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數據存儲具有很強的現實意義，只有采取合理的數據存儲方式，才能夠有利于數據的管理、檢索等。為增進大家對數據存儲方式的認識，本文將對三種數據存儲方式予以介紹。如果你對數據存儲方式具有興趣，不妨繼續往下閱讀哦。

數據存儲在實際應用中，就是怎么用數據庫把我們的業務數據保存起來。從宏觀角度看，大致包含三大類技術：B-TREE，LSM&SSTable，列式存儲。

一、B-TREE

B-TREE和關系模型同步出現于70年代，到90年幾乎占領了所有的數據庫市場。B-TREE簡單的理解就是多葉節點的樹，每個葉節點并非是每行數據，而是數據庫的的數據塊。這么設計的原因是樹的層次影響著搜索性能，而且磁盤的讀寫是基于塊(BLOCK)的，使用塊可以大大減少節點數量，進而減少樹的層次。

B-TREE的特點在于讀寫性能比較穩定，響應時間和磁盤隨機讀寫的時間成正比(10ms)。并且由于B-TREE對應到數據庫的每條記錄，可以很容易的實現事務、行鎖和隔離級別。讀性能略高于LSM算法。而且B-TREE基于塊的存儲方式，可以很容易的把內存中的塊和磁盤上的塊一一對應起來，很容易的實現緩存。在實際應用中，前2-3級節點內都可以在緩存中讀取，由此大大提高了訪問效率。

而不足在于真正面對海量數據時(如數據量進入到百億級別時)，由于樹層數和緩存比率的減少，會導致性能逐步下降。此外由于B-TREE在寫入時也需要通過搜索定位到葉節點，因此相對于LSM，其寫入時開銷較大。PS：其實現在已經出現了分布式的B-TREE，比如oracle的localeindex。

二、LSM&SSTable

目前主流的存儲架構還是磁盤+內存，磁盤順序讀寫的性能高于隨機讀寫三個數量級，而在內存中進行隨機讀寫的的性能也大于磁盤的三個數量級，可以得出用磁盤當做磁帶一樣只做順序讀寫，而把內存當做磁盤，提供所有的隨機讀寫訪問的總體思想，這也就是出LSM-Tree的算法。

簡單說就是在內存中維護一張MemTable，把所有最新的數據都寫到其中，所有數據依據key值進行排序(隨機讀寫)。當MemTable的大小到大閾值之后，把它寫到磁盤上，形成一個個的SSTable(順序寫)。每個SSTable構造一個索引，由于SSTable中的數據都是排好序的，所以索引較小，可以保存在內存里面，所以所有的索引搜索動作都是在內存進行的(隨機讀)。

每次查找的過程如下：首先在MemTable中搜索(內存隨機查找)，如果沒有依次在每個SSTable的索引中查找(內存隨機查找)。把查找從磁盤隨機動作變成了基于內存的隨機動作。隨著SSTable的增多，搜索的次數會增加，為了提高性能，后臺會把多個SSTable合并為一個(如Hbase、LevelDB等等)。并且提供布隆過濾器(BloomFilter)來過濾掉不需要的SSTable。從總體效果上看，寫入的效率大大高于基于B-Tree的存儲引擎，而讀取性能接近于B-Tree。

LSM&SSTable在寫入密集型應用中有較大優勢，同時在讀取方面也有不錯的表現。不足之處在于上面提到的，不定期對增加的SSTable進行合并時，對于數據庫會產生一定壓力。

由于這些特點，LSM&SSTable大量應用于許多組件中，比如Hbase、LevelDB等KeyValue數據庫中，同時也在消息引擎Kafka和搜索引擎Solr使用。

三、列式存儲

以上兩種存儲引擎主要適合于聯機場景，如有大量的基于客戶各類行為數據的批量計算的推薦系統中，以及預計客戶的流動性缺口等等。在這些場景中，列式存儲在性能上有非常明顯的優勢。隨著各類大數據應用的擴展，列式存儲從和Hive共生的ORC，到和Spark共生的Parquet也被應用到了各個數據分析應用中。

從傳統的數據分析類應用，到人工智能應用，都需要遍歷整個數據集，上面也提到磁盤在順序讀寫和隨機讀寫性能方面的巨大差距，所以所有的數據倉庫都會在全表遍歷中采用磁盤順序遍歷。所以遍歷的文件空間越小，性能越高。列式存儲按列對數據進行保存，以減少數據庫每次訪問的文件尺寸。

首先，分析應用一般局限于對于表中的部分字段都分析，列是存儲可以讓引擎只訪問部分字段，減少吞吐量。其次，列式存儲數據壓縮能力更強。因為行級別的存儲方式壓縮是基于數據塊，壓縮比大致為50%-70%左右，而且壓縮比越大，解壓縮對于CPU的占用也越大。由于單列內的數據非常類似，尤其是各種碼值類的數據，比如性別(男、女、其他)，行數越多，壓縮比越大。10億客戶的性別，也可以簡單的表達為如下這樣：“連續100個男性、連續50個女性、又連續80個男性、連續70個女性”，按照每行的位置依次表達下去。

再次，同樣由于列內數據的取值范圍有限，也可通過位圖來表達，比如10表示男，01表示女，因此只用2個bit就可以表示出來，從而進一步增加壓縮比。在在許多場景中能夠把以前數G的數據壓縮為幾百K。由此可以顯著降低批量計算時對于存儲的吞吐壓力和提升計算效率。

當然列式存儲也并非完美，在更新時列式存儲相對行式存儲，很難直接做到就地修改的效果，往往需要把整列鎖住，重新計算，重新生成整個列。所以列式存儲更多的適合于數據分析時需要全表遍歷的場景。

以上便是此次小編帶來的數據存儲相關內容，通過本文，希望大家對數據存儲方式具備一定的了解。如果你喜歡本文，不妨持續關注我們網站哦，小編將于后期帶來更多精彩內容。最后，十分感謝大家的閱讀，have a nice day!