存储系统的特点
对性能要求高
存储系统作为后端软件的基础和最后的防线，对于上层和下层之间的互动至关重要。在现代大型后端架构中，许多服务都离不开持久性数据的存储和交互。大量的用户带来了巨大的数据访问量，因此存储系统必须具备强大的性能，以处理如此高并发的数据操作。
简洁且高效
一方面，存储系统对性能的要求非常严格，这意味着在进行输入输出操作时，任何过于复杂的操作都可能严重影响数据访问的性能。处理业务逻辑的代码必须保持简洁高效，这就是所谓的“简”。另一方面，在进行输入输出或其他业务处理时，可能会出现各种错误或异常情况。考虑到存储系统涵盖了软件和硬件，因此在设计存储系统时必须考虑到两者都可能出现问题。即便墓志铭这样的铭文也会因风化和腐蚀而受损，更不用说现代高精度硬件了。因此，存储系统的设计必须能够处理各种异常情况，无论其复杂程度如何，这就是所谓的“繁”。
硬件至关重要
存储系统的软件架构容易受到硬件的影响。无论如何，硬件都是基础。即使上层的软件构建再华丽，没有坚实的硬件基础，所有的一切都是虚幻的，毫无意义。当存储结构的硬件发生变化时，软件必须相应地调整以适应新的硬件情况。当硬件变革巨大时，甚至可能需要从头开始重建整个软件架构。
单机关系型数据库
关系型数据库是一种将数据存储在表中的数据库，采用二维表作为数据结构。表与字段类型之间的关系被明确定义，操作指令使用SQL语句，因此也被称为SQL数据库。以下是一些常见的关系型数据库：
SQLServer：由微软公司开发的关系型数据库管理系统。它提供不同特性版本以适应不同用户需求。拥有丰富的用户界面，适用于大数据处理。多版本适配，用户界面丰富，处理大数据能力强。但传统数据库操作频繁容易中断，处理大量数据负载较大。
MySQL：于1995年发布。开源，拥有大量文档和在线支持。但规模相对较小，处理数据操作过于频繁时容易中断。
PostgreSQL：于1996年发布。开源，基于对象-关系模型，不仅是关系型数据库，还允许用户自行拓展功能。拓展功能操作复杂，对新手不太友好，相较于MySQL文档不如丰富。
单机非关系型数据库
非关系型数据库不同于关系数据库，不使用表格模式的行和列。它的存储模型针对特定数据类型进行优化，不仅使用SQL语句作为操作指令，还支持其他查询语言，因此被称为NoSQL（Not only SQL）数据库。它不需要预定义关键数据的模式，因此更加灵活。以下是常见的NoSQL数据库类型：
面向文档的数据库（Document-oriented databases）：用于存储、管理和检索文档数据，适用于快速查询海量数据，如MongoDB、CouchDB。
键值存储数据库（Key-Value Stores）：使用键来关联单个值的数据库，类似于字典。最简单的NoSQL类型，如Redis、Tokyo Cabinet。
分布式数据库（Wide-Column Stores**）**：使用表、行和列，但列的名称和格式在同一表中的不同行之间可能不同，补充了关系型数据库的拓展性不足。
图储存数据库（Graph Stores）：使用图结构表示和存储具有节点、边和属性的数据，支持语义查询。
以下是一些常见的非关系型数据库：
MongoDB：一种文档存储数据库，也是目前最流行的NoSQL数据库引擎。使用类似于JSON的文档存储数据，支持多服务器运行，可自动分片，易于设置和使用。但不支持连接操作，不适合复杂查询。
Redis：一种远程字典服务器，用作键值存储。 支持多种数据结构，开源且易于安装。但不支持连接操作，需要掌握Lua编程语言。
