存储系统
存储系统（Storage System）是指用于数据存储和管理的硬件和软件组合。它提供了一种可靠、高效、持久化的方法来存储和检索数据。
存储系统的主要目标是提供高性能、高可靠性和易用性的数据存储和管理解决方案。它可以用于构建各种规模的数据存储架构，从个人计算机和小型服务器到大规模的分布式存储系统和云存储平台。存储系统在现代计算领域中起着至关重要的作用，支持数据的持久化存储、快速检索和可靠保护，为各种应用程序和业务提供稳定的数据基础。
RAID 技术
RAID（Redundant Array of Independent Disks，独立磁盘冗余阵列）是一种通过将多个磁盘组合起来，以提供更高性能、更大容量或更高可靠性的存储解决方案。
RAID技术的主要原则是将数据分散存储在多个磁盘上，通过数据条带化（striping）和冗余校验信息（parity）的添加，实现数据的分布式存储和容错保护。
常见的RAID级别有以下几种：
RAID 0（条带化）：数据被切分成多个块，并分别存储在多个磁盘上。RAID 0可以提供更高的读写性能和容量，但没有冗余机制，一颗磁盘损坏将导致所有数据丢失RAID 1（镜像）：将数据同时写入两个磁盘，实现数据的完全冗余备份。RAID 1提供了很高的数据可靠性，但需要两倍的存储容量RAID 5（条带化+奇偶校验）：数据被切分成多个块，并在多个磁盘上进行条带化存储，同时使用奇偶校验信息进行容错处理。RAID 5提供了较高的读写性能和容错能力，且相对于RAID 1节约了存储空间RAID 6（条带化+双奇偶校验）：类似于RAID 5，但使用两个独立的奇偶校验信息进行容错处理。RAID 6具有更高的容错能力，即使在两个磁盘同时损坏的情况下，数据也可以被恢复
除了上述常见的RAID级别，还有其他扩展的RAID级别，如RAID 10（RAID 1+0）、RAID 50（RAID 5+0）等，它们是对不同级别的RAID进行组合和扩展。
数据库
数据库与经典存储的对比
- 结构化数据管理：数据库特别是关系型数据库以表的形式管理数据，而经典存储系统中需要自行定义管理结构并写入文件；
- 事务能力：数据库支持事务的 ACID 特性
- A(tomicity)：事务内的操作要么全做，要么不做
- C(onsistency)：事务执行前后，数据状态是一致的
- I(solation)：隔离多个并发事务，避免相互影响
- D(urability)：事务一旦提交成功，数据保证持久性
- 复杂查询能力：数据库特别是关系型数据库支持 SQL 语句对数据进行复杂条件的查询
关系型数据库和非关系型数据库对比
关系型数据库（Relational Database）和非关系型数据库（Non-Relational Database，也称为NoSQL数据库）是两种不同类型的数据库。
关系型数据库
- 数据模型：关系型数据库使用表格（表）来组织和存储数据。使用结构化查询语言（SQL）来管理和检索数据
- 数据一致性：关系型数据库强调数据的一致性和完整性。它们遵循 ACID 的事务特性，确保数据的正确性和可靠性
- 容易扩展：关系型数据库通常使用垂直扩展，即在单个服务器上增加更多的计算和存储资源
- 严格的模式：关系型数据库要求在插入数据之前定义表的结构，并要求数据符合事先定义的模式。这种严格模式可以确保数据的一致性和完整性，但可能限制了数据的灵活性
非关系型数据库
- 数据模型：非关系型数据库采用灵活的数据模型，如键值对（Key-Value）、文档（Document）、图（Graph）等。每个文档或对象可以具有不同的结构和字段，没有预定义的模式
- 数据灵活性：非关系型数据库提供更大的数据灵活性和可伸缩性。数据模型可以根据应用程序的需求进行动态变化，无需提前定义表结构
- 高性能和高扩展性：非关系型数据库通常采用水平扩展（横向扩展），通过将数据分片和复制存储在多台机器上来实现高性能和高扩展性
- 最终一致性：非关系型数据库往往弱化了对数据一致性的要求，追求最终一致性。这意味着在分布式环境下，对数据的更新可能在一段时间内不同步，但最终会达到一致状态
关系型数据库和非关系型数据库有各自的特点以及应用场景：对高数据一致性要求以及复杂查询的应用，适合关系型数据库；对于需要大规模存储数据和高并发读写的应用，适合非关系型数据库。
