简介
一条数据从产生，到数据流动，最后持久化的整个生命周期
假设小明同学下载了一个新的app，并且注册了一个账号，这样，数据就产生了，并在十几毫秒的的时间内向公司的服务器飞奔而去。
"user_name":"xiaoming"
"password":"helloworld"
"password_hint":"coding"
但这还没有结束，最后数据还需要被存储到后端的存储系统中，这样持久化才完成，数据才不会丢失。
若将数据仅存储在内存中，所有的服务便没了记忆，用户每次使用都要重新注册。
对于数据持久化的过程，也分为许多步骤：
- 校验数据的合法性
- 用高效的数据结构组织数据
- 以寿命和性能友好的方式写入硬件
但在实际的使用过程中，数据库还存在许多问题：
- 数据库能否保证数据绝对不丢失（显然不能百分百保证）
- 数据库要怎么处理多人同时修改的问题
- 除了数据库，数据还能存储到其他地方吗
- 数据库只能处理结构化数据吗
- 对于数据库的操作有哪些方法
存储系统的特点
基本特点
- 作为后端的底座，其对性能极端敏感
- 存储系统的硬件依赖性很强，软件要顺应复杂的硬件环境
- 存储系统的代码分支少，性能优，简单，同时又在异常分支上复杂，能够应对不同问题
层级结构
最高层的塔尖代表一类容量极小但支持超高性能访问底部则相反，且访问方式可能十分不友好，如磁带，只能顺序播报。
对于整个存储体系，缓存十分重要，其贯穿各种硬件，可以兼容各种读取方式，采用友好方式，同时，拷贝十分昂贵，其会消耗cpu资源，使得其他功能无法使用性能降低，因此，硬件环境五花八门的情况下，需要一个统一的接口。
RAID技术
出现背景：
- 单块大容量磁盘价格远远高于多块小容量磁盘
- 单块磁盘读写能力弱于多块磁盘
- 单块磁盘不够安全，数据得不到保障
RAID0是由多块磁盘组成，数据条带化处理，没有容错设计，其写入性能提高
RAID1是原基础上一块磁盘额外写入到镜像盘中，其空间利用效率低，但容错能力强
将两个极端组合，便成了RAID0+1，其结合了RAID0和RAID1的特点，空间利用率为50%，容错能力低，写入带宽好
数据库
数据库能分为关系型数据库和非关系型数据库，关系型数据库就是一个存储系统，其对结构化数据友好，支持事务和复杂的查询语言，非关系型数据库，一般不要求严格的结构化，不一定支持事务，不一定支持复杂的查询语言，关系型数据库对结构化数据的管理仅需添加新的行即可增加数据，而非关则需要先描述数据的长度再存入内容，若要对其数据进行操作，则需要进行大量的byte级操作，同时，事务能力也是一个强大的特性，其具有ACID四个特性，即事务内的操作要么全做要么不做，事务执行前后数据的状态是一致的，可以隔离多个并发事务避免影响，事务一旦提交成功，数据保证持久性，对于多条件的复杂查询，关系型数据库也能方便地进行查询，灵活简介。
单机存储系统
常见的由本地存储系统和kv存储系统，文件系统的管理单元是文件，接口则繁多，如Ext2/3/4等但都遵循VFS的统一抽象接口，数据结构则分为INDEX NODE和DIRECTORY ENTRY，前者是文件的唯一标识。
key-value存储
其牺牲了一部分读性能，追求写入性能，对于友好的输入方式有较高的性能，如RocksDB。
分布式存储系统
HDFS：当时专用的高级硬件很贵，同时数据存量大，要求超高吞吐，其需支持高容错性，弱POSIX语义，使用x86服务器，性价比高。
Ceph：有一套系统支持对象接口，块接口，文件接口，一切皆是对象，数据写入采用主备复制模型，数据分布模型采用CRUSH算法。
以上即为关于数据库及存储的基础知识。
