㈠ 目前主要三种数据存储方式
三种存储方式：DAS、SAN、NAS
三种存储类型：块存储、文件存储、对象存储
块存储和文件存储是我们比较熟悉的两种主流的存储类型，而对象存储（Object-based Storage）是一种新的网络存储架构，基于对象存储技术的设备就是对象存储设备（Object-based Storage Device）简称OSD。
本质是一样的，底层都是块存储，只是在对外接口上表现不一致，分别应用于不同的业务场景。
分布式存储的应用场景相对于其存储接口，现在流行分为三种:
对象存储: 也就是通常意义的键值存储，其接口就是简单的GET、PUT、DEL和其他扩展，如七牛、又拍、Swift、S3
块存储: 这种接口通常以QEMU Driver或者Kernel Mole的方式存在，这种接口需要实现Linux的Block Device的接口或者QEMU提供的Block Driver接口，如Sheepdog，AWS的EBS，青云的云硬盘和阿里云的盘古系统，还有Ceph的RBD（RBD是Ceph面向块存储的接口）
文件存储: 通常意义是支持POSIX接口，它跟传统的文件系统如Ext4是一个类型的，但区别在于分布式存储提供了并行化的能力，如Ceph的CephFS(CephFS是Ceph面向文件存储的接口)，但是有时候又会把GFS，HDFS这种非POSIX接口的类文件存储接口归入此类。
㈡ 数据存储形式有哪几种
【块存储】
典型设备：磁盘阵列，硬盘
块存储主要是将裸磁盘空间整个映射给主机使用的，就是说例如磁盘阵列里面有5块硬盘（为方便说明，假设每个硬盘1G），然后可以通过划逻辑盘、做Raid、或者LVM（逻辑卷）等种种方式逻辑划分出N个逻辑的硬盘。（假设划分完的逻辑盘也是5个，每个也是1G，但是这5个1G的逻辑盘已经于原来的5个物理硬盘意义完全不同了。例如第一个逻辑硬盘A里面，可能第一个200M是来自物理硬盘1，第二个200M是来自物理硬盘2，所以逻辑硬盘A是由多个物理硬盘逻辑虚构出来的硬盘。）
接着块存储会采用映射的方式将这几个逻辑盘映射给主机，主机上面的操作系统会识别到有5块硬盘，但是操作系统是区分不出到底是逻辑还是物理的，它一概就认为只是5块裸的物理硬盘而已，跟直接拿一块物理硬盘挂载到操作系统没有区别的，至少操作系统感知上没有区别。
此种方式下，操作系统还需要对挂载的裸硬盘进行分区、格式化后，才能使用，与平常主机内置硬盘的方式完全无异。
优点：
1、 这种方式的好处当然是因为通过了Raid与LVM等手段，对数据提供了保护。
2、 另外也可以将多块廉价的硬盘组合起来，成为一个大容量的逻辑盘对外提供服务，提高了容量。
3、 写入数据的时候，由于是多块磁盘组合出来的逻辑盘，所以几块磁盘可以并行写入的，提升了读写效率。
4、 很多时候块存储采用SAN架构组网，传输速率以及封装协议的原因，使得传输速度与读写速率得到提升。
缺点：
1、采用SAN架构组网时，需要额外为主机购买光纤通道卡，还要买光纤交换机，造价成本高。
2、主机之间的数据无法共享，在服务器不做集群的情况下，块存储裸盘映射给主机，再格式化使用后，对于主机来说相当于本地盘，那么主机A的本地盘根本不能给主机B去使用，无法共享数据。
3、不利于不同操作系统主机间的数据共享：另外一个原因是因为操作系统使用不同的文件系统，格式化完之后，不同文件系统间的数据是共享不了的。例如一台装了WIN7/XP，文件系统是FAT32/NTFS，而Linux是EXT4，EXT4是无法识别NTFS的文件系统的。就像一只NTFS格式的U盘，插进Linux的笔记本，根本无法识别出来。所以不利于文件共享。
【文件存储】
典型设备：FTP、NFS服务器
为了克服上述文件无法共享的问题，所以有了文件存储。
文件存储也有软硬一体化的设备，但是其实普通拿一台服务器/笔记本，只要装上合适的操作系统与软件，就可以架设FTP与NFS服务了，架上该类服务之后的服务器，就是文件存储的一种了。
主机A可以直接对文件存储进行文件的上传下载，与块存储不同，主机A是不需要再对文件存储进行格式化的，因为文件管理功能已经由文件存储自己搞定了。
优点：
1、造价交低：随便一台机器就可以了，另外普通以太网就可以，根本不需要专用的SAN网络，所以造价低。
2、方便文件共享：例如主机A（WIN7，NTFS文件系统），主机B（Linux，EXT4文件系统），想互拷一部电影，本来不行。加了个主机C（NFS服务器），然后可以先A拷到C，再C拷到B就OK了。（例子比较肤浅，请见谅……）
缺点：
读写速率低，传输速率慢：以太网，上传下载速度较慢，另外所有读写都要1台服务器里面的硬盘来承担，相比起磁盘阵列动不动就几十上百块硬盘同时读写，速率慢了许多。
【对象存储】
典型设备：内置大容量硬盘的分布式服务器
对象存储最常用的方案，就是多台服务器内置大容量硬盘，再装上对象存储软件，然后再额外搞几台服务作为管理节点，安装上对象存储管理软件。管理节点可以管理其他服务器对外提供读写访问功能。
之所以出现了对象存储这种东西，是为了克服块存储与文件存储各自的缺点，发扬它俩各自的优点。简单来说块存储读写快，不利于共享，文件存储读写慢，利于共享。能否弄一个读写快，利 于共享的出来呢。于是就有了对象存储。
首先，一个文件包含了了属性（术语叫metadata，元数据，例如该文件的大小、修改时间、存储路径等）以及内容（以下简称数据）。
以往像FAT32这种文件系统，是直接将一份文件的数据与metadata一起存储的，存储过程先将文件按照文件系统的最小块大小来打散（如4M的文件，假设文件系统要求一个块4K，那么就将文件打散成为1000个小块），再写进硬盘里面，过程中没有区分数据/metadata的。而每个块最后会告知你下一个要读取的块的地址，然后一直这样顺序地按图索骥，最后完成整份文件的所有块的读取。
这种情况下读写速率很慢，因为就算你有100个机械手臂在读写，但是由于你只有读取到第一个块，才能知道下一个块在哪里，其实相当于只能有1个机械手臂在实际工作。
而对象存储则将元数据独立了出来，控制节点叫元数据服务器（服务器+对象存储管理软件），里面主要负责存储对象的属性（主要是对象的数据被打散存放到了那几台分布式服务器中的信息），而其他负责存储数据的分布式服务器叫做OSD，主要负责存储文件的数据部分。当用户访问对象，会先访问元数据服务器，元数据服务器只负责反馈对象存储在哪些OSD，假设反馈文件A存储在B、C、D三台OSD，那么用户就会再次直接访问3台OSD服务器去读取数据。
这时候由于是3台OSD同时对外传输数据，所以传输的速度就加快了。当OSD服务器数量越多，这种读写速度的提升就越大，通过此种方式，实现了读写快的目的。
另一方面，对象存储软件是有专门的文件系统的，所以OSD对外又相当于文件服务器，那么就不存在文件共享方面的困难了，也解决了文件共享方面的问题。
所以对象存储的出现，很好地结合了块存储与文件存储的优点。
最后为什么对象存储兼具块存储与文件存储的好处，还要使用块存储或文件存储呢？
1、有一类应用是需要存储直接裸盘映射的，例如数据库。因为数据库需要存储裸盘映射给自己后，再根据自己的数据库文件系统来对裸盘进行格式化的，所以是不能够采用其他已经被格式化为某种文件系统的存储的。此类应用更适合使用块存储。
2、对象存储的成本比起普通的文件存储还是较高，需要购买专门的对象存储软件以及大容量硬盘。如果对数据量要求不是海量，只是为了做文件共享的时候，直接用文件存储的形式好了，性价比高。
㈢ 数据的存储方法有哪些
什么是分布式存储
分布式存储是一种数据存储技术，它通过网络使用企业中每台机器上的磁盘空间，这些分散的存储资源构成了虚拟存储设备，数据分布存储在企业的各个角落。
分布式存储系统，可在多个独立设备上分发数据。传统的网络存储系统使用集中存储服务器来存储所有数据。存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，无法满足大规模存储应用的需求。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，使用多个存储服务器共享存储负载，利用位置服务器定位存储信息，不仅提高了系统的可靠性，可用性和访问效率，而且易于扩展。
分布式存储的优势
可扩展：分布式存储系统可以扩展到数百甚至数千个这样的集群大小，并且系统的整体性能可以线性增长。
低成本：分布式存储系统的自动容错和自动负载平衡允许在低成本服务器上构建分布式存储系统。此外，线性可扩展性还能够增加和降低服务器的成本，并实现分布式存储系统的自动操作和维护。
高性能：无论是针对单个服务器还是针对分布式存储群集，分布式存储系统都需要高性能。
易用性：分布式存储系统需要提供方便易用的界面。此外，他们还需要拥有完整的监控和操作工具，并且可以轻松地与其他系统集成。
杉岩分布式统一存储USP
利用分布式技术将标准x86服务器的HDD、SSD等存储介质抽象成资源池，对上层应用提供标准的块、文件、对象访问接口，
同时提供清晰直观的统一管理界面，减少部署和运维成本，满足高性能、高可靠、高可扩展性的大规模存储资源池的建设需求。
㈣ 数据信息的存储方式可以分为几类
（1）结构化数据，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；政府行政审批；其他核心数据库等。这些应用需要哪些存储方案呢？基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。
（2）非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本、图像、声音、影视、超媒体等信息）。
面对海量非结构数据存储，杉岩海量对象存储MOS，提供完整解决方案，采用去中心化、分布式技术架构，支持百亿级文件及EB级容量存储，具备高效的数据检索、智能化标签和分析能力，轻松应对大数据和云时代的存储挑战，为企业发展提供智能决策。
㈤ BSPBILBIP如何进行多波段遥感影像的存储
多波段数据的存储方式主要有3种。
分别是：逐波段存储BSQ、逐行存储BIL、逐像元存储BIP。
逐波段存储就是将一个波段的数据存储在一起，这样的话对于要一次性读取一个波段的操作较好，可是要是每次操作都涉及到几个波段的数据，这样的存储方法就对内存的占用比较大。也就是说逐波段存储对处理空间信息有利。逐像元存储将一个像元的数据先存储起来，然后再存储其他像元的数据，也就是说同一个像元的光谱信息被存在了一个连续的地址，这样对于操作像元光谱信息频繁的操作来说十分方便快捷。逐行存储是一种介于逐波段存储和逐像元存储的方法，它将各通道的每一行存储在一起，具体来说，就是存好了1通道的第1行，接着2通道的第1行，然后3通道的第1行，等等，当第1行都存储完毕就去存储第2行的数据。
㈥ 海量数据存储有哪些方式与方法
1、容量可线性扩展，单名字空间达EB级，2、海量小文件存储，百亿级文件高效访问，3、中心灵活部署，容灾汇聚分发更便捷，4、支持大数据和AI，统一数据存储和分析，你可以问下瑞驰信息技术，做数据存储很专 业，技术很牛的。希望我的回答能解决到你的问题
㈦ 数据结构的存储方式有哪几种
数据结构的存储方式有顺序存储方法、链接存储方法、索引存储方法和散列存储方法这四种。
1、顺序存储方式：顺序存储方式就是在一块连续的存储区域一个接着一个的存放数据，把逻辑上相连的结点存储在物理位置上相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接挂安息来体现。顺序存储方式也称为顺序存储结构，一般采用数组或者结构数组来描述。
2、链接存储方法：它比较灵活，其不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上相邻，结点间的逻辑关系由附加的引用字段表示。一个结点的引用字段往往指导下一个结点的存放位置。链接存储方式也称为链接式存储结构，一般在原数据项中增加应用类型来表示结点之间的位置关系。
3、索引存储方法：除建立存储结点信息外，还建立附加的索引表来标识结点的地址。它细分为两类：稠密索引：每个结点在索引表中都有一个索引项，索引项的地址指示结点所在的的存储位置；稀疏索引：一组结点在索引表中只对应一个索引项，索引项的地址指示一组结点的起始存储位置。
4、散列存储方法：就是根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。
(7)多波段数据存储方式有哪些扩展阅读
顺序存储和链接存储的基本原理
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，还含有元素之间逻辑关系的信息。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的存储位置。
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。
㈧ 数字图像的存储格式
遥感数据以磁带、光盘等为存储介质，由一个或多个文件组成，每个文件又以若干个记录组成。记录是作为一个单位来处理的一组相连的数据，分为物理记录和逻辑记录; 文件是由若干个逻辑记录构成的在目的、形式和内容上彼此相似的信息项的集合。逻辑记录的排列方式决定了文件的结构方式，加之不同的辅助说明信息而构成了不同的遥感数据格式。对于遥感数字图像而言，它必须以一定的格式存储，才能有效地进行分发和利用。
多波段图像具有空间的位置和光谱的信息。多波段图像的数据格式根据在二维空间的像元配置中如何存储各种波段的信息可分为四类。
1. BSQ，BIL，BIP 格式
BSQ ( Band Sequential) 格式，又称为波段序贯格式，在一个遥感数据文件内各像元DN 值相当于以 “波段” 为主要关键字、以 “行” 为次要关键字、以 “列” ( 像元号) 为第三关键字对像元 DN 值进行排序存放。
BIL ( Band Interleaved by Line) 格式，又称为波段行交叉格式，在一个遥感数据文件内各像元 DN 值相当于以 “行”为主要关键字、以 “波段”为次要关键字、以 “列”( 像元号) 为第三关键字对像元 DN 值进行排序存放。
BIP ( Band Interleaved by Pixels) 格式，又称为波段像元交叉格式，在一个遥感数据文件内各像元 DN 值相当于以 “行”为主要关键字、以 “列” ( 像元号) 为次要关键字、以 “波段”为第三关键字对像元 DN 值进行排序存放。
上述遥感数据基本格式具有不同的特点和适用范围。BSQ 格式最适合于对单个波段的整个或部分图像空间区域进行存储和读取等处理操作，如图像对比度增强、平滑、锐化等; BIP 格式为图像数据单个像元波谱特性的存储与读取提供最佳性能，如在最大似然比分类法、波段之间的加减乘除代数运算等亦宜采用该格式; BIL 方式具有以上两种方式的中间特征，提供了图像空间和像元波谱处理之间的一种折中的方式，适用于以行 ( 图像扫描行) 为单位的处理操作，如水平方向的线性影像特征增强处理等。
2. Fast － L7A 格式
该格式是美国 EDC 在沿用了以往 Landsat 数据产品快速格式的基础上而选用的记录Landsat-7 / ETM + 数据的格式之一。Fast － L7A 格式的数据由 3 个头文件及 8 个数据文件组成，3 个头文件对应 Landsat-7 数据的三个波段组: 全色波段组、可见光及近红外波段组、热红外波段组; 8 个数据文件对应 Landsat-7 数据的 8 个波段。
3 个头文件中，每个头文件包含 3 个 1536 字节的记录，分别是管理记录、辐射记录和几何记录，它们记录了产品标识信息、图像标识信息、辐射校正系数、地图投影、地球模型、太阳高度角和方位角等图像数据辅助信息。8 个数据文件中，每个文件仅含一个波段的数据而不含头尾记录，图像数据按行顺序排列，并以 8 bit 无符号整数表示。
3. GeoTIFF 格式
GeoTIFF 是包含地理信息的一种 TIFF 格式的文件。GeoTIFF 格式的数据由 1 个头文件及相应的数据文件组成。其头文件与 Fast － L7A 头文件相似，8 个数据文件分别对应于Landsat-7 数据的 8 个波段数据。
4. HDF 格式
HDF ( Hierarchical Data Format，层次数据格式) 是由美国伊利诺伊大学 ( the Univer-sity of Illinois) 的国家超级计算应用中心 ( The National Center for Supercomputing Applica-tions，NCSA) 于 1987 年研制开发的一种软件和函数库，它使用 C 语言和 Fortran 语言编写，是一种超文本文件格式，能够存储不同种类的科学数据，包括图像、多维数组、指针及文本数据。HDF 格式还提供命令方式，分析现存 HDF 文件的结构，并即时显示图像内容。科学家可以用这种标准数据格式快速熟悉文件结构，摆脱不同数据格式之间相互转换的繁琐，而将更多的时间和精力用于数据管理和分析。目前，在国外各种卫星传感器上，已经广泛使用了这种标准数据格式，如 Landsat-7，EOS － TERRA，EOS － AQUA 等。
在物理存储结构上，一个 HDF 文件包括一个文件头 ( File Header) ，一个或多个描述块 ( Data Descriptor Block) ，若干个数据对象 ( Data Object) 。文件头位于 HDF 文件的头四个字节，其内容为四个控制字符的 ASCII 码值，四个控制字符为 N，C，S，A，可用于判断一个文件是否为 HDF 文件格式。数据对象是 HDF 文件最基本的存储元素，包括一个描述符和一个对应的数据元素。描述符长度为 12 个字节，主要用来描述这个数据元素的数据类型、位置偏移量、数据元素字节数。在实际的 HDF 文件中，描述符并不是和它对应的数据元素连在一起，而是把相关的许多描述符放在一起而构成一个描述块，在这个块的后面顺序存储了各个描述符所对应的数据元素。数据元素是数据对象中的裸数据部分，也就是数据本身，可以是字符、整数、浮点数、数组等。
1993 年美国航空航天局 ( NASA) 把 HDF 格式作为存储和发布 EOS ( Earth Observa-tion System，对地观测系统) 数据的标准格式，此后又在 HDF 标准的基础上共同开发了一种专门化的 HDF 格式———HDF － EOS，专门用于处理各种 EOS 产品。HDF － EOS 使用标准的 HDF 数据类型定义了点、条带、网格这三种特殊数据类型，并且引入了元数据( Metadata) ，简化了空间数据的访问过程，提高了科学研究和用户对 EOS 数据的访问速度。
遥感技术被应用以来，遥感数据采用过很多格式，以 Landsat-7 卫星的数据产品为例，该数据产品由美国地球观测系统数据中心 ( EDC) 提供，按照产品处理级别可分为 三类，即 Level 0R，Level 1R 和 Level 1G。三种产品的定义如下 :
Level 0R: 未经辐射校正和系统级几何校正的数据产品。
Level 1R: 经过辐射校正但未经系统级几何校正的数据产品。
Level 1G: 经过辐射校正和系统级几何校正的数据产品。
EDC 的各类产品所采用的数据格式共有三种，分别是 HDF，Fast － L7A 和 GeoTIFF，产品类型和数据格式之间的对应关系见表 4-1。
表 4-1 Landsat-7 数据产品类型及数据格式
在遥感数据中，除图像信息以外还附带有各种注记信息。这是提供数据结构在进行数据分发时，对存储方式用注记信息的形式来说明所提供的格式。以往曾使用多种格式，但从 1982 年起逐渐以世界标准格式的形式进行分发。因为这种格式是由 Landsat TechnicalWorking Group 确定的，所以也称 LTWG 格式。世界标准格式具有超结构 ( Super Struc-ture) 的构造，在它的描述符、文件指针、文件说明符的三种记录中记有数据的记录方法。其图像数据部分为 BSQ 方式或 BIL 方式。
㈨ 大数据的数据的存储方式是什么
大数据有效存储和管理大数据的三种方式：
1.
不断加密
任何类型的数据对于任何一个企业来说都是至关重要的，而且通常被认为是私有的，并且在他们自己掌控的范围内是安全的。然而，黑客攻击经常被覆盖在业务故障中，最新的网络攻击活动在新闻报道不断充斥。因此，许多公司感到很难感到安全，尤其是当一些行业巨头经常成为攻击目标时。
随着企业为保护资产全面开展工作，加密技术成为打击网络威胁的可行途径。将所有内容转换为代码，使用加密信息，只有收件人可以解码。如果没有其他的要求，则加密保护数据传输，增强在数字传输中有效地到达正确人群的机会。
2.
仓库存储
大数据似乎难以管理，就像一个永无休止统计数据的复杂的漩涡。因此，将信息精简到单一的公司位置似乎是明智的，这是一个仓库，其中所有的数据和服务器都可以被充分地规划指定。然而，有些报告指出了反对这种方法的论据，指出即使是最大的存储中心，大数据的指数增长也不再能维持。
然而，在某些情况下，企业可能会租用一个仓库来存储大量数据，在大数据超出的情况下，这是一个临时的解决方案，而LCP属性提供了一些很好的机会。毕竟，企业不会立即被大量的数据所淹没，因此，为物理机器租用仓库至少在短期内是可行的。这是一个简单有效的解决方案，但并不是永久的成本承诺。
3.
备份服务
-
云端
当然，不可否认的是，大数据管理和存储正在迅速脱离物理机器的范畴，并迅速进入数字领域。除了所有技术的发展，大数据增长得更快，以这样的速度，世界上所有的机器和仓库都无法完全容纳它。
因此，由于云存储服务推动了数字化转型，云计算的应用越来越繁荣。数据在一个位置不再受到风险控制，并随时随地可以访问，大型云计算公司(如谷歌云)将会更多地访问基本统计信息。数据可以在这些服务上进行备份，这意味着一次网络攻击不会消除多年的业务增长和发展。最终，如果出现网络攻击，云端将以A迁移到B的方式提供独一无二的服务。
㈩ 海量数据存储有哪些方式与方法
杉岩海量对象存储MOS，针对海量非结构化数据存储的最优化解决方案，采用去中心化、分布式技术架构，支持百亿级文件及EB级容量存储，
具备高效的数据检索、智能化标签和分析能力，轻松应对大数据和云时代的存储挑战，为企业发展提供智能决策。
1、容量可线性扩展，单名字空间达EB级
SandStone MOS可在单一名字空间下实现海量数据存储，支持业务无感知的存储服务器横向扩容，为爆炸式增长的视频、音频、图片、文档等不同类型的非结构化数据提供完美的存储方案，规避传统NAS存储的单一目录或文件系统存储空间无法弹性扩展难题
2、海量小文件存储，百亿级文件高效访问
SandStone MOS基于完全分布式的数据和元数据存储架构，为海量小文件存储而生，将企业级NAS存储的千万文件量级提升至互联网规模的百亿级别，帮助企业从容应对几何级增长的海量小文件挑战。
3、中心灵活部署，容灾汇聚分发更便捷
SandStone MOS支持多数据中心灵活部署，为企业数据容灾、容灾自动切换、多分支机构、数据就近访问等场景提供可自定义的灵活解决方案，帮助企业实现跨地域多活容灾、数据流转、就近读写等，助力业务高速发展。
4、支持大数据和AI，统一数据存储和分析
SandStone MOS内置文件智能化处理引擎，实现包括语音识别、图片OCR识别、文件格式转换等批量处理功能，结合标签检索能力还可实现语音、证件照片检索，从而帮助企业更好地管理非结构化数据。同时，SandStone MOS还支持与Hadoop、Spark等大数据分析平台对接，一套存储即可满足企业数据存储、管理和挖掘的需求。