1. 如何进行不常用的大容量数据进行备份存储
用你的网络帐号登录你的网络网盘不就可以了。网络网盘2t，360云盘36t，还有金山，都是免费的永久存储，照片，视频，文件有些还可以在线直接浏览
2. 谁能帮忙解决一下。 usb大容量存储设备，该设备无法启动（代码10）
几种可能，目前直说可能性最大的几个可能。
1、数据线问题，可以换根数据线试试。
2、接口问题。包括（电脑usb接口、移动硬盘或者U盘接口）
3. 如果数据库存放的数据量大，我们有什么方法解决这个问题啊
其实我想你的数据大是数据库崩溃掉的原因不是数据库的问题，是你的系统设置的问题，如果是你加载的时候出错多半是因为你的置换空间或者内存设置的有问题，如果是你分批加载就应该是你的存储空间的问题或者是你加载的数据量超出的你索引的范围就会导致当库的情况！
4. 我想扩充电脑容量，电脑里面东西太多，想把电脑的存储量变大，
1 扩充电脑容量 肯定是 扩充硬盘了
2 内存 和 硬盘
打个比方啊 A（CPU ） 是 工厂 B是个仓库(硬盘) 从A到 B 是通过传送带（内存）实现 这个比方应该很容易理解啊
内存越大 相当于那个传送带越宽 同样的速度（这个速度在电脑里面 跟你的内存颗粒的总线就有关系了，直接一点说 就是1代次于2代 次于3代 ）的情况下 越宽的话 传送效率当然就越高了。
而硬盘 就相当于那个仓库。仓库越大 能存储的产品 就越多。。
3 从经济和方便的角度 你最好是加一个160G 的硬盘。前提是你的电源的功率能够承担起负荷（不高，一个硬盘 10-20W ）关于数据 你的说法是对的。你换个 320G 的 当然是要重新拷贝你的数据，不过 时间 也不要很久，绝对不会到世界末日。 加个 160G 的你只需要买一个硬盘 把硬盘分下区 然后新数据就存到新硬盘上就OK。只是电脑会需要你给他一个设置 让它知道从哪个硬盘启动操作系统。一台电脑最少可以挂2个硬盘 如果你的主板没有买到缩水版而且你的电源接口够全 你可以挂6个。看你提的这个问题 最好是让专业人员帮你加。 价位 在 250-260 之间 要师傅装的话 可能需要手续费。
4 容量不会主动扩大。你原本的分区还是在哪里 你加的硬盘只是要重新增加新的分区。。。
5 移动硬盘就和U盘一个概念。你的这个情况是比较怕适合用移动硬盘。 刻光盘不保险容易花 。。 移动硬盘 建议你买个 500G 的 ，U盘 现在最大的只有 64G 。。
对于你这个 个人 建议 你买一个 500G 的 台式机的硬盘 顺便要求经销商帮你把那个160G 的 硬盘的数据拷贝到500里面。你的台式机 就只要用1个 500G 的硬盘。。原有的 160G 的 你可以买个大的盒子 做成一个移动硬盘 经济实惠。
500G 280 3.5的硬盘盒 100 这是大概价格~！
5. sql Server 2008如何解决大容量数据存储的问题
分表，索引，主键，优化sql
6. 华为手机如何打开大容量储存模式
设置方法如下：
1，打开手机里的设置，这里以华为荣耀8为例，向下滑，找到 -关于手机，点进去。
拓展资料：
存储，是对数据库在物理存储器上具体实现的描述，销述。它规定数据在存储介质上的物理组织方式、记录寻址技术，定义物理存储地块的大小、生视益出处理方法等。与概念模式相对应，内模式由数据存储描述语言进行描述。
数据库系统的三级模式结构将数据库的全局逻频结构和物理存镇结构区分开来，给数据库的组织和使用带来了方便，不同的用户可以有各自的数据税图，所有用户的的数据视图集中在一起统一组织，得到全局数据视图。用存储描述语言来定义利和描述全局数据视图数据，并将数据存储在物理介质上。
这中间进行了两次映像: 一次是外模式与格念 模 式之间 的 映像，定义了它们之间的对应关系，保证了数据的逻辑独立性另一次是概念模式与内模式之间的映像，定义了数据的逻辑结构和物理存储之间的对应关系，使全局逻辑数据独立子物理粉据，保证了数据的物理独立性。
7. 手机出现空间不足的状况，哪些方法，能彻底解决存储的难题呢
现如今智能手机已经是人们日常生活不可缺失的一部分，人们吃饭、聚会、办公甚至上厕所都离不开它。但是所有使用手机的人们在长时间使用手机后，可能都会遇到同一个问题，那就是手机存储空间不足，当然这可能是对于大部分人使用的普通手机而言，一些高端手机可能几乎不会遇到这类问题。那么当我们的手机出现空间不足时，又有哪些方法解决存储难题呢？
以上就是小编对解决手机内存不足解决办法的总结，小伙伴门还有其他更好的建议吗？
8. 如何解决大容量数据存储问题
如果是这样的话，网络的传输可能会慢一此，应该用直连的小盘位磁盘阵列就可以，比如五盘位的，单盘支持2TB，能够支持RAID5的。这样做RAID5就能达到8TB。而且RAID5也可以允许你一块硬盘损坏数据不丢失。对数据安全也有保证。你可以找一下，YA-E1005S看看合适不。
9. HDFS简介：不用HDFS我们如何存储大规模数据
大数据技术主要是要解决大规模数据的计算处理问题，但是我们要想对数据进行计算，首先要解决的其实是大规模数据的存储问题。
如果一个文件的大小超过了一张磁盘的大小，你该如何存储？ 单机时代，主要的解决方案是 RAID ；分布式时代，主要解决方案是 分布式文件系统 。
其实不论是在 RAID 还是 分布式文件系统 ，大规模数据存储都需要解决几个核心问题，这些问题都是什么呢？总结一下，主要有以下三个方面。
1. 数据存储容量的问题。 既然大数据要解决的是数以 PB 计的数据计算问题，而一般的服务器磁盘容量通常 1～2TB，那么如何存储这么大规模的数据呢？
2. 数据读写速度的问题。 一般磁盘的连续读写速度为几十 MB，以这样的速度，几十 PB 的数据恐怕要读写到天荒地老。
3. 数据可靠性的问题。 磁盘大约是计算机设备中最易损坏的硬件了，通常情况一块磁盘使用寿命大概是一年，如果磁盘损坏了，数据怎么办？
RAID（独立磁盘冗余阵列）技术是将多块普通磁盘组成一个阵列，共同对外提供服务。主要是为了改善磁盘的存储容量、读写速度，增强磁盘的可用性和容错能力。目前服务器级别的计算机都支持插入多块磁盘，通过使用 RAID 技术，实现数据在多块磁盘上的并发读写和数据备份。
常用 RAID 技术有图中下面这几种，RAID0，RAID1，RAID10，RAID5， RAID6。
首先，我们先假设服务器有 N 块磁盘。
RAID 0 是数据在从内存缓冲区写入磁盘时，根据磁盘数量将数据分成 N 份，这些数据同时并发写入 N 块磁盘，使得数据整体写入速度是一块磁盘的 N 倍；读取的时候也一样，因此 RAID 0 具有极快的数据读写速度。但是 RAID 0 不做数据备份，N 块磁盘中只要有一块损坏，数据完整性就被破坏，其他磁盘的数据也都无法使用了。
RAID 1 是数据在写入磁盘时，将一份数据同时写入两块磁盘，这样任何一块磁盘损坏都不会导致数据丢失，插入一块新磁盘就可以通过复制数据的方式自动修复，具有极高的可靠性。
结合 RAID 0 和 RAID 1 两种方案构成了 RAID 10 ，它是将所有磁盘 N 平均分成两份，数据同时在两份磁盘写入，相当于 RAID 1；但是平分成两份，在每一份磁盘（也就是 N/2 块磁盘）里面，利用 RAID 0 技术并发读写，这样既提高可靠性又改善性能。不过 RAID 10 的磁盘利用率较低，有一半的磁盘用来写备份数据。
一般情况下，一台服务器上很少出现同时损坏两块磁盘的情况，在只损坏一块磁盘的情况下，如果能利用其他磁盘的数据恢复损坏磁盘的数据，这样在保证可靠性和性能的同时，磁盘利用率也得到大幅提升。
顺着这个思路， RAID 3 可以在数据写入磁盘的时候，将数据分成 N-1 份，并发写入 N-1 块磁盘，并在第 N 块磁盘记录校验数据，这样任何一块磁盘损坏（包括校验数据磁盘），都可以利用其他 N-1 块磁盘的数据修复。但是在数据修改较多的场景中，任何磁盘数据的修改，都会导致第 N 块磁盘重写校验数据。频繁写入的后果是第 N 块磁盘比其他磁盘更容易损坏，需要频繁更换，所以 RAID 3 很少在实践中使用，因此在上面图中也就没有单独列出。
相比 RAID 3， RAID 5 是使用更多的方案。RAID 5 和 RAID 3 很相似，但是校验数据不是写入第 N 块磁盘，而是螺旋式地写入所有磁盘中。这样校验数据的修改也被平均到所有磁盘上，避免 RAID 3 频繁写坏一块磁盘的情况。
如果数据需要很高的可靠性，在出现同时损坏两块磁盘的情况下，仍然需要修复数据，这时候可以使用 RAID 6。
RAID 6 和 RAID 5 类似 ， 但是数据只写入 N-2 块磁盘，并螺旋式地在两块磁盘中写入校验信息（使用不同算法生成）。
从下面表格中你可以看到在相同磁盘数目（N）的情况下，各种 RAID 技术的比较。
现在我来总结一下，看看 RAID 是如何解决我一开始提出的，关于存储的三个关键问题。
1. 数据存储容量的问题。 RAID 使用了 N 块磁盘构成一个存储阵列，如果使用 RAID 5，数据就可以存储在 N-1 块磁盘上，这样将存储空间扩大了 N-1 倍。
2. 数据读写速度的问题。 RAID 根据可以使用的磁盘数量，将待写入的数据分成多片，并发同时向多块磁盘进行写入，显然写入的速度可以得到明显提高；同理，读取速度也可以得到明显提高。不过，需要注意的是，由于传统机械磁盘的访问延迟主要来自于寻址时间，数据真正进行读写的时间可能只占据整个数据访问时间的一小部分，所以数据分片后对 N 块磁盘进行并发读写操作并不能将访问速度提高 N 倍。
3. 数据可靠性的问题。 使用 RAID 10、RAID 5 或者 RAID 6 方案的时候，由于数据有冗余存储，或者存储校验信息，所以当某块磁盘损坏的时候，可以通过其他磁盘上的数据和校验数据将丢失磁盘上的数据还原。
RAID 可以看作是一种垂直伸缩，一台计算机集成更多的磁盘实现数据更大规模、更安全可靠的存储以及更快的访问速度。而 HDFS 则是水平伸缩，通过添加更多的服务器实现数据更大、更快、更安全存储与访问。
RAID 技术只是在单台服务器的多块磁盘上组成阵列，大数据需要更大规模的存储空间和更快的访问速度。将 RAID 思想原理应用到分布式服务器集群上，就形成了 Hadoop 分布式文件系统 HDFS 的架构思想。