存储系统需要做哪些事？

　　储存系统，顾名思义，自然是一个提供数据存储、查询的系统。

　　那么，一个储存系统，具体要做哪些事儿呢？在我看来主要是如下六个方面

　　* 数据格式

　　* 数据结构

　　* 单点or分布式

　　* 高可用

　　* 数据一致性

　　* 查询优化

　　数据格式

　　所谓数据格式，便是对数据存储格式的定义。比如mysql等关系数据库，便是通过表这种格式来表达数据。比如

MongoDB，以文档格式来表达数据。比如Redis，以key,values来表达数据。不同的格式，也导致了储存系统各自的

特性。

　　试想一下，关系型数据库，定义一个字符串字段，为何要在创建时限制字段长度？

　　要解释这个问题，不妨假设下，如果字符串字段不需要限制长度。假如有一个市民表，储存市民信息。现在想要

储存市民房屋信息，应该怎么办呢？

　　如果可以不限制长度，很多人为了偷懒，就会直接在市民表加一个字段，但由于一个人可以由多个房子，那么就可以用

JSON格式来保存市民的房屋数据。

　　这样并非不可，但是与关系型数据库的风格不符。最好的方案，便是再创建一个房屋表，其中一个字段，储存市民ID(假设

一个房子只会属于一个市民)。这，便是典型的关系型数据库。

　　这种设计，有利有弊，关系型数据库由于在表达复杂的事务关系时，需要多张表，就使得连表变得很频繁，带来的直接后果

，便是查询性能的低下。正因为如此，基于文档格式的MongoDB，才有了自己的一席之地。

　　数据结构

　　数据结构，即数据如何储存。比如mysql，是以B+树的数据结构储存在文件中。Redis，则是以跳表、Hash等数据结构储存在

内存中。MongoDB，是以B树储存在文件之中。

　　mysql选择B+树，主要是为了降低树高，减少硬盘IO次数；同时，提升范围查询的效率。

　　MongoDB选择B树，主要为了提升热点数据的查询效率（由于非叶子节点也保存数据，性能高于B+树），但是整体树高是高于

B+树的，且范围查询性能低。

　　Redis，数据储存在内存之中，对树高不敏感。所以，选择了跳表这种数据结构。

　　单点or分布式

　　严格讲，mysql这类数据库，是单点数据库。只不过为了保证高可用，设计了主备结构；为了降低主库压力，由设计了主从结构。

Redis，则是分布式数据库，需要做数据分区，且有主从数据备份的设计。再比如Zookeeper，也是分布式数据库。

　　高可用

　　mysql，通过主备来保证高可用。Redis，通过从库来保证高可用。

　　数据一致性

　　mysql的Innodb，通过两阶段提交保证Binlog和Redolog的一致性。

　　查询优化

　　mysql提供了索引特性。