A. 數據的持久化存儲
文件存儲是Android中最基本的一種數據存儲方式，不對存儲的內容進行任何格式化處理，所有數據都是原封不動的保存在文件找那個，比較適合存儲一些簡單的文本數據或二進制數據。
1.將數據存儲在文件中
B. 什麼是NoSQL資料庫
1 理解ACID與BASE的區別（ACID是關系型資料庫強一致性的四個要求，而BASE是NoSQL資料庫通常對可用性及一致性的弱要求原則，它們的意思分別是，ACID：atomicity, consistency, isolation, rability;BASE：Basically Available, Soft-state, Eventually Consistent。同時有意思的是ACID在英語里意為酸，BASE意思為鹼）
2 理解持久化與非持久化的區別。這么說是因為有的NoSQL系統是純內存存儲的。
3 你必須意識到傳統有關系型資料庫與NoSQL系統在數據結構上的本質區別。傳統關系型資料庫通常是基於行的表格型存儲，而NoSQL系統包括了列式存儲（Cassandra）、key/value存儲（Memcached）、文檔型存儲（CouchDB）以及圖結構存儲（Neo4j）
4與傳統關系資料庫有統一的SQL語言操作介面不同，NoSQL系統通常有自己特有的API介面。
5 在架構上，你必須搞清楚，NoSQL系統是被設計用於成百上千台機器的集群中的，而非共享型資料庫系統的架構。
6在NoSQL系統中，可能你得習慣一下不知道你的數據具體存在何處的情況。
7 在NoSQL系統中，你最好習慣它的弱一致性。」eventually consistent」(最終一致性)正是BASE原則中的重要一項。比如在Twitter，你在Followers列表中經常會感受到數據的延遲。
8 在NoSQL系統中，你要理解，很多時候數據並不總是可用的。
9 你得理解，有的方案是擁有分區容忍性的，有的方案不一定有。
C. 大量數據能緩存到redis裡面嗎
不適合引子：
在大數據時代，總希望存在一個Key-value存儲機制，像HashMap一樣在內存中處理大量（千萬數量級）的key-value對，以便提高數據查找、修改速度。
所以，我們會想到，Memcached和Redis這兩個NoSQL資料庫（嚴格來講二者都不可以算作資料庫）。
1、Memcached是一個cache機制，當內存不足時會採用LRU機制，替換出陳舊數據，因此他不能保證我們的數據像在HashMap中一樣不丟失，且沒有數據持久化機制；
2、Redis克服了這一缺點，採取磁碟存儲機制實現數據持久化。但是，當數據量達到1千萬左右時，由於內存中不能存儲如此大量數目的數據，頻繁同磁碟進行數據交換，導致數據查詢、存儲性能的急劇下降，將導致服務不可用。
結論：當前還沒有好的產品可以實現key-value保證數據完整性，千萬級條數量級的，高效存儲和查詢支持產品。
附錄一：如下是轉自其它網友的測試數據：
附錄二：memcached 和redis的比較，和各自用途
附錄一：
從圖中可以猜測到還會有Redis 2.2.1 的測試，相同的測試環境，1K的數據量，使用ServiceStack.Redis客戶端進行如下測試：
1) Set操作
2) Get操作
3) Del操作
每一套測試分別使用三個配置進行測試：
1) 綠色線條的是開啟Dump方式的持久化，5分鍾持久化一次
2) 藍色線條是開啟AOF方式的持久化，每秒寫入磁碟一次
3) 紅色線條是關閉任何的持久化方式
對於每一個配置都使用相同的其他配置：
1) 開啟VM 最大內存10GB(128位元組一
D. iOS中常用的幾種持久化存儲
1、偏好設置(NSUserDefaults)
2、plist文件存儲
3、歸檔
4、SQLite
5、Core Data
我們首先需要了解下沙盒（Sandbox）
Application ：存放程序源文件，上架前經過數字簽名，上架後不可修改
Documents : 保存應⽤運行時生成的需要持久化的數據,iTunes同步設備時會備份該目錄。例如,游戲應用可將游戲存檔保存在該目錄
tmp : 保存應⽤運行時所需的臨時數據,使⽤完畢後再將相應的文件從該目錄刪除。應用 沒有運行時,系統也可能會清除該目錄下的文件。iTunes同步設備時不會備份該目錄。
Library/Caches : 保存應用運行時⽣成的需要持久化的數據,iTunes同步設備時不會備份 該目錄。⼀一般存儲體積大、不需要備份的非重要數據，比如網路數據緩存存儲到Caches下
Library/Preference : 保存應用的所有偏好設置，如iOS的Settings(設置) 應⽤會在該目錄中查找應⽤的設置信息。iTunes同步設備時會備份該目錄
NSUserDefaults是個單例類，用於存儲少量數據。NSUserDefaults實際上對plist文件操作的封裝，更方便我們直接操作，一般用於存儲系統級別的偏好設置。比如我們經常將登錄後的用戶的一些設置通過NSUserDefaults存儲到plist文件中。
NSUserDefaults使用起來非常簡單，例如將用戶的賬號和密碼存儲起來：
E. 數據持久化
Android系統下的文件分為兩類：一類是共享文件，如存儲在SD卡上的文件，這種文件任何的Android應用都可以訪問；另一類是私有文件，即Android應
用自己創建的文件。Android中對文件的讀寫與javaSE的文件讀寫一樣，都是採用IO流。但是對於私有文件，只有具有訪問許可權的用戶才能使用，因此，Android提供了一組特有的API來完成對私有文件的讀寫。
即 Context類中提供的FileInputStream openFileInput(String name)和
(String name,int mode)方法
，獲取文件輸出流或者文件輸入流，之後就是利用 Java 的各種流來進行讀寫操作就可以了。其中參數mode，即對文件的操作模式。
sharedpreference是一種輕量級的鍵值對存儲機制，只用於存儲基本數據類型，主要針對系統配置信息的保存。
三種方法獲取SharedPreferences對象
1， Activity提供了如下獲取方法
public SharedPreferences getPreferences(int mode)
2，PreferenceManager提供的方法，
// SharedPreferences pref = PreferenceManager.getDefaultSharedPreferences(context);
其實質是調用了context的getSharedPreferences方法，故第三中方法為：
// SharedPreferences pref =getSharedPreferences("myPref", MODE_PRIVATE);
//寫入數據通過SharedPreferences 獲取Editor對象來完成；
Editor editor = pref.edit();
通過Editor對象存數據(數據以xml文檔的形式存放)
editor.putString("name","張三");
edtior.commit(); //提交，完成數據的存入
//獲取數據：直接調用SharedPreferences 的getXXX()方法實現
pref.getString("name","default")
F. 為什麼數據持久化存儲不了可變的數據類型
因為數據持久化存儲就是最大程度上減少對資料庫的訪問，使持久化不依賴於底層資料庫和上層業務邏輯實現，更換資料庫時只需修改配置文件而不用修改代碼。
數據持久化就是將內存中的數據模型轉換為存儲模型,以及將存儲模型轉換為內存中的數據模型的統稱. 數據模型可以是任何數據結構或對象模型,存儲模型可以是關系模型、XML、二進制流等。cmp和Hibernate只是對象模型到關系模型之間轉換的不同實現。
G. 什麼是數據持久化
數據持久層就是把數據保存到可掉電式存儲設備中。
所屬是三層結構。
J2EE的三層結構是指表示層（Presentation），業務邏輯層（Business Logic）以及基礎架構層（Infrastructure），這樣的劃分非常經典，但是在實際的項目開發法中，開發者通常對三層結構進行擴展來滿足一些項目的具體要求，一個最常用的擴展就是將三層體系擴展為五層體系，即表示層(Presentation)、控制/中介層(Controller/Mediator)、領域層(Domain)、數據持久層(Data Persistence)和數據源層(Data Source)。
控制/中介層位於表示層和領域層之間，數據持久層位於領域層和基礎架構層之間。由於對象範例和關系範例這兩大領域之間存在「阻抗不匹配」，所以把數據持久層單獨作為J2EE體系的一個層提出來的原因就是能夠在對象－關系資料庫之間提供一個成功的企業級映射解決方案，盡最大可能彌補這兩種範例之間的差異。
H. 傳統大數據存儲的架構有哪些各有什麼特點
數據源：所有大數據架構都從源代碼開始。這可以包含來源於資料庫的數據、來自實時源(如物聯網設備)的數據，及其從應用程序(如Windows日誌)生成的靜態文件。
實時消息接收：假如有實時源，則需要在架構中構建一種機制來攝入數據。
數據存儲：公司需要存儲將通過大數據架構處理的數據。一般而言，數據將存儲在數據湖中，這是一個可以輕松擴展的大型非結構化資料庫。
批處理和實時處理的組合：公司需要同時處理實時數據和靜態數據，因而應在大數據架構中內置批量和實時處理的組合。這是由於能夠應用批處理有效地處理大批量數據，而實時數據需要立刻處理才能夠帶來價值。批處理涉及到長期運轉的作業，用於篩選、聚合和准備數據開展分析。
分析數據存儲：准備好要分析的數據後，需要將它們放到一個位置，便於對整個數據集開展分析。分析數據儲存的必要性在於，公司的全部數據都聚集在一個位置，因而其分析將是全面的，而且針對分析而非事務進行了優化。
這可能採用基於雲計算的數據倉庫或關系資料庫的形式，具體取決於公司的需求。
分析或報告工具：在攝入和處理各類數據源之後，公司需要包含一個分析數據的工具。一般而言，公司將使用BI(商業智能)工具來完成這項工作，而且或者需要數據科學家來探索數據。
「大數據」 通常指的是那些數量巨大、難於收集、處理、分析的數據集，亦指那些在傳統基礎設施中長期保存的數據。大數據存儲是將這些數據集持久化到計算機中。
I. 什麼是數據持久化為什麼要持久化
數據持久化就是將內存中的數據模型轉換為存儲模型,以及將存儲模型轉換為內存中的數據模型的統稱. 數據模型可以是任何數據結構或對象模型,存儲模型可以是關系模型、XML、二進制流等。cmp和Hibernate只是對象模型到關系模型之間轉換的不同實現。
數據持久化對象的基本操作有：保存、更新、刪除、查詢等。
Hibernate框架中數據持久化機制：
在業務程序與資料庫之間，Hibernate框架使用Session會話，來完成數據的提交、更新、刪除、查詢等等。
1、向資料庫提交數據
在程序中保存對象時，會把數據保存到Session會話中，然後根據框架的配置文件，自動或手動決定什麼時候把這種保存提交到資料庫。
2、從資料庫中查詢數據
在查詢數據之前，需要清理緩存（手動清理，或者通過配置文件框架自動清理）清理緩存的目的是為了使Session會話中的數據與資料庫中的數據保持一致。然後程序只需要查詢Session會話中的數據即可。
(9)大規模數據持久化存儲擴展閱讀：
使用數據持久化有以下好處：
1、程序代碼重用性強，即使更換資料庫，只需要更改配置文件，不必重寫程序代碼。
2、業務邏輯代碼可讀性強，在代碼中不會有大量的SQL語言，提高程序的可讀性。
3、持久化技術可以自動優化，以減少對資料庫的訪問量，提高程序運行效率。
J. 持久存儲是什麼意思
將內存中的數據以文件的形式存儲到各種盤中。統稱「持久化存儲」。因為內存中數據總是會在斷點之後丟失的。