① 计算机中数据是如何存储的
1、二进制
二进制作为计算技术中广泛采用的一种数制，两个数字便可表示所有数字，二进制数据是用0和1两个数码来表示的数。它的基数为2，进位规则是“逢二进一”，借位规则是“借一当二”，由18世纪德国数理哲学大师莱布尼兹发现。
当前的计算机系统使用的基本上是二进制系统，数据在计算机中主要是以补码的形式存储的。计算机中的二进制则是一个非常微小的开关，用“开”来表示1，“关”来表示0。
2、三进制
三进制以3为底数的进位制，三进制数有0、1、2三个数码，逢三进一。在计算机发展的早期，采用了一种偏置了的三进制（对称三进制），有-1<一般用T表示>、0、1三个数码，这种三进制逢+/-2进一。
3、四进制
四进制以4为基数的进位制，以 0、1、2 和 3 四个数字表示任何实数。四进制与所有固定基数的计数系统有着很多共同的属性，比如以标准的形式表示任何实数的能力，以及表示有理数与无理数的特性。
4、四进制
四进制以4为底数的进位制，以 0、1、2 和 3 四个数字表示任何实数。四进制与所有固定底数的记数系统有着很多共同的属性，比如以标准的形式表示任何实数的能力，以及表示有理数与无理数的特性。
5、八进制
Octal，缩写OCT或O，一种以8为基数的计数法，采用0，1，2，3，4，5，6，7八个数字，逢八进1。一些编程语言中常常以数字0开始表明该数字是八进制。八进制的数和二进制数可以按位对应（八进制一位对应二进制三位），因此常应用在计算机语言中。
② 计算机是如何存储数据的
第一步
如何存储0和1
每个内存条上的矩阵，都有类似上图的东西，里面每个圆点可以代表 0 和 1 ，表示零的时候就不充电，表示1的时候就充电，这样我们就可以把0和1存放到电脑上了 。
第二步
进制的转换
我们要把生活中的10进制数转换为电脑能懂得二进制数
第三步
储存字符
美国人发明了ASCii表格，用10进制数对应相应的字母和符号。总共128个。相当于2的7次方，就是说7位就可以表示一个字母，补齐8位表示一个字母和符号（位是电脑里最小的单位，就是图1里面的一个小圆）1字节=8位 1024字节=1kb 1024kb=1m
我国在80年代根据美国的ASCii表格做了扩展（因为要打字啊 ，难道打拼音吗ASCii表格只能打数字和字母），一共收录了6000多个汉字，之前2的8次方就可以把所有ASCII里面的东西做出来，但是现在要存6000多个字，所以就进位，都是2倍，所以2的16次方，就可以吧GB2312字符集里面的字体都包含了。就是16个2进制数，才能表示汉字，所以是一个汉字是两个字节。在后来win95进入中国，微软出了GBK，扩展了GB2312。
当有了中文以后，有个组织 unicode 要把全世界的字体都收集起来，有将近12w个，原来2的16次方已经不够了，所以次数在翻翻 ，2的32次方，也就是说表示一个unicode的字，我们需要32位 4个字节，这也是unicode最大的缺点，所以utf-8出现了 ，utf-8的作用是 把unicode的字符，高效的存到电脑里面，其实也就是做了一些手脚，让电脑会读，看下图就懂了
当时1个字节的时候，就在前面补个零，然后后面的照搬
当时2个字节的时候， 在第一段字节的权限加110+（补全） 第二段字节的前面加10+（补全）
以此类推，看图就能理解了 。
③ 数据库存储过程的理解
存储过程是SQL 语句和流程控制语句的预编译集合，以一个名称存储并作为一个单元处理。存储过程存储在数据库内，可由应用程序调用执行，而且允许用户声明变量、有条件执行以及其它强大的编程功能。
④ 什么是数据库列存储，原理是怎样的
数据库列存储不同于传统的关系型数据库，其数据在表中是按行存储的，列方式所带来的重要好处之一就是，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。
按列存储每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数据量，一个字段的数据聚集存储，那就 更容易为这种聚集存储设计更好的压缩/解压算法。这张图讲述了传统的行存储和列存储的区别：
⑤ 数据存储的特点和作用
1 DAS
存储设备直接挂接在服务器 需存储的服务器地理位置分散；
存储系统必须直接连接到应用服务器；
各种应用需要直接的存储支持。
2 NAS
存储设备通过标准的网络拓扑结构(例如以太网)，连接到一群计算机上 工作组和部门级存储；与应用服务器相互独立；即插即用；占用大量网络带宽。
3 SAN
通过专用光纤通道连接一群计算机 企业级应用系统；
异地高速备份；
管理和集中控制简便。
⑥ 什么叫数据的逻辑结构 什么叫数据的存储结构
一、数据的逻辑结构。
系统的逻辑结构是从思想的角度上对系统分类，把系统分成若干个逻辑单元，不同逻辑单元分别实现自己的功能。数据的逻辑结构是对数据之间关系的描述，有时就把逻辑结构简称为数据结构，数据的逻辑结构分为以下四种：
1、集合结构：集合结构的集合中任何两个数据元素之间都没有逻辑关系，组织形式松散。
2、线性结构：数据结构中线性结构指的是数据元素之间存在着“一对一”的线性关系的数据结构。
3、树状结构：树状结构是一个或多个节点的有限集合。
4、网络结构：网络结构是指通信系统的整体设计，它为网络硬件、软件、协议、存取控制和拓扑提供标准。
二、数据的存储结构。
数据的存储结构是指数据的逻辑结构在计算机中的表示。数据的存储结构分为顺序存储结构和链接存储结构两种。
1、顺序存储结构：顺序存储方法它是把逻辑上相邻的结点存储在物理位置相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现，由此得到的存储表示称为顺序存储结构。
2、链接存储结构：链接存储方法它不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻，结点间的逻辑关系是由附加的指针字段表示的。由此得到的存储表示称为链式存储结构，链式存储结构通常借助于程序设计语言中的指针类型来实现。
(6)如何理解数据存储扩展阅读：
顺序储存结构的原理
在顺序存储中，每个存储空间含有所存元素本身的信息，元素之间的逻辑关系是通过数组下标位置简单计算出来的线性表的顺序存储，若一个元素存储在对应数组中的下标位置为i，则它的前驱元素在对应数组中的下标位置为i－1，它的后继元素在对应数组中的下标位置为i＋1。
⑦ 如何理解 按边界对齐 的数据存储
如果声明的变量的常规对齐边界小于n，__align(n)是非常有用的。八字节对齐方式可以显着提高 VFP 指令的性能。可以将__align与extern 和static 一起使用。
由于__align是存储类修饰符，因此不能将其用于：类型，包括typedef 和结构定义、函数参数。只能进行过对齐。也就是说，可以将两个字节的对象按 4 个字节对齐，而不能将 4 个字节的对象按两个字节对齐。
(7)如何理解数据存储扩展阅读
对齐的作用和原因：
各个硬件平台对存储空间的处理上有很大的不同。一些平台对某些特定类型的数据只能从某些特定地址开始存取。比如有些架构的CPU在访问 一个没有进行对齐的变量的时候会发生错误,那么在这种架构下编程必须保证字节对齐。
其他平台可能没有这种情况，但是最常见的是如果不按照适合其平台要求对 数据存放进行对齐，会在存取效率上带来损失。比如有些平台每次读都是从偶地址开始，如果一个int型（假设为32位系统）。
如果存放在偶地址开始的地方，那么一个读周期就可以读出这32bit，而如果存放在奇地址开始的地方，就需要2个读周期，并对两次读出的结果的高低字节进行拼凑才能得到该32bit数 据。显然在读取效率上下降很多。
⑧ 数据存储：什么是冷存储
众所周知，随着科技的发展，在我们生活和工作中产生的数据越来越多。这些数据中有一大部分都属于冷数据即较长时间之前的状态数据，其特点是较低的访问频率，并且需要最大限度的降低其存储成本，同时要求随时可访问。例如微信和QQ上存储的大量的图片信息，社交媒体，智能互联网时代，大量的社交数据产生，用户通常查看新发布的图片、视频，而对于那些旧的数据，则鲜有人问之。对于照片、视频等这些非结构化数据通常会占用大量存储空间，并且增长速度远远超过其他类型的数据。
根据被访问的频度不同，数据可以被分为“热数据、温数据、冷数据”三种类型。其中，冷数据特指活动不频繁、不会被经常访问甚至永远不会被访问，但仍然需要长期保留的数据。热数据受到业务特征、用户行为乃至监管政策的影响（例如，医院的医学影像文件需要自患者最后一次就诊之日起保存不少于15年），经过一段时间的使用后，绝大部分数据都会迅速变“冷”。因此，数据集合中通常有高达80%的部分属于不常被访问的冷数据。然而，冷数据并非失去价值，大数据、人工智能等新兴业务对海量冷数据进行检索和挖掘的需求依然存在而且日益迫切。
金钱猫云存储架构下的冷存储技术产品采用最前沿的AI技术，通过对存储数据进行智能分析、区分冷热数据、优化存储来达到降低存储系统的整体投资成本及运营成本。据测算可降低服务器硬盘投资成本50%，节省用电50%。金钱猫云存储架构下的冷存储技术产品是一款节资省电造福于民的产品。金钱猫的服务，走进千家万户！
⑨ 什么是云存储你如何看待云存储
云存储的几十年发展历程，其计算架构模型，也从Scale Up走向Scale Out。但是展望未来数字世界的海量需求，目前流行的模型还能够持续满足吗？本文通过对云存储 历史 的回顾，及对Scale Up和Scale Out两种扩展模型的诠释，来揭开云存储的未来模式。
1. 云存储及其 历史
简而言之，云存储（cloud storage）就是将数字内容安全的存储在服务器上，从而任何连接互联网的设备可以方便的获取。首先让我们简单回顾一下云存储的 历史 。
云存储的早期雏形要回溯到上个世纪的90年代，也就是互联网泡沫时期（dot-com boom），当时有许多家公司，例如EVault, NetMass, Arkeia和CommVault等等[1]均提供在线数据备份服务，当然它们绝大部分也随着互联网泡沫的破碎而烟消云散了。少数幸存下来的有一家叫Veritas NetBackup最后也被Symantec收购，现在依旧提供Symantec NetBackup的在线存储服务。
而真正让大家耳熟能详的云存储是2006年由Amazon提供的AWS S3云存储服务，其最具有革命意义的变革是，提出了即买即用（pay-per-use）的价格模型，使得云存储的使用像水电一样可计算衡量。从此云存储以S3为标准一路绝尘，我们所熟悉的大厂，比如Netflix, Pinterest, Dropbox也是S3的顾客。尾随的Microsoft和Google也于2010年分别发布了类似的Azure Blob Storage和Google Storage的存储服务。
云存储真正发展的十几年中，见证了移动互联网的崛起，大数据的生机勃发，人工智能的再次复兴，并能够展望到未来物联网，无人驾驶及各类机器人自动化的世界。海量数据的产生，存储，分析，预测及应用，快速以正反馈循环方式，推进着人类 社会 向数字世界大步迈进。所以，为了适应数据存储新的需求，各家云存储产品的应用场景及价格模型，已从单一向多元发展，比如AWS S3就有Standard，Intelligent-Tiering， Standard-IA，One Zone-IA，Glacier和Glacier Deep Archive六类存储产品来满足各类使用场景，我会在未来的文章里针对性的细讲一下。而本文重点所探讨的是，目前云存储的基础架构体系是否能够适应未来数据存储的要求和挑战？为了回答这个问题，让我们先简单回顾一下计算机体系架构里的Scale Up和Scale Out扩展模型。
2. Scale Up和Scale Out？
Scale Up又称为垂直扩展（scale vertically）[2]，意为在单节点上添加资源，如CPU，内存和存储，在纵向上扩展从而获得更多计算或存储能力；Scale Up初期能够快速达到升级目的，操作起来相对比较简单，但随着计算或存储的要求越来越高，硬件资源的添加可能已经达到极限，不仅单节点的造价非常昂贵，维护成本很高，而且更容易留下单点故障的隐患。传统的RAID（Rendant Array of Inexpensive Disks）存储就是此种模式。
Scale Out又称为水平扩展（scale horizontally）[2]，意为在分布式环境下，通过添加节点计算或存储资源，在横向上满足更多的计算存储需求；随着计算和存储单位价格的降低和效率的提升，使用低端的商用（commodity）系统，利用分布式技术可以搭建起“超级计算”中心，以及后来衍生出来的私有或公有云平台解决方案。虽然分布式系统会带来一定程度上的软件复杂度和管理困难，但由软件定义的计算和存储解决方案，能够以较低的价格和较高的鲁棒性，优雅的解决了海量增长的计算存储需求，也是目前云平台的主流技术。但它就一定能够承载未来的更加海量的需求吗？云存储的未来是什么？方向是向左还是向右？
3. 未来向左还是向右？
话说天下大势, 分久必合, 合久必分，事物发展的规律似乎从来就没有什么绝对。当下，云平台内部似乎已完全是Scale Out模式了，但当我们把镜头再拉远一点，从云平台在全球部署的每一个可用区来看，整体上它又是一个Scale Up模型，不是吗？单点投入巨大，耗费能源，使用成本高昂。而相反，随着强大的计算，存储和带宽能力能够进入寻常家庭、工作和生活等边缘节点，资源闲置或者不均衡使用也变得越来越明显。
那么，是否能够将这些边缘节点的计算存储能力结合起来，组成一个真正意义上的Scale Out平台，提供人们日益增长的计算存储需求？
可否将浪费或者不对等的资源重新组合，提供一个更加节能环保的绿色Scale Out平台？
可否摒弃中心化的单点故障和数据安全隐患，真正做到廉价高效，零数据泄露的Scale Out平台？
答案是应该可以而且必须可以！
纵观云存储平台的发展 历史 ，从单节点的Scale Up模式走向可用区内部的Scale Out模式，又从内部的Scale Out模式走向整体上相对的Scale Up模式。而未来数字世界的海量计算和存储需求的满足，一定需要真正意义上的全球Scale Out模型，那就是把边缘节点和半中心化节点高效且系统的组织起来，减少浪费，提高效率，节省成本，去除中心。将天空中几块为数不多的白云，变成漫天遍布的朵朵白云，让人们自由定价、自由选择、自由组合。
挑战虽然巨大，但未来很美好，让我们一起努力迎接云存储的明天！
[1]: History of Online Storage
[2]: Wiki Scalability
文章作者：Bruce Lee（http://PP.IO总架构师）
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云存储服务平台，很精练吧
网络解释：云存储是在云计算(cloud computing)概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是一种新兴的网络存储技术，是指通过集群应用、网络技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的系统。
云存储可以简单的理解为将数据保存在一个第三方空间，随时取用和处理。云存储也可以说是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。云存储对用户来讲，不只是一个简单的设备，而是整个云存储系统的一种数据访问服务。
通过集群应用，网络技术等功能把网络中不同类型的存储设备通过应用软件集合起来工作。
云储存就是企业的公用空间（服务器)，定期有人维护不用自己操心不怕数据丢失，但是数据都会在企业无保密可言，
就是网上的存储空间，不占自身内存，要用时联网下载
云存储是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统或类似网格计算等功能联合起来协同工作，并通过一定的应用软件或应用接口，对用户提供一定类型的存储服务和访问服务。
云存储的优势楼主有需要的话可以了解一下企业共享办公系统，可支持手机端、云端、公司服务器存储、为企业独立搭建维护企业网盘，从而实现文件归档存储、文档管理、协同办公等功能。
云存储就是将文件内存存储在云端的一种方式，不占用自己本身电脑或者手机的内存，海量存储轻松搞定，解决了很多的存储难与存储传输难的问题。
使用呆猫云盘的几大好处，企业存储资产更安全：1、使用呆猫远程桌面时可直接挂载云盘，轻松上传下载文件，支持在线修改文件。
2、项目资源统一集中管理，释放本地存储空间；支持弹性扩容，按需使用，降低本地硬件使用成本；
3、呆猫同一账号内存储互通，资源可异地共享，减少传输成本。
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6、高性能存储，百万级IOPS，超高算力助力设计行业发展。
7、云盘基于域控的安全策略，免受病毒攻击；提供多副本可靠性机制，即使机器出现故障，也不会引起数据丢失。
把你需要存储的数据放到网上，不占用你自己设备的内存，当你需要使用时从网上下载。这之间会产生数据流量。
云存储其实我们都经历过，2013年-2016年蓬勃发展，而后被玩坏的云盘，就是典型代表，虽然我们控制权益不多，只能上传下载，离线，共享，基本当作网络硬盘和交流工具使用，但却解决了人们的燃眉之急。我们现在部分手机上还有云端保存照片的功能。
实际的云存储并不是这么简单，引用一下网络：
云存储是建立在云计算的基础上，为云计算服务。对于我们似乎太深奥，但又息息相关，我们只需要知道它是好东西就行了。不单单能当作个人网络上的储存空间。