⑴ NoSQL在少量数据的存储上，与传统关系型数据库相比有什么劣势吗
个人不认为nosql在少量数据存储上有啥优势。nosql主要解决的是auto sharding的问题,你不需要sharding,搞啥nosql. 作者：方圆 链接：
⑵ 数据ddn存储有什么缺点
实时性不太好。
实时性不太好，服务器端和缓存器可能会存在不同步的情况。解决方法是在网络内容发生变化时将新的网络内容从服务器端直接传送到缓存器。
⑶ 传统数据仓库有哪些缺点
传统数据库是以数据块来存储数据，简单来说，你的表字段越多，占用的数据空间就越多，那么查询就有可能要跨数据块。在大型系统中一张表有上百个字段，并且表中的数据上亿条也有可能。因此会带来数据库查询的瓶颈。数据库中表的记录数是多少对查询的性能有非常大的影响。而一般的解决办法是分表或分库，用来平衡数据库运算的压力，那么又会带来新的问题，如：分布式事务、全局唯一ID的生成、跨数据库查询等。
如果采用一种基于列存储的模式，由于查询中的选择规则是通过列来定义的，因此整个数据库是自动索引化的。按照列存储每个字段的数据聚集存储，可以动态增加，并且列为空就不存储数据，节省存储空间。每个ian 的数据按照聚集存储，能大大减小读取的数据量，查询时的命中率就会提高，使查找更为直接，无需考虑分库]分表，来提高命中率、减少IO等瓶颈。
Hbase数据库支持数据自动切分存储，并支持高并发读写操作，使得海量数据存储自动具有更强的扩展性。
Hadoop 本身就支持通过JDBC 从数据库中抽取数据。大部分数据库系统有批量导出、导入功能。无论是哪种情况，将整个数据库中的数据经常性地或者以增量的方式导入到Hadoop 中来都是很容易的。由于数据库系统存储的数据减少，数据库系统的软件授权成本也会得到降低。图1是Hadoop 与关系型数据库协同处理计算任务的应用场景。其中，关系型数据库系统用来处理实时数据，从而保证交易过程中的数据一致性。如果要求同一个数据库系统从
大容量数据中生成复杂的分析报表是极其耗费计算资源的，降低了系统的性能和其处理实时数据工作的能力。
Hadoop 被设计用来存储海量数据、按任意方式处理海量数据以及按需向任意系统传递数据。数据可以经常性地从关系型数据库系统导出到Hadoop 中，关系型数据库系统可以经过调整，专门用来处理交互式任务，而复杂的分析工作就可以按离线的方式交由Hadoop 来完成，对实施系统没有任何影响。
⑷ 比较各个存储类型的优缺点
【块存储】
典型设备：磁盘阵列，硬盘
块存储主要是将裸磁盘空间整个映射给主机使用的，就是说例如磁盘阵列里面有5块硬盘（为方便说明，假设每个硬盘1G），然后可以通过划逻辑盘、做Raid、或者LVM（逻辑卷）等种种方式逻辑划分出N个逻辑的硬盘。（假设划分完的逻辑盘也是5个，每个也是1G，但是这5个1G的逻辑盘已经于原来的5个物理硬盘意义完全不同了。例如第一个逻辑硬盘A里面，可能第一个200M是来自物理硬盘1，第二个200M是来自物理硬盘2，所以逻辑硬盘A是由多个物理硬盘逻辑虚构出来的硬盘。）
接着块存储会采用映射的方式将这几个逻辑盘映射给主机，主机上面的操作系统会识别到有5块硬盘，但是操作系统是区分不出到底是逻辑还是物理的，它一概就认为只是5块裸的物理硬盘而已，跟直接拿一块物理硬盘挂载到操作系统没有区别的，至少操作系统感知上没有区别。
此种方式下，操作系统还需要对挂载的裸硬盘进行分区、格式化后，才能使用，与平常主机内置硬盘的方式完全无异。
优点：
1、 这种方式的好处当然是因为通过了Raid与LVM等手段，对数据提供了保护。
2、 另外也可以将多块廉价的硬盘组合起来，成为一个大容量的逻辑盘对外提供服务，提高了容量。
3、 写入数据的时候，由于是多块磁盘组合出来的逻辑盘，所以几块磁盘可以并行写入的，提升了读写效率。
4、 很多时候块存储采用SAN架构组网，传输速率以及封装协议的原因，使得传输速度与读写速率得到提升。
缺点：
1、采用SAN架构组网时，需要额外为主机购买光纤通道卡，还要买光纤交换机，造价成本高。
2、主机之间的数据无法共享，在服务器不做集群的情况下，块存储裸盘映射给主机，再格式化使用后，对于主机来说相当于本地盘，那么主机A的本地盘根本不能给主机B去使用，无法共享数据。
3、不利于不同操作系统主机间的数据共享：另外一个原因是因为操作系统使用不同的文件系统，格式化完之后，不同文件系统间的数据是共享不了的。例如一台装了WIN7/XP，文件系统是FAT32/NTFS，而Linux是EXT4，EXT4是无法识别NTFS的文件系统的。就像一只NTFS格式的U盘，插进Linux的笔记本，根本无法识别出来。所以不利于文件共享。
【文件存储】
典型设备：FTP、NFS服务器
为了克服上述文件无法共享的问题，所以有了文件存储。
文件存储也有软硬一体化的设备，但是其实普通拿一台服务器/笔记本，只要装上合适的操作系统与软件，就可以架设FTP与NFS服务了，架上该类服务之后的服务器，就是文件存储的一种了。
主机A可以直接对文件存储进行文件的上传下载，与块存储不同，主机A是不需要再对文件存储进行格式化的，因为文件管理功能已经由文件存储自己搞定了。
优点：
1、造价交低：随便一台机器就可以了，另外普通以太网就可以，根本不需要专用的SAN网络，所以造价低。
2、方便文件共享：例如主机A（WIN7，NTFS文件系统），主机B（Linux，EXT4文件系统），想互拷一部电影，本来不行。加了个主机C（NFS服务器），然后可以先A拷到C，再C拷到B就OK了。（例子比较肤浅，请见谅……）
缺点：
读写速率低，传输速率慢：以太网，上传下载速度较慢，另外所有读写都要1台服务器里面的硬盘来承担，相比起磁盘阵列动不动就几十上百块硬盘同时读写，速率慢了许多。
【对象存储】
典型设备：内置大容量硬盘的分布式服务器
对象存储最常用的方案，就是多台服务器内置大容量硬盘，再装上对象存储软件，然后再额外搞几台服务作为管理节点，安装上对象存储管理软件。管理节点可以管理其他服务器对外提供读写访问功能。
之所以出现了对象存储这种东西，是为了克服块存储与文件存储各自的缺点，发扬它俩各自的优点。简单来说块存储读写快，不利于共享，文件存储读写慢，利于共享。能否弄一个读写快，利 于共享的出来呢。于是就有了对象存储。
首先，一个文件包含了了属性（术语叫metadata，元数据，例如该文件的大小、修改时间、存储路径等）以及内容（以下简称数据）。
以往像FAT32这种文件系统，是直接将一份文件的数据与metadata一起存储的，存储过程先将文件按照文件系统的最小块大小来打散（如4M的文件，假设文件系统要求一个块4K，那么就将文件打散成为1000个小块），再写进硬盘里面，过程中没有区分数据/metadata的。而每个块最后会告知你下一个要读取的块的地址，然后一直这样顺序地按图索骥，最后完成整份文件的所有块的读取。
这种情况下读写速率很慢，因为就算你有100个机械手臂在读写，但是由于你只有读取到第一个块，才能知道下一个块在哪里，其实相当于只能有1个机械手臂在实际工作。
而对象存储则将元数据独立了出来，控制节点叫元数据服务器（服务器+对象存储管理软件），里面主要负责存储对象的属性（主要是对象的数据被打散存放到了那几台分布式服务器中的信息），而其他负责存储数据的分布式服务器叫做OSD，主要负责存储文件的数据部分。当用户访问对象，会先访问元数据服务器，元数据服务器只负责反馈对象存储在哪些OSD，假设反馈文件A存储在B、C、D三台OSD，那么用户就会再次直接访问3台OSD服务器去读取数据。
这时候由于是3台OSD同时对外传输数据，所以传输的速度就加快了。当OSD服务器数量越多，这种读写速度的提升就越大，通过此种方式，实现了读写快的目的。
另一方面，对象存储软件是有专门的文件系统的，所以OSD对外又相当于文件服务器，那么就不存在文件共享方面的困难了，也解决了文件共享方面的问题。
所以对象存储的出现，很好地结合了块存储与文件存储的优点。
最后为什么对象存储兼具块存储与文件存储的好处，还要使用块存储或文件存储呢？
1、有一类应用是需要存储直接裸盘映射的，例如数据库。因为数据库需要存储裸盘映射给自己后，再根据自己的数据库文件系统来对裸盘进行格式化的，所以是不能够采用其他已经被格式化为某种文件系统的存储的。此类应用更适合使用块存储。
2、对象存储的成本比起普通的文件存储还是较高，需要购买专门的对象存储软件以及大容量硬盘。如果对数据量要求不是海量，只是为了做文件共享的时候，直接用文件存储的形式好了，性价比高。
⑸ 硬盘的数据存储结构优缺点
优点;硬盘存储体由于是由多片存储圆磁片构成，因而存储容量大，容量升级比闪存升级快。
缺点：硬盘最怕摔，且硬盘工作时不能随意移动硬盘，容易引起硬盘坏道
⑹ 云存储和传统硬盘存储有哪些优缺点
给个水一点的回答,考虑到刻录机的老化和兼容性之类的问题,普通光盘的存储时间应该不如硬盘,机械硬盘不如u盘和ssd,光盘当然是避光低温保存最好。云存储的优点就是存储方便分享也方便,共有部分的数据冗余度低,缺点就是对网络依赖大,对政策依赖大,安全性值得担忧。
采纳哦
⑺ [求助]文本存储和数据库存储的优缺点各是什么适合什么样的情况下使用
文本数据库的缺点一是并发访问麻烦，无法实现多个程序同时修改数据库里面的不同记录。
文本数据库的缺点二是查询、修改、删除非常麻烦，只能顺序查找，修改、删除需要更新整个文件。
文本数据库的优点显而易见，程序简单，数据库管理方便。
什么情况下才适合使用文本数据库呢？首先只有对于无需并发访问的数据库，其次数据库不大（比如只有一条记录），或者不需要修改删除数据的数据库才适合使用文本类型。
比如网站的超级管理员，使用文本数据库存放就有优越性，无需任何数据库扩展，检查权限的程序直接获取文本内容即可，性能会比任何数据库都高。这个表很少修改，而且也不会许多记录，所以适合用文本数据库。
⑻ 比较das和nas两种数据存储技术，两者分别具有哪些优缺点适合哪种场合
来连接所存储设备，自形成一个网络。这样数据存储就不再是服务器的附属，而是作为独立网络节点而存在于网络之中，可由所有的网络用户共享。
同时NAS存储真正做到了即插即用，并且部署起来也相对灵活，再加上管理成本低，是目前企业选择较多的，但它同时也有存储性能低和可靠度不高等缺点。
二、DAS存储特点（直连存储）
DAS这种存储方式与我们普通的PC存储架构一样，外部存储设备都是直接挂接在服务器内部总线上，数据存储设备是整个服务器结构的一部份，DAS存储方式主要适用于小型网络、地理位置分散的网络和特殊服务器上。
DAS已经存在了很长时间，并且在很多情况下仍然是一种不错的存储选择。由于这种存储方式在磁盘系统和服务器之间具有很快的传输速率，因此，虽然在一些部门中一些新的SAN设备已经开始取代DAS，但是在要求快速磁盘访问的情况下，DAS仍然是一种理想的选择。更进一步地，在DAS环境中，运转大多数的应用程序都不会存在问题，所以你没有必要担心应用程序问题，从而可以将注意力集中于其他可能会导致问题的领域。
⑼ “云存储”的缺点有哪些
当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时，云计算系统中就需要配置大量的存储设备，那么云计算系统就转变成为一个云存储系统，所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。“云存储”的优势已经被炒作得天花乱坠了，甚至被认为是数据存储解决方案的终极目标。但事实上，云存储(又名托管存储)并不完美。如果使用不当，云存储的作用有可能弊大于利。那么“云存储”的缺点有哪些呢？这个问题不管对“云存储”的供应商还是需求方，都需要认真思考。主要需要关注这几个因素，例如：性能、安全性、控制和可靠性。其中将数据放到云服务面临的最大挑战之一就是性能。对于云存储，你的数据是位于企业外部的。将数据转移到云服务后，控制权也将减少。因此，对于“云存储”的供应商，如何去解决这个难题，则是你的目标；而“云存储”的需求方，在将你的数据上传到云之前，请务必再三权衡，你是否能接受“云存储”这些缺点所带来的影响？这将帮助你来决定何时何地使用云服务作为存储平台。1. 云存储很慢将数据放到云服务面临的最大挑战之一就是性能。对于大多数IT专业人员来说，第一个性能瓶颈问题来自从宽带到web的连接。有几个因素会影响宽带性能：从多个用户对网速(取决于你选择的宽带服务水平)的争夺到网络服务供应商的网络设备的性能等。所有这些因素都会影响速度。除了网速问题外，还有云数据中心本身提供的性能以及整个网络的性能。对于后者，这包括来自其他客户的web流量、共享基础设施和转移到远程数据中心的数据量。考虑了这些问题后，我们就可以了解到为什么云存储不能提供本地和网络磁盘那样的性能了。在很多情况下，使用本地存储复制两千兆字节的数据需要花几分钟，而对于云存储，同样的操作可能需要花几个小时来完成。2. 安全问题对于云存储，你的数据是位于企业外部的。当然，大多数云存储都提供VPN、加密或者其他的安全措施。但是，只要那些试图访问数据的人拥有登录凭证就能通过任何网络端点访问数据。这并不单单是云存储的问题，所有基于云服务的技术都使用者类似的连接模式。并且，移动云用户(特别是那些使用不安全的无线网络的用户)的登录凭证信息很容易被拦截，安全威胁也随之增加。这意味着使用云存储的用户必须谨慎考虑潜在的安全问题，并且部署适当的安全技术(例如额外的加密层或者两步骤身份验证)，当然，这将影响性能和增加云存储的成本。更多