① 計算機中數據是如何存儲的
1、二進制
二進製作為計算技術中廣泛採用的一種數制，兩個數字便可表示所有數字，二進制數據是用0和1兩個數碼來表示的數。它的基數為2，進位規則是「逢二進一」，借位規則是「借一當二」，由18世紀德國數理哲學大師萊布尼茲發現。
當前的計算機系統使用的基本上是二進制系統，數據在計算機中主要是以補碼的形式存儲的。計算機中的二進制則是一個非常微小的開關，用「開」來表示1，「關」來表示0。
2、三進制
三進制以3為底數的進位制，三進制數有0、1、2三個數碼，逢三進一。在計算機發展的早期，採用了一種偏置了的三進制（對稱三進制），有-1<一般用T表示>、0、1三個數碼，這種三進制逢+/-2進一。
3、四進制
四進制以4為基數的進位制，以 0、1、2 和 3 四個數字表示任何實數。四進制與所有固定基數的計數系統有著很多共同的屬性，比如以標準的形式表示任何實數的能力，以及表示有理數與無理數的特性。
4、四進制
四進制以4為底數的進位制，以 0、1、2 和 3 四個數字表示任何實數。四進制與所有固定底數的記數系統有著很多共同的屬性，比如以標準的形式表示任何實數的能力，以及表示有理數與無理數的特性。
5、八進制
Octal，縮寫OCT或O，一種以8為基數的計數法，採用0，1，2，3，4，5，6，7八個數字，逢八進1。一些編程語言中常常以數字0開始表明該數字是八進制。八進制的數和二進制數可以按位對應（八進制一位對應二進制三位），因此常應用在計算機語言中。
② 計算機是如何存儲數據的
第一步
如何存儲0和1
每個內存條上的矩陣，都有類似上圖的東西，裡面每個圓點可以代表 0 和 1 ，表示零的時候就不充電，表示1的時候就充電，這樣我們就可以把0和1存放到電腦上了 。
第二步
進制的轉換
我們要把生活中的10進制數轉換為電腦能懂得二進制數
第三步
儲存字元
美國人發明了ASCii表格，用10進制數對應相應的字母和符號。總共128個。相當於2的7次方，就是說7位就可以表示一個字母，補齊8位表示一個字母和符號（位是電腦里最小的單位，就是圖1裡面的一個小圓）1位元組=8位 1024位元組=1kb 1024kb=1m
我國在80年代根據美國的ASCii表格做了擴展（因為要打字啊 ，難道打拚音嗎ASCii表格只能打數字和字母），一共收錄了6000多個漢字，之前2的8次方就可以把所有ASCII裡面的東西做出來，但是現在要存6000多個字，所以就進位，都是2倍，所以2的16次方，就可以吧GB2312字元集裡面的字體都包含了。就是16個2進制數，才能表示漢字，所以是一個漢字是兩個位元組。在後來win95進入中國，微軟出了GBK，擴展了GB2312。
當有了中文以後，有個組織 unicode 要把全世界的字體都收集起來，有將近12w個，原來2的16次方已經不夠了，所以次數在翻翻 ，2的32次方，也就是說表示一個unicode的字，我們需要32位 4個位元組，這也是unicode最大的缺點，所以utf-8出現了 ，utf-8的作用是 把unicode的字元，高效的存到電腦裡面，其實也就是做了一些手腳，讓電腦會讀，看下圖就懂了
當時1個位元組的時候，就在前面補個零，然後後面的照搬
當時2個位元組的時候， 在第一段位元組的許可權加110+（補全） 第二段位元組的前面加10+（補全）
以此類推，看圖就能理解了 。
③ 資料庫存儲過程的理解
存儲過程是SQL 語句和流程式控制制語句的預編譯集合，以一個名稱存儲並作為一個單元處理。存儲過程存儲在資料庫內，可由應用程序調用執行，而且允許用戶聲明變數、有條件執行以及其它強大的編程功能。
④ 什麼是資料庫列存儲，原理是怎樣的
資料庫列存儲不同於傳統的關系型資料庫，其數據在表中是按行存儲的，列方式所帶來的重要好處之一就是，由於查詢中的選擇規則是通過列來定義的，因 此整個資料庫是自動索引化的。
按列存儲每個欄位的數據聚集存儲，在查詢只需要少數幾個欄位的時候，能大大減少讀取的數據量，一個欄位的數據聚集存儲，那就 更容易為這種聚集存儲設計更好的壓縮/解壓演算法。這張圖講述了傳統的行存儲和列存儲的區別：
⑤ 數據存儲的特點和作用
1 DAS
存儲設備直接掛接在伺服器 需存儲的伺服器地理位置分散；
存儲系統必須直接連接到應用伺服器；
各種應用需要直接的存儲支持。
2 NAS
存儲設備通過標準的網路拓撲結構(例如乙太網)，連接到一群計算機上 工作組和部門級存儲；與應用伺服器相互獨立；即插即用；佔用大量網路帶寬。
3 SAN
通過專用光纖通道連接一群計算機 企業級應用系統；
異地高速備份；
管理和集中控制簡便。
⑥ 什麼叫數據的邏輯結構 什麼叫數據的存儲結構
一、數據的邏輯結構。
系統的邏輯結構是從思想的角度上對系統分類，把系統分成若干個邏輯單元，不同邏輯單元分別實現自己的功能。數據的邏輯結構是對數據之間關系的描述，有時就把邏輯結構簡稱為數據結構，數據的邏輯結構分為以下四種：
1、集合結構：集合結構的集合中任何兩個數據元素之間都沒有邏輯關系，組織形式鬆散。
2、線性結構：數據結構中線性結構指的是數據元素之間存在著「一對一」的線性關系的數據結構。
3、樹狀結構：樹狀結構是一個或多個節點的有限集合。
4、網路結構：網路結構是指通信系統的整體設計，它為網路硬體、軟體、協議、存取控制和拓撲提供標准。
二、數據的存儲結構。
數據的存儲結構是指數據的邏輯結構在計算機中的表示。數據的存儲結構分為順序存儲結構和鏈接存儲結構兩種。
1、順序存儲結構：順序存儲方法它是把邏輯上相鄰的結點存儲在物理位置相鄰的存儲單元里，結點間的邏輯關系由存儲單元的鄰接關系來體現，由此得到的存儲表示稱為順序存儲結構。
2、鏈接存儲結構：鏈接存儲方法它不要求邏輯上相鄰的結點在物理位置上亦相鄰，結點間的邏輯關系是由附加的指針欄位表示的。由此得到的存儲表示稱為鏈式存儲結構，鏈式存儲結構通常藉助於程序設計語言中的指針類型來實現。
(6)如何理解數據存儲擴展閱讀：
順序儲存結構的原理
在順序存儲中，每個存儲空間含有所存元素本身的信息，元素之間的邏輯關系是通過數組下標位置簡單計算出來的線性表的順序存儲，若一個元素存儲在對應數組中的下標位置為i，則它的前驅元素在對應數組中的下標位置為i－1，它的後繼元素在對應數組中的下標位置為i＋1。
⑦ 如何理解 按邊界對齊 的數據存儲
如果聲明的變數的常規對齊邊界小於n，__align(n)是非常有用的。八位元組對齊方式可以顯著提高 VFP 指令的性能。可以將__align與extern 和static 一起使用。
由於__align是存儲類修飾符，因此不能將其用於：類型，包括typedef 和結構定義、函數參數。只能進行過對齊。也就是說，可以將兩個位元組的對象按 4 個位元組對齊，而不能將 4 個位元組的對象按兩個位元組對齊。
(7)如何理解數據存儲擴展閱讀
對齊的作用和原因：
各個硬體平台對存儲空間的處理上有很大的不同。一些平台對某些特定類型的數據只能從某些特定地址開始存取。比如有些架構的CPU在訪問 一個沒有進行對齊的變數的時候會發生錯誤,那麼在這種架構下編程必須保證位元組對齊。
其他平台可能沒有這種情況，但是最常見的是如果不按照適合其平台要求對 數據存放進行對齊，會在存取效率上帶來損失。比如有些平台每次讀都是從偶地址開始，如果一個int型（假設為32位系統）。
如果存放在偶地址開始的地方，那麼一個讀周期就可以讀出這32bit，而如果存放在奇地址開始的地方，就需要2個讀周期，並對兩次讀出的結果的高低位元組進行拼湊才能得到該32bit數 據。顯然在讀取效率上下降很多。
⑧ 數據存儲：什麼是冷存儲
眾所周知，隨著科技的發展，在我們生活和工作中產生的數據越來越多。這些數據中有一大部分都屬於冷數據即較長時間之前的狀態數據，其特點是較低的訪問頻率，並且需要最大限度的降低其存儲成本，同時要求隨時可訪問。例如微信和QQ上存儲的大量的圖片信息，社交媒體，智能互聯網時代，大量的社交數據產生，用戶通常查看新發布的圖片、視頻，而對於那些舊的數據，則鮮有人問之。對於照片、視頻等這些非結構化數據通常會佔用大量存儲空間，並且增長速度遠遠超過其他類型的數據。
根據被訪問的頻度不同，數據可以被分為「熱數據、溫數據、冷數據」三種類型。其中，冷數據特指活動不頻繁、不會被經常訪問甚至永遠不會被訪問，但仍然需要長期保留的數據。熱數據受到業務特徵、用戶行為乃至監管政策的影響（例如，醫院的醫學影像文件需要自患者最後一次就診之日起保存不少於15年），經過一段時間的使用後，絕大部分數據都會迅速變「冷」。因此，數據集合中通常有高達80%的部分屬於不常被訪問的冷數據。然而，冷數據並非失去價值，大數據、人工智慧等新興業務對海量冷數據進行檢索和挖掘的需求依然存在而且日益迫切。
金錢貓雲存儲架構下的冷存儲技術產品採用最前沿的AI技術，通過對存儲數據進行智能分析、區分冷熱數據、優化存儲來達到降低存儲系統的整體投資成本及運營成本。據測算可降低伺服器硬碟投資成本50%，節省用電50%。金錢貓雲存儲架構下的冷存儲技術產品是一款節資省電造福於民的產品。金錢貓的服務，走進千家萬戶！
⑨ 什麼是雲存儲你如何看待雲存儲
雲存儲的幾十年發展歷程，其計算架構模型，也從Scale Up走向Scale Out。但是展望未來數字世界的海量需求，目前流行的模型還能夠持續滿足嗎？本文通過對雲存儲 歷史 的回顧，及對Scale Up和Scale Out兩種擴展模型的詮釋，來揭開雲存儲的未來模式。
1. 雲存儲及其 歷史
簡而言之，雲存儲（cloud storage）就是將數字內容安全的存儲在伺服器上，從而任何連接互聯網的設備可以方便的獲取。首先讓我們簡單回顧一下雲存儲的 歷史 。
雲存儲的早期雛形要回溯到上個世紀的90年代，也就是互聯網泡沫時期（dot-com boom），當時有許多家公司，例如EVault, NetMass, Arkeia和CommVault等等[1]均提供在線數據備份服務，當然它們絕大部分也隨著互聯網泡沫的破碎而煙消雲散了。少數倖存下來的有一家叫Veritas NetBackup最後也被Symantec收購，現在依舊提供Symantec NetBackup的在線存儲服務。
而真正讓大家耳熟能詳的雲存儲是2006年由Amazon提供的AWS S3雲存儲服務，其最具有革命意義的變革是，提出了即買即用（pay-per-use）的價格模型，使得雲存儲的使用像水電一樣可計算衡量。從此雲存儲以S3為標准一路絕塵，我們所熟悉的大廠，比如Netflix, Pinterest, Dropbox也是S3的顧客。尾隨的Microsoft和Google也於2010年分別發布了類似的Azure Blob Storage和Google Storage的存儲服務。
雲存儲真正發展的十幾年中，見證了移動互聯網的崛起，大數據的生機勃發，人工智慧的再次復興，並能夠展望到未來物聯網，無人駕駛及各類機器人自動化的世界。海量數據的產生，存儲，分析，預測及應用，快速以正反饋循環方式，推進著人類 社會 向數字世界大步邁進。所以，為了適應數據存儲新的需求，各家雲存儲產品的應用場景及價格模型，已從單一向多元發展，比如AWS S3就有Standard，Intelligent-Tiering， Standard-IA，One Zone-IA，Glacier和Glacier Deep Archive六類存儲產品來滿足各類使用場景，我會在未來的文章里針對性的細講一下。而本文重點所探討的是，目前雲存儲的基礎架構體系是否能夠適應未來數據存儲的要求和挑戰？為了回答這個問題，讓我們先簡單回顧一下計算機體系架構里的Scale Up和Scale Out擴展模型。
2. Scale Up和Scale Out？
Scale Up又稱為垂直擴展（scale vertically）[2]，意為在單節點上添加資源，如CPU，內存和存儲，在縱向上擴展從而獲得更多計算或存儲能力；Scale Up初期能夠快速達到升級目的，操作起來相對比較簡單，但隨著計算或存儲的要求越來越高，硬體資源的添加可能已經達到極限，不僅單節點的造價非常昂貴，維護成本很高，而且更容易留下單點故障的隱患。傳統的RAID（Rendant Array of Inexpensive Disks）存儲就是此種模式。
Scale Out又稱為水平擴展（scale horizontally）[2]，意為在分布式環境下，通過添加節點計算或存儲資源，在橫向上滿足更多的計算存儲需求；隨著計算和存儲單位價格的降低和效率的提升，使用低端的商用（commodity）系統，利用分布式技術可以搭建起「超級計算」中心，以及後來衍生出來的私有或公有雲平台解決方案。雖然分布式系統會帶來一定程度上的軟體復雜度和管理困難，但由軟體定義的計算和存儲解決方案，能夠以較低的價格和較高的魯棒性，優雅的解決了海量增長的計算存儲需求，也是目前雲平台的主流技術。但它就一定能夠承載未來的更加海量的需求嗎？雲存儲的未來是什麼？方向是向左還是向右？
3. 未來向左還是向右？
話說天下大勢, 分久必合, 合久必分，事物發展的規律似乎從來就沒有什麼絕對。當下，雲平台內部似乎已完全是Scale Out模式了，但當我們把鏡頭再拉遠一點，從雲平台在全球部署的每一個可用區來看，整體上它又是一個Scale Up模型，不是嗎？單點投入巨大，耗費能源，使用成本高昂。而相反，隨著強大的計算，存儲和帶寬能力能夠進入尋常家庭、工作和生活等邊緣節點，資源閑置或者不均衡使用也變得越來越明顯。
那麼，是否能夠將這些邊緣節點的計算存儲能力結合起來，組成一個真正意義上的Scale Out平台，提供人們日益增長的計算存儲需求？
可否將浪費或者不對等的資源重新組合，提供一個更加節能環保的綠色Scale Out平台？
可否摒棄中心化的單點故障和數據安全隱患，真正做到廉價高效，零數據泄露的Scale Out平台？
答案是應該可以而且必須可以！
縱觀雲存儲平台的發展 歷史 ，從單節點的Scale Up模式走向可用區內部的Scale Out模式，又從內部的Scale Out模式走向整體上相對的Scale Up模式。而未來數字世界的海量計算和存儲需求的滿足，一定需要真正意義上的全球Scale Out模型，那就是把邊緣節點和半中心化節點高效且系統的組織起來，減少浪費，提高效率，節省成本，去除中心。將天空中幾塊為數不多的白雲，變成漫天遍布的朵朵白雲，讓人們自由定價、自由選擇、自由組合。
挑戰雖然巨大，但未來很美好，讓我們一起努力迎接雲存儲的明天！
[1]: History of Online Storage
[2]: Wiki Scalability
文章作者：Bruce Lee（http://PP.IO總架構師）
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雲存儲服務平台，很精練吧
網路解釋：雲存儲是在雲計算(cloud computing)概念上延伸和發展出來的一個新的概念，是一種新興的網路存儲技術，是指通過集群應用、網路技術或分布式文件系統等功能，將網路中大量各種不同類型的存儲設備通過應用軟體集合起來協同工作，共同對外提供數據存儲和業務訪問功能的系統。
雲存儲可以簡單的理解為將數據保存在一個第三方空間，隨時取用和處理。雲存儲也可以說是一個以數據存儲和管理為核心的雲計算系統。雲存儲對用戶來講，不只是一個簡單的設備，而是整個雲存儲系統的一種數據訪問服務。
通過集群應用，網路技術等功能把網路中不同類型的存儲設備通過應用軟體集合起來工作。
雲儲存就是企業的公用空間（伺服器)，定期有人維護不用自己操心不怕數據丟失，但是數據都會在企業無保密可言，
就是網上的存儲空間，不佔自身內存，要用時聯網下載
雲存儲是指通過集群應用、網格技術或分布式文件系統或類似網格計算等功能聯合起來協同工作，並通過一定的應用軟體或應用介面，對用戶提供一定類型的存儲服務和訪問服務。
雲存儲的優勢樓主有需要的話可以了解一下企業共享辦公系統，可支持手機端、雲端、公司伺服器存儲、為企業獨立搭建維護企業網盤，從而實現文件歸檔存儲、文檔管理、協同辦公等功能。
雲存儲就是將文件內存存儲在雲端的一種方式，不佔用自己本身電腦或者手機的內存，海量存儲輕松搞定，解決了很多的存儲難與存儲傳輸難的問題。
使用呆貓雲盤的幾大好處，企業存儲資產更安全：1、使用呆貓遠程桌面時可直接掛載雲盤，輕松上傳下載文件，支持在線修改文件。
2、項目資源統一集中管理，釋放本地存儲空間；支持彈性擴容，按需使用，降低本地硬體使用成本；
3、呆貓同一賬號內存儲互通，資源可異地共享，減少傳輸成本。
4、呆貓雲盤與渲雲網盤存儲互通，使用渲雲提交渲染任務時，內網同步，文件秒傳，節省傳輸時間。
5、支持高並發讀取資產文件，可同一賬號最多可支持上千台機器同時讀取雲盤文件，提高工作效率。
6、高性能存儲，百萬級IOPS，超高算力助力設計行業發展。
7、雲盤基於域控的安全策略，免受病毒攻擊；提供多副本可靠性機制，即使機器出現故障，也不會引起數據丟失。
把你需要存儲的數據放到網上，不佔用你自己設備的內存，當你需要使用時從網上下載。這之間會產生數據流量。
雲存儲其實我們都經歷過，2013年-2016年蓬勃發展，而後被玩壞的雲盤，就是典型代表，雖然我們控制權益不多，只能上傳下載，離線，共享，基本當作網路硬碟和交流工具使用，但卻解決了人們的燃眉之急。我們現在部分手機上還有雲端保存照片的功能。
實際的雲存儲並不是這么簡單，引用一下網路：
雲存儲是建立在雲計算的基礎上，為雲計算服務。對於我們似乎太深奧，但又息息相關，我們只需要知道它是好東西就行了。不單單能當作個人網路上的儲存空間。