① 数据的存储结构
存储结构就是物理结构，这没有错
存储结构是逻辑结构的存放方式，这没有错
逻辑结构是看不见摸不着的，但是计算机又要对数据进行逻辑结构的操作，那这就很尴尬了，咋办。
这时候存储结构（也就是数据的物理结构）挺身而出，“哥来给你表示你的位置”
存储结构的位置可以用数组或指针具体表示的
这时候就可以根据物理结构的存储位置来对数据的逻辑结构进行操作
那么二者肯定是要有联系的
联系：
逻辑结果是存储结构（物理结构）的映射
存储结构（物理结构）是逻辑结构的映像
就好比风是逻辑机构，缥缈见不着
那要把控它的位置，进行风向预测
那么气象台就根据某些手段进行控制，把风的具体位置给彰显出来了。
② 数据的存储结构包括________。
数据的存储结构包括顺序存储和链式存储结构。
顺序存储结构是把逻辑上相邻的节点存储在物理位置上相邻的存储单元中，结点之间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现。通常顺序存储结构是借助于计算机程序设计语言数组来描述的。主要优点是节省存储空间，可实现对节点的随机存取，即每一个节点对应一个序号。
链式存储结构在计算机中用一组任意的存储单元存储线性表的数据元素。链式存储结构通常借助于程序设计语言中的指针类型来实现。它不要求逻辑上相邻的元素在物理位置上相邻；每个节点是由数据域和指针域组成；由于簇是随机分配的，这也使数据删除后覆盖几率降低，恢复可能提高。
(2)数据在存储设备上的结构扩展阅读：
顺序存储结构的基本原理
在顺序存储中，每个存储空间含有所存元素本身的信息，元素之间的逻辑关系是通过数组下标位置简单计算出来的线性表的顺序存储，若一个元素存储在对应数组中的下标位置为i，则它的前驱元素在对应数组中的下标位置为i-1，它的后继元素在对应数组中的下标位置为i+1。
在链式存储结构中，存储结点不仅含有所存元素本身的信息，而且含有元素之间逻辑关系的信息。
③ 什么是数据的存储结构
比如二维数组，数据结构是一个二维的平面结构，但实际上，内存是线性的，不可能存二维结构，所以，这个二维的数据结构要转换成一维的线性结构来存储。
像树或网这样的结构更明显了，在内存中更不可能将数据存成为树状的或是网状的，必须都转换成线性的结构。
所以，数据的逻辑结构都必须转换成在计算机内存中实际存储的存储结构。
④ 什么是存储器的四级存储结构
CPU一级、二级、三级缓存+外部RAM存储器总共是四级存储。
CPU缓存到硬盘，一级比一级快，如果没CPU缓存、内存，直接让CPU读取硬盘的话，CPU会一直等硬盘慢慢地把数据传过来给它处理，这样慢死了。所以先把硬盘上准备处理的数据传到内存等待，最急着处理的就由内存传到CPU缓存里，CPU可以以最高的速度读取要处理的数据。
CPU出现于大规模集成电路时代，处理器架构设计的迭代更新以及集成电路工艺的不断提升促使其不断发展完善。从最初专用于数学计算到广泛应用于通用计算，从4位到8位、16位、32位处理器，最后到64位处理器，从各厂商互不兼容到不同指令集架构规范的出现，CPU 自诞生以来一直在飞速发展。
冯诺依曼体系结构是现代计算机的基础。在该体系结构下，程序和数据统一存储，指令和数据需要从同一存储空间存取，经由同一总线传输，无法重叠执行。根据冯诺依曼体系，CPU的工作分为以下 5 个阶段：取指令阶段、指令译码阶段、执行指令阶段、访存取数和结果写回。
⑤ 计算机有哪些存储结构
在计算机中存储和组织数据的方式被称之为数据结构，链表和数组是较为常见的两种结构。
1、数组
数组就像一个个紧挨着的小格子，每一个格子都有它们自己的序号，这个序号被称之为“索引”。与生活中不太相同的是，平时计数习惯以“1”开始，而在计算机中，“0”是开头的第一个数字。
数组中的数据，在计算机的存储器中，也是按顺序存储在连续的位置中。当我们寻找需要的数据时，通过格子中的索引，便可以找到数据。
2、链表
链表的存储方式有些像地址和住宅的关系，地址可以写在一张纸上，但是这并不代表住宅也紧密相邻。链表中的数据在计算机中也是分散地存储在各个地方，但是链表里面除了存储数据，还存储了下一个数据的地址，以便于找到下一个数据。
与数组不同的是，链表储存数据不像数组一样，需要提前设定大小，就像火车的车厢长度是随着乘客的数量而增加的。
(5)数据在存储设备上的结构扩展阅读
数据的链式存储结构可用链接表来表示。
其中data表示值域，用来存储节点的数值部分。Pl，p2，…，Pill(1n≥1)均为指针域，每个指针域为其对应的后继元素或前驱元素所在结点(以后简称为后继结点或前驱结点)的存储位置。
通过结点的指针域(又称为链域)可以访问到对应的后继结点或前驱结点，若一个结点中的某个指针域不需要指向其他结点，则令它的值为空（NULL）。
在数据的顺序存储中，由于每个元素的存储位置都可以通过简单计算得到，所以访问元素的时间都相同；而在数据的链接存储中。
由于每个元素的存储位置保存在它的前驱或后继结点中，所以只有当访问到其前驱结点或后继结点后才能够按指针访问到，访问任一元素的时间与该元素结点在链式存储结构中的位置有关。
⑥ 存储结构有哪些
存储结构有顺序存储和链接存储。顺序存储和链接存储是数据的两种最基本的存储结构。
1、顺序存储
顺序存储方法是把逻辑上相邻的结点存储在物理位置相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现，由此得到的存储表示称为顺序存储结构。顺序存储结构是一种最基本的存储表示方法，通常借助于程序设计语言中的数组来实现。
2、链接存储
链接存储方法它不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻，结点间的逻辑关系是由附加的指针字段表示的。由此得到的存储表示称为链式存储结构，链式存储结构通常借助于程序设计语言中的指针类型来实现。
(6)数据在存储设备上的结构扩展阅读：
数据的存储结构是指数据的逻辑结构在计算机中的表示。数据元素之间的关系有两种不同的表示方法：顺序映象和非顺序映象，并由此得到两种不同的存储结构：顺序存储结构和链式存储结构。
储存系统的层次结构为了解决存储器速度与价格之间的矛盾，出现了存储器的层次结构。
⑦ 数据的存储结构是指
数据的存储结构。
数据元素之间的关系有两种不同的表示方法：顺序映象和非顺序映象，并由此得到两种不同的存储结构：顺序存储结构和链式存储结构。数据的存储结构是指数据的逻辑结构在计算机中的表示。
数据结构方面的储存结构分类：
顺序存储方法它是把逻辑上相邻的结点存储在物理位置相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现，由此得到的存储表示称为顺序存储结构。顺序存储结构是一种最基本的存储表示方法，通常借助于程序设计语言中的数组来实现。
链接存储方法它不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻，结点间的逻辑关系是由附加的指针字段表示的。由此得到的存储表示称为链式存储结构，链式存储结构通常借助于程序设计语言中的指针类型来实现。
⑧ 存储器的基本结构原理
存储器单元实际上是时序逻辑电路的一种。按存储器的使用类型可分为只读存储器(ROM)和随机存取存储器(RAM)，两者的功能有较大的区别，因此在描述上也有所不同
存储器是许多存储单元的集合，按单元号顺序排列。每个单元由若干三进制位构成，以表示存储单元中存放的数值，这种结构和数组的结构非常相似，故在VHDL语言中，通常由数组描述存储器
结构
存储器结构在MCS - 51系列单片机中，程序存储器和数据存储器互相独立，物理结构也不相同。程序存储器为只读存储器，数据存储器为随机存取存储器。从物理地址空间看，共有4个存储地址空间，即片内程序存储器、片外程序存储器、片内数据存储器和片外数据存储器，I/O接口与外部数据存储器统一编址
存储器是用来存储程序和各种数据信息的记忆部件。存储器可分为主存储器(简称主存或内存)和辅助存储器(简称辅存或外存)两大类。和CPU直接交换信息的是主存。
主存的工作方式是按存储单元的地址存放或读取各类信息，统称访问存储器。主存中汇集存储单元的载体称为存储体，存储体中每个单元能够存放一串二进制码表示的信息，该信息的总位数称为一个存储单元的字长。存储单元的地址与存储在其中的信息是一一对应的，单元地址只有一个，固定不变，而存储在其中的信息是可以更换的。
指示每个单元的二进制编码称为地址码。寻找某个单元时，先要给出它的地址码。暂存这个地址码的寄存器叫存储器地址寄存器(MAR)。为可存放从主存的存储单元内取出的信息或准备存入某存储单元的信息，还要设置一个存储器数据寄存器(MDR)
⑨ 数据的存储结构可以用什么和什么
数据的存储结构可以用集合、线性结构、树形结构和图形结构，具体如下：
（1）集合：数据结构中的元素之间除了“同属一个集合”的相互关系外，别无其他关系；
（2）线性结构：数据结构中的元素存在一对一的相互关系；
（3）树形结构：数据结构中的元素存在一对多的相互关系；
（4）图形结构：数据结构中的元素存在多对多的相互关系。
常用运算：
（1）检索。检索就是在数据结构里查找满足一定条件的节点。一般是给定一个某字段的值，找具有该字段值的节点。
（2）插入。往数据结构中增加新的节点。
（3）删除。把指定的结点从数据结构中去掉。
（4）更新。改变指定节点的一个或多个字段的值。
（5）排序。把节点按某种指定的顺序重新排列。例如递增或递减。
以上内容参考：网络-数据结构
⑩ 大数据时代下的三种存储架构
大数据时代下的三种存储架构_数据分析师考试
大数据时代，移动互联、社交网络、数据分析、云服务等应用的迅速普及，对数据中心提出革命性的需求，存储基础架构已经成为IT核心之一。政府、军队军工、科研院所、航空航天、大型商业连锁、医疗、金融、新媒体、广电等各个领域新兴应用层出不穷。数据的价值日益凸显，数据已经成为不可或缺的资产。作为数据载体和驱动力量，存储系统成为大数据基础架构中最为关键的核心。
传统的数据中心无论是在性能、效率，还是在投资收益、安全，已经远远不能满足新兴应用的需求，数据中心业务急需新型大数据处理中心来支撑。除了传统的高可靠、高冗余、绿色节能之外，新型的大数据中心还需具备虚拟化、模块化、弹性扩展、自动化等一系列特征，才能满足具备大数据特征的应用需求。这些史无前例的需求，让存储系统的架构和功能都发生了前所未有的变化。
基于大数据应用需求，“应用定义存储”概念被提出。存储系统作为数据中心最核心的数据基础，不再仅是传统分散的、单一的底层设备。除了要具备高性能、高安全、高可靠等特征之外，还要有虚拟化、并行分布、自动分层、弹性扩展、异构资源整合、全局缓存加速等多方面的特点，才能满足具备大数据特征的业务应用需求。
尤其在云安防概念被热炒的时代，随着高清技术的普及，720P、1080P随处可见，智能和高清的双向需求、动辄500W、800W甚至上千万更高分辨率的摄像机面市，大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、扩展性等都提出了更高的要求，需要充分考虑功能集成度、数据安全性、数据稳定性，系统可扩展性、性能及成本各方面因素。
目前市场上的存储架构如下：
（1）基于嵌入式架构的存储系统
节点NVR架构主要面向小型高清监控系统，高清前端数量一般在几十路以内。系统建设中没有大型的存储监控中心机房，存储容量相对较小，用户体验度、系统功能集成度要求较高。在市场应用层面，超市、店铺、小型企业、政法行业中基本管理单元等应用较为广泛。
（2）基于X86架构的存储系统
平台SAN架构主要面向中大型高清监控系统，前端路数成百上千甚至上万。一般多采用IPSAN或FCSAN搭建高清视频存储系统。作为监控平台的重要组成部分，前端监控数据通过录像存储管理模块存储到SAN中。
此种架构接入高清前端路数相对节点NVR有了较高提升，具备快捷便利的可扩展性，技术成熟。对于IPSAN而言，虽然在ISCSI环节数据并发读写传输速率有所消耗，但其凭借扩展性良好、硬件平台通用、海量数据可充分共享等优点，仍然得到很多客户的青睐。FCSAN在行业用户、封闭存储系统中应用较多，比如县级或地级市高清监控项目，大数据量的并发读写对千兆网络交换提出了较大的挑战，但应用FCSAN构建相对独立的存储子系统，可以有效解决上述问题。
面对视频监控系统大文件、随机读写的特点，平台SAN架构系统不同存储单元之间的数据共享冗余方面还有待提高；从高性能服务器转发视频数据到存储空间的策略，从系统架构而言也增加了隐患故障点、ISCSI带宽瓶颈导致无法充分利用硬件数据并发性能、接入前端数据较少。上述问题催生了平台NVR架构解决方案。
该方案在系统架构上省去了存储服务器，消除了上文提到的性能瓶颈和单点故障隐患。大幅度提高存储系统的写入和检索速度；同时也彻底消除了传统文件系统由于供电和网络的不稳定带来的文件系统损坏等问题。
平台NVR中存储的数据可同时供多个客户端随时查询，点播，当用户需要查看多个已保存的视频监控数据时，可通过授权的视频监控客户端直接查询并点播相应位置的视频监控数据进行历史图像的查看。由于数据管理服务器具有监控系统所有监控点的录像文件的索引，因此通过平台CMS授权，视频监控客户端可以查询并点播整个监控系统上所有监控点的数据，这个过程对用户而言也是透明的。
（3）基于云技术的存储方案
当前，安防行业可谓“云”山“物”罩。随着视频监控的高清化和网络化，存储和管理的视频数据量已有海量之势，云存储技术是突破IP高清监控存储瓶颈的重要手段。云存储作为一种服务，在未来安防监控行业有着客观的应用前景。
与传统存储设备不同，云存储不仅是一个硬件，而是一个由网络设备、存储设备、服务器、软件、接入网络、用户访问接口以及客户端程序等多个部分构成的复杂系统。该系统以存储设备为核心，通过应用层软件对外提供数据存储和业务服务。
一般分为存储层、基础管理层、应用接口层以及访问层。存储层是云存储系统的基础，由存储设备（满足FC协议、iSCSI协议、NAS协议等）构成。基础管理层是云存储系统的核心，其担负着存储设备间协同工作，数据加密，分发以及容灾备份等工作。应用接口层是系统中根据用户需求来开发的部分，根据不同的业务类型，可以开发出不同的应用服务接口。访问层指授权用户通过应用接口来登录、享受云服务。其主要优势在于：硬件冗余、节能环保、系统升级不会影响存储服务、海量并行扩容、强大的负载均衡功能、统一管理、统一向外提供服务，管理效率高，云存储系统从系统架构、文件结构、高速缓存等方面入手，针对监控应用进行了优化设计。数据传输可采用流方式，底层采用突破传统文件系统限制的流媒体数据结构，大幅提高了系统性能。
高清监控存储是一种大码流多并发写为主的存储应用，对性能、并发性和稳定性等方面有很高的要求。该存储解决方案采用独特的大缓存顺序化算法，把多路随机并发访问变为顺序访问，解决了硬盘磁头因频繁寻道而导致的性能迅速下降和硬盘寿命缩短的问题。
针对系统中会产生PB级海量监控数据，存储设备的数量达数十台上百台，因此管理方式的科学高效显得十分重要。云存储可提供基于集群管理技术的多设备集中管理工具，具有设备集中监控、集群管理、系统软硬件运行状态的监控、主动报警，图像化系统检测等功能。在海量视频存储检索应用中，检索性能尤为重要。传统文件系统中，文件检索采用的是“目录-》子目录-》文件-》定位”的检索步骤，在海量数据的高清视频监控，目录和文件数量十分可观，这种检索模式的效率就会大打折扣。采用序号文件定位可以有效解决该问题。
云存储可以提供非常高的的系统冗余和安全性。当在线存储系统出现故障后，热备机可以立即接替服务，当故障恢复时，服务和数据回迁；若故障机数据需要调用，可以将故障机的磁盘插入到冷备机中，实现所有数据的立即可用。
对于高清监控系统，随着监控前端的增加和存储时间的延长，扩展能力十分重要。市场中已有友商可提供单纯针对容量的扩展柜扩展模式和性能容量同步线性扩展的堆叠扩展模式。
云存储系统除上述优点之外，在平台对接整合、业务流程梳理、视频数据智能分析深度挖掘及成本方面都将面临挑战。承建大型系统、构建云存储的商业模式也亟待创新。受限于宽带网络、web2.0技术、应用存储技术、文件系统、P2P、数据压缩、CDN技术、虚拟化技术等的发展，未来云存储还有很长的路要走。
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