数据存储与管理

数据存储系统

文件是一个具有符号的一组相关联元素的有序序列，它是操作系统重最基本的存储单元。文件用于长期保存数据，可以重复的执行读写操作。文件系统是操作系统中用于明确存储设备或分区上的文件方法和数据结构，它可以管理存储介质、划分分区，并实现了文件按名存取，最终完成文件保护与检索。

为了实现更广泛的对文件的索引和查询，基于文件的关系型数据库应运而生。利用关系模型，可以更加便捷的对数据进行读取和分析统计。关系型数据库也可以保存业务系统中关系型的数据，它有数据集中控制、数据独立、数据结构化、共享访问冗余低、事务一致性等特点。

随着企业对数据处理的目标不断增强，就产生了数据仓库。数据仓库是面向分析的集成化环境，为企业决策提供支持，并根据历史数据ETL过程，提供易懂的分析结果，产生分析报告。数据仓库是面向主题的，它具有比传统数据库更高的集成性，它能够反映数据历史的变化，数据仓库不生产数据，整体内容和结构相对稳定。

分布式文件系统

分布式系统是指将数据集分布在一个或多个服务器集群的各个计算节点的文件系统。分布式系统使用主从结构，分布式文件系统统一管理从节点的数据，主数据通过元信息去分布式系统中查找相关的数据信息，从而实现数据库的一致性访问。在集群内增加和删除从节点，只需要在配置中进行设置，数据分片和副本数量都可以通过分布式文件系统进行设置。

常用的分布式文件系统有很多，TFS是阿里巴巴的产品，通常适用于海量小文件存储，FastDFS适合以文件为载体的在线服务，如相册网站、视频网站等。针对大数据分析业务，HDFS是当前的首选。HDFS保留一个节点（NameNode）和若干个数据节点（DataNode），NameNode存储数据源信息，接受客户请求，DataNode用于存储数据。

HDFS写入数据工作流程如下：

HDFS读取数据工作流程如下：

数据库与数据仓库

数据库和数据仓库都是用于存储和管理数据的系统，但它们有着不同的设计目标、数据结构、使用场景和功能特点。

• 设计目标：数据库主要是用于支持事务处理和联机事务处理（OLTP）等操作，主要关注数据的实时读写和快速响应；而数据仓库则主要是用于支持决策支持和联机分析处理（OLAP）等操作，主要关注数据的查询和分析能力。
• 数据结构：数据库通常使用关系模型（例如SQL数据库），数据存储在表中，并通过行和列来组织和查询数据；而数据仓库通常使用多维模型（例如OLAP数据库），数据存储在多维数据立方体中，并通过维度和度量来组织和分析数据。
• 使用场景：数据库主要适用于面向事务的应用场景，例如电子商务、在线银行、社交媒体等；而数据仓库主要适用于面向分析的应用场景，例如商业智能、数据挖掘、预测分析等。
• 功能特点：数据库通常具有高并发、高可靠、高可用、高性能等特点，能够支持实时事务处理和数据修改；而数据仓库通常具有高容量、高效率、高灵活性、高可扩展性等特点，能够支持复杂的查询和数据分析。

数据库和数据仓库在设计目标、数据结构、使用场景和功能特点等方面存在差异。对于需要进行实时事务处理的应用，应该选择数据库；对于需要进行数据分析和决策支持的应用，应该选择数据仓库。