若超过 5 万条建议引入 SQLite 的 FTS5 全文索引扩展，建一张虚拟表专门做搜索，实测能压到 5ms 以下。
## 四、前端：Element Plus 表格 + 多选筛选

前端用 Vue3 `<script setup>` 组合式 API，核心是筛选条件与接口的联动：
```

```## 五、万题批量导入：Celery 异步任务

一次性导入几千上万道题时，同步接口必然超时。方案是接口只负责"收文件、建任务"，真正的解析入库交给 Celery 后台执行：
```

``````

```前端上传后轮询 status 接口展示进度条即可。实测 2 万题的 JSON（约 200MB）导入耗时约 4 分钟，期间页面和其余接口完全不受影响。
## 六、局域网部署与权限控制

教学场景两步就能跑起来：
```

```前端 `vite.config.js` 里把接口代理指向后端机器 IP，或 `npm run build` 后用 Nginx 托管静态文件。
权限上建议最简两级模型：**教练 = 管理员**（可增删题目、看全部数据），**学生 = 受限用户**（只能刷题、看不到题解和统计后台）。FastAPI 里用一个简单的依赖即可：
```

```把 `require_admin` 挂到所有写接口的 `dependencies` 上，读接口挂普通登录校验即可。
## 七、踩坑记录

最后是几个我实际踩过的坑，帮你省时间：
1. **Windows 下 Celery 必须用 `--pool=solo`**，否则 worker 起不来；生产环境建议直接上 Linux。

1. **SQLite 并发写锁**：写接口密集时会偶发 `database is locked`，在连接串加 `?timeout=30`，并保证"一个请求一个连接"（用 FastAPI 的 `get_db` 依赖，别全局共享 Session）。

1. **题面 HTML 里带外链图片**：局域网学生端打不开，导入时把图片下载到本地静态目录并替换 URL，一劳永逸。

1. **分页 deep page 慢**：用户跳到第 800 页时 `OFFSET` 会变慢，可以限制最大页数，或对排序键做游标分页。

1. **备份**：SQLite 备份就是复制一个文件，加一条每日计划任务 `copy problems.db problems_$(date).db` 即可，比任何数据库备份方案都简单。

## 总结

这套架构的单机承载能力：**2 万题、50 人并发浏览毫无压力**，代码总量不到 2000 行，一个周末可以搭完。它解决的问题很朴素——把散落在各个 OJ、网盘、聊天记录里的题目资产沉淀成学校/机构自己的题库，让教学和训练有据可查。
后续我还会分享这个系统的评测模块（对接沙箱执行学生代码）和学生进度统计模块，欢迎关注。

适用场景：信息学竞赛（OI）教练、算法课教师、刷题爱好者。目标是在一台普通电脑或局域网服务器上，搭建一个可存储上万道题目、支持学生受限访问的私有题库系统。全程不需要公网服务器，月成本为 0。

FastAPI + SQLite 搭建本地 OI 题库系统：从 0 到 1 万题的完整实战

后端

数据库

前端

FastAPI+SQLite搭建私有OI题库系统，零成本实现万题存储与局域网部署。从数据模型设计、分页筛选接口到Celery批量导入，完整实战教程。支持学生权限控制，单机2万题50人并发无压力，代码仅2000行，一个周末即可完成。

代码解释

PostgreSQL

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Docker

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