大数据存储方式包括

随着现代社会的信息化发展，大数据的概念越来越受到人们的关注。大数据存储是大数据处理的重要组成部分，因此选择正确的大数据存储方式对于保障大数据的可靠性、安全性和管理效率至关重要。本文将从多个角度探讨大数据存储方式的选择。

1. 关系型数据库存储方式

关系型数据库是大多数企业中使用的传统存储方式。它们具有良好的一致性、完整性和可靠性，可以确保数据的正确性和稳定性。但是当数据量非常庞大时，由于关系型数据库采用表格结构来存储数据，查询速度较慢，容易受到IO瓶颈的限制。此外，关系型数据库在应对半结构化或非结构化数据时不够灵活，无法进行有效的数据挖掘和分析。因此，对于数据量极大的应用场景，关系型数据库存储方式并不是最优选择。

2. 非关系型数据库存储方式

非关系型数据库存储方式适用于半结构化或非结构化数据，在大数据应用中得到了广泛的应用。与关系型数据库不同，非关系型数据库使用文档、键值对或图形来存储数据，这使得非关系型数据库具有更高的可扩展性和性能。同时，非关系型数据库采用水平扩展的方式，可以方便地实现负载均衡，提高存储和查询效率。目前，比较流行的非关系型数据库有MongoDB、Cassandra、Redis等。

3. 分布式文件系统存储方式

分布式文件系统存储方式是根据Google提出的GFS（Google File System）和HDFS（Hadoop Distributed File System）等分布式存储系统开发而来的。分布式文件系统存储方式具有良好的可扩展性、高性能和容错能力。它们分布在多个物理节点上，可通过复制和数据恢复等机制来实现高可用性。HDFS适用于Hadoop生态圈中的大数据处理任务，并具有高吞吐量、大文件写入和长期静态数据访问的优势。GFS适用于多用户、大型数据存储和超大文件处理等领域。由于分布式文件系统在数据读写时需要涉及到网络IO，因此低延迟的数据访问无法得到保证。

4. 对象存储存储方式

对象存储是一种通过Internet协议（IP）存取的存储方法，具有高可靠性、可扩展性和灵活性，适用于存储海量数据。对象存储使用唯一标识符（URI）来标识数据，可通过API进行访问和管理。对象存储将数据组织为对象，对象之间不存在数据关系，因此在数据读写时具有更高的并发性和可伸缩性。同时，对象存储已广泛应用于大型云计算平台，如AWS、Azure、Google Cloud等。

总结起来，大数据存储方式的选择应根据数据类型、数据量、访问模式、性能要求和安全性等多方面来考虑。关系型数据库存储方式适用于传统的企业应用场景；非关系型数据库存储方式适用于半结构化或非结构化数据，具有高扩展性和高性能；分布式文件系统适用于分布式场景中的数据存储和处理任务，具备高可用性和容错性；对象存储方式则适用于存储海量数据，具备高可靠性和可扩展性。