大数据存储方式概述
大数据存储方式概述
随着信息社会的发展，越来越多的信息被数据化，尤其是伴随着Internet的发展，数据呈爆炸式增长。从存储服务的发展趋势来看，一方面，是对数据的存储量的需求越来越大，另一方面，是对数据的有效管理提出了更高的要求。首先是存储容量的急剧膨胀，从而对于存储服务器提出了更大的需求；其次是数据持续时间的增加。最后，对数据存储的管理提出了更高的要求。数据的多样化、地理上的分散性、对重要数据的保护等等都对数据管理提出了更高的要求。随着数字图书馆、电子商务、多媒体传输等用的不断发展，数据从GB、TB 到PB量级海量急速增长。存储产品已不再是附属于服务器的辅助设备，而成为互联网中最主要的花费所在。海量存储技术已成为继计算机浪潮和互联网浪潮之后的第三次浪潮,磁盘阵列与网络存储成为先锋。
一、海量数据存储简介
海量存储的含义在于，其在数据存储中的容量增长是没有止境的。因此，用户需要不断地扩张存储空间。但是，存储容量的增长往往同存储性能并不成正比。这也就造成了数据存储上的误区和障碍。海量存储技术的概念已经不仅仅是单台的存储设备。而多个存储设备的连接使得数据管理成为一大难题。因此，统一平台的数据管理产品近年来受到了广大用户的欢迎。这一类型产品能够整合不同平台的存储设备在一个单一的控制界面上，结合虚拟化软件对存储资源进行管理。这样的产品无疑简化了用户的管理。
数据容量的增长是无限的，如果只是一味的添加存储设备，那么无疑会大幅增加存储成本。因此，海量存储对于数据的精简也提出了要求。同时，不同应用对于存储容量的需求也有所不同，而应用所要求的存储空间往往并不能得到充分利用，这也造成了浪费。
针对以上的问题，重复数据删除和自动精简配置两项技术在近年来受到了广泛的关注和追捧。重复数据删除通过文件块级的比对，将重复的数据块删除而只留下单一实例。这一做法使得冗余的存储空间得到释放，从客观上增加了存储容量。
二、企业在处理海量数据存储中存在的问题
目前企业存储面临几个问题，一是存储数据的成本在不断地增加，如何削减开支节约成本以保证高可用性；二是数据存储容量爆炸性增长且难以预估；三是越来越复杂的环境使得存储的数据无法管理。企业信息架构如何适应现状去提供一个较为理想的解决方案，目前业界有几个发展方向。
1.存储虚拟化
对于存储面临的难题，业界采用的解决手段之一就是存储虚拟化。虚拟存储的概念实际上在早期的计算机虚拟存储器中就已经很好地得以体现，常说的网络存储虚拟化只不过是在更大规模范围内体现存储虚拟化的思想。该技术通过聚合多个存储设备的空间，灵活部署存储空间的分配，从而实现现有存储空间高利用率，避免了不必要的设备开支。
存储虚拟化的好处显而易见，可实现存储系统的整合，提高存储空间的利用率，简化系统的管理，保护原有投资等。越来越多的厂商正积极投身于存储虚拟化领域，比如数据复制、自动精简配置等技术也用到了虚拟化技术。虚拟化并不是一个单独的产品，而是存储系统的一项基本功能。它对于整合异构存储环境、降低系统整体拥有成本是十分有效的。在存储系统的各个层面和不同应用领域都广泛使用虚拟化这个概念。考虑整个存储层次大体分为应用、文件和块设备三个层次，相应的虚拟化技术也大致可以按这三个层次分类。
目前大部分设备提供商和服务提供商都在自己的产品中包含存储虚拟化技术，使得用户能够方便地使用。
2.容量扩展
目前而言，在发展趋势上，存储管理的重点已经从对存储资源的管理转变到对数据资源
的管理。随着存储系统规模的不断扩大，数据如何在存储系统中进行时空分布成为保证数据的存取性能、安全性和经济性的重要问题。面对信息海量增长对存储扩容的需求，目前主流厂商均提出了各自的解决方案。由于存储现状比较复杂，存储技术的发展业界还没有形成统一的认识，因此在应对存储容量增长的问题上，尚存在很大的提升空间。技术是发展的，数据的世界也是在不断变化的过程中走向完美。企业信息架构的“分”与“合”的情况并不绝对。目前、出现了许多的融合技术，如NAS与SAN的融合，统一存储网等等。这些都将对企业信息架构产生不同的影响。至于到底采用哪种技术更合适，取决于企业自身对数据的需求。
三、海量数据存储技术
为了支持大规模数据的存储、传输与处理，针对海量数据存储目前主要开展如下三个方向的研究：
1. 虚拟存储技术
存储虚拟化的核心工作是物理存储设备到单一逻辑资源池的映射，通过虚拟化技术，为用户和应用程序提供了虚拟磁盘或虚拟卷，并且用户可以根据需求对它进行任意分割、合并、重新组合等操作，并分配给特定的主机或应用程序，为用户隐藏或屏蔽了具体的物理设备的各种物理特性。存储虚拟化可以提高存储利用率，降低成本，简化存储管理，而基于网络的虚拟存储技术已成为一种趋势，它的开放性、扩展性、管理性等方面的优势将在数据大集中、异地容灾等应用中充分体现出来。
2. 高性能I/O
集群由于其很高的性价比和良好的可扩展性，近年来在HPC领域得到了广泛的应用。数据共享是集群系统中的一个基本需求。当前经常使用的是网络文件系统NFS或者CIFS。当一个计算任务在Linux集群上运行时，计算节点首先通过NFS协议从存储系统中获取数据，然后进行计算处理，最后将计算结果写入存储系统。在这个过程中，计算任务的开始和结束阶段数据读写的I/O负载非常大，而在计算过程中几乎没有任何负载。当今的Linux集群系统处理能力越来越强，动辄达到几十甚至上百个TFLOPS，于是用于计算处理的时间越来越短。但传统存储技术架构对带宽和I/O能力的提高却非常困难且成本高昂。这造成了当原始数据量较大时，I/O读写所占的整体时间就相当可观，成为HPC集群系统的性能瓶颈。I/O 效率的改进，已经成为今天大多数Linux并行集群系统提高效率的首要任务。
3. 网格存储系统
高能物理的数据需求除了容量特别大之外，还要求广泛的共享。比如运行于BECPII上的新一代北京谱仪实验BESIII，未来五年内将累积数据5PB，分布在全球20多个研究单位将对其进行访问和分析。因此，网格存储系统应该能够满足海量存储、全球分布、快速访问、统一命名的需求。主要研究的内容包括：网格文件名字服务、存储资源管理、高性能的广域网数据传输、数据复制、透明的网格文件访问协议等。
四、海量数据处理时容易出现的问题分析
1. 数据量过大，数据中什么情况都可能存在。处理海量数据时，由于软件与硬上都具有很高的要求，可能会造成系统崩溃和硬件损坏,将导致处理程序终止。
2. 软硬件要求高，系统资源占用率高。对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。
3. 要求很高的处理方法和技巧。这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。
五、海量数据存储的处理方法
1. 选用优秀的数据库工具
2. 编写优良的程序代码
3. 对海量数据进行分区操作
4. 建立广泛的索引
5. 建立缓存机制
6. 加大虚拟内存
7. 分批处理
8. 使用临时表和中间表
9. 优化查询SQL语句10. 使用文本格式进行处理11. 定制强大的清洗规则和出错处理机制12. 建立视图或者物化视图13. 避免使用32位机子（极端情况）14. 考虑操作系统问题15. 使用数据仓库和多维数据库存储16. 使用采样数据，进行数据挖掘17. 海量数据关联存储
六、海量数据是发展前景
海量数据存储技术的发展前展，可以归结为以下几个方面：
高容量光存储技术的到来可以说改变了目前的存储格局，为原本暗淡的光存储带来了一线生机。虽然光存储器的支持者们一直宣传该技术将成为下一代伟大的存储技术，但是即便在它得到广泛推广之后，其企业客户基础在整个市场上的份额仍然很小。
分布式存储与P2P存储：分布式存储概念提出较早，目前再次成为热点。P2P存储可以看作分布式存储的一种，是一个用于对等网络的数据存储系统，它的目标是提供高效率的、鲁棒和负载平衡的文件存取功能。
数据网格：为了满足人们对高性能、大容量分布存储能力的要求所提出的概念，类似于计算网格，是有机的智能单元的组合。
智能存储系统：包括主动的信息采集，主动信息分、主动调整等。存储服务质量QoS：应用环境越来越复杂，存储需求区别也越来越明显，这就需要为应用提供区分服务。目前的研究以基于网络存储的QoS为主。
存储容灾：通过特定的容灾机制，能够在各种灾难损害发生后，最大限度地保障计算机信息系统不间断提供正常应用服务。
数据存储的四种常见方式
https://www.wendangku.net/doc/0a17758478.html, 数据存储的四种常见方式 数据存储，它的概念为数据在交流过程的情况下发生的临时数据以及加工的操作的进程里面要进行查找的讯息，一般的存储介质包含有磁盘以及磁带。数据存取的方法和数据文件组织紧紧的相连，它的最主要的就是创立记录逻辑和物理顺序的两者之间的互相对应的联系，进行存储地址的肯定，从而使得数据进行存取的速度得到提升。进行存储介质的方法因为使用的存储介质不一样采用的方法也不一样，当磁带上面的数据只是按照次序来进行存取的时候;在磁盘上面就能够根据使用的需求使用顺序或者是直接存取的方法。 ●在线存储 (Online storage)：有时也称为二级存储。这种存储方式的好处是读写非常 方便迅捷，缺点是相对较贵并且容易因为误操作或者防病毒软件的误删除而使数据受到损害。这种存储方式提供最好的数据获取便利性，大磁盘阵列是其中最典型的代表之一。 ●脱机存储 (Offline storage)：脱机存储用于永久或长期保存数据，而又不需要介质当 前在线或连接到存储系统上。这种存储方式指的是每次在读写数据时，必须人为的将存储介质放入存储系统。脱机存储的介质通常可以方便携带或转运，如磁带和移动硬盘。 ●近线存储 (Near-line storage)：也称为三级存储。自动磁带库是一个典型代表。比起 在线存储，近线存储提供的数据获取便利性相对差一些，但是价格要便宜些。近线存储由于读取速度较慢，主要用于归档较不常用的数据。 ●异站保护 (Off-site vault)：这种存储方式保证即使站内数据丢失，其他站点仍有数 据副本。为了防止可能影响到整个站点的问题，许多人选择将重要的数据发送到其他站点来作为灾难恢复计划。异站保护可防止由自然灾害、人为错误或系统崩溃造成的数据丢失。
Android数据存储五种方式总结(DOC)
Android数据存储五种方式总结 本文介绍Android平台进行数据存储的五大方式,分别如下: 1 使用SharedPreferences存储数据 2 文件存储数据 3 SQLite数据库存储数据 4 使用ContentProvider存储数据 5 网络存储数据 下面详细讲解这五种方式的特点 第一种：使用SharedPreferences存储数据 适用范围：保存少量的数据，且这些数据的格式非常简单：字符串型、基本类型的值。比如应用 程序的各种配置信息（如是否打开音效、是否使用震动效果、小游戏的玩家积分等），解锁口令密码等 核心原理：保存基于XML文件存储的key-value键值对数据，通常用来存储一些简单的配置信息。通过DDMS的File Explorer面板，展开文件浏览树,很明显SharedPreferences数据总是存储在/data/data/
大数据存储方式概述
大数据存储方式概述 随着信息社会的发展，越来越多的信息被数据化，尤其是伴随着Internet的发展，数据呈爆炸式增长。从存储服务的发展趋势来看，一方面，是对数据的存储量的需求越来越大，另一方面，是对数据的有效管理提出了更高的要求。首先是存储容量的急剧膨胀，从而对于存储服务器提出了更大的需求；其次是数据持续时间的增加。最后，对数据存储的管理提出了更高的要求。数据的多样化、地理上的分散性、对重要数据的保护等等都对数据管理提出了更高的要求。随着数字图书馆、电子商务、多媒体传输等用的不断发展，数据从GB、TB 到PB量级海量急速增长。存储产品已不再是附属于服务器的辅助设备，而成为互联网中最主要的花费所在。海量存储技术已成为继计算机浪潮和互联网浪潮之后的第三次浪潮,磁盘阵列与网络存储成为先锋。 一、海量数据存储简介 海量存储的含义在于，其在数据存储中的容量增长是没有止境的。因此，用户需要不断地扩张存储空间。但是，存储容量的增长往往同存储性能并不成正比。这也就造成了数据存储上的误区和障碍。海量存储技术的概念已经不仅仅是单台的存储设备。而多个存储设备的连接使得数据管理成为一大难题。因此，统一平台的数据管理产品近年来受到了广大用户的欢迎。这一类型产品能够整合不同平台的存储设备在一个单一的控制界面上，结合虚拟化软件对存储资源进行管理。这样的产品无疑简化了用户的管理。 数据容量的增长是无限的，如果只是一味的添加存储设备，那么无疑会大幅增加存储成本。因此，海量存储对于数据的精简也提出了要求。同时，不同应用对于存储容量的需求也有所不同，而应用所要求的存储空间往往并不能得到充分利用，这也造成了浪费。 针对以上的问题，重复数据删除和自动精简配置两项技术在近年来受到了广泛的关注和追捧。重复数据删除通过文件块级的比对，将重复的数据块删除而只留下单一实例。这一做法使得冗余的存储空间得到释放，从客观上增加了存储容量。 二、企业在处理海量数据存储中存在的问题 目前企业存储面临几个问题，一是存储数据的成本在不断地增加，如何削减开支节约成本以保证高可用性；二是数据存储容量爆炸性增长且难以预估；三是越来越复杂的环境使得存储的数据无法管理。企业信息架构如何适应现状去提供一个较为理想的解决方案，目前业界有几个发展方向。 1.存储虚拟化 对于存储面临的难题，业界采用的解决手段之一就是存储虚拟化。虚拟存储的概念实际上在早期的计算机虚拟存储器中就已经很好地得以体现，常说的网络存储虚拟化只不过是在更大规模范围内体现存储虚拟化的思想。该技术通过聚合多个存储设备的空间，灵活部署存储空间的分配，从而实现现有存储空间高利用率，避免了不必要的设备开支。 存储虚拟化的好处显而易见，可实现存储系统的整合，提高存储空间的利用率，简化系统的管理，保护原有投资等。越来越多的厂商正积极投身于存储虚拟化领域，比如数据复制、自动精简配置等技术也用到了虚拟化技术。虚拟化并不是一个单独的产品，而是存储系统的一项基本功能。它对于整合异构存储环境、降低系统整体拥有成本是十分有效的。在存储系统的各个层面和不同应用领域都广泛使用虚拟化这个概念。考虑整个存储层次大体分为应用、文件和块设备三个层次，相应的虚拟化技术也大致可以按这三个层次分类。 目前大部分设备提供商和服务提供商都在自己的产品中包含存储虚拟化技术，使得用户能够方便地使用。 2.容量扩展 目前而言，在发展趋势上，存储管理的重点已经从对存储资源的管理转变到对数据资源
Android中5种数据存储方式
Android中5种数据存储方式 1概述 SharedPreferences存储数据。 ContentProvider存储 文件存储 SQLlite存储 网络存储 Preference，File，DataBase这三种方式分别对应的目录是: ●/data/data/Package Name/Shared_Pref ●/data/data/Package Name/files ●/data/data/Package Name/database 关于这五种数据存储方式，根据实际情况选择最合适的，秉持最简单原则，也就是说能用简单的方式处理，就不要用复杂的方式。比如存储几个数据或简单对象，用SharedPreference也能做到，就没必要写个ContentProvider。 ●简单数据和配置信息，SharedPreference是首选； ●如果SharedPreferences不够用，那么就创建一个数据库； ●结构化数据，一定要创建数据库，虽然这稍显烦锁，但是好处无穷； ●文件就是用来存储文件(也即非配置信息或结构化数据)，如文本文件，二进制文件，PC文件， 多媒体文件，下载的文件等等； ●尽量不要创建文件； ●如果创建文件，如果是私密文件或是重要文件，就存储在内部存储，否则放到外部存储。
2SharedPreferences存储数据 SharedPreferences 可以将数据保存到应用程序的私有存储区，这些存储区中的数据只能被写入这些数据的软件读取。 它的本质是基于XML文件存储key-value键值对数据，通常用来存储一些简单的配置信息。 其存储位置在/data/data/<包名>/shared_prefs 目录下。 使用SharedPreferences是有些限制的：只能在同一个包内使用，不能在不同的包之间使用。 例如：登录用户的用户名与密码。 步骤如下： （1）使用Activity类的getSharedPreference 方法获得SharePreferences对象。其中存储key-value 的文件名称由getSharedPreferences方法的第一个参数指定；第二个参数表示所创建的数据文件的访问权限（“MODE_WORLD_READABLE”表示其他用户有“读”的权限； “MODE_WORLD_WRITEABLE ” 表示其他用户有“写”权限；MODE_PRIVATE 和 MODE_APPEND创建的文件对其他用户都是不可访问的）； （2）使用SharedPreferences 接口的edit 获得SharedPreferences.Editor对象； （3）通过Sharedreferences.Editor接口的putXxx方法保存key-value对。其中Xxx表示value 不同数据类型。例如，Boolean类型的value需要用putBoolean方法，字符串类型的value需要用putString方法； （4）通过Sharedreferences.Editor接口的commit方法保存key-value对。commit方法相当于数据库事务中的提交(commit)操作，只有在事务结束后进行提交，才会将数据真正保存在数据库中。保存key-value也是一样，在使用putXxx方法指定了key-value对后，必须调用commit方法才能将key-value对真正保存在相应的文件中。
常见的几种数据存储方法
https://www.wendangku.net/doc/0a17758478.html, 常见的几种数据存储方法 在数据恢复中，小编经常强调“数据覆盖”的问题，也就是数据丢失后，如果往丢失磁盘存入了新数据，那么就可能造成数据覆盖，影响后续的数据恢复进程。因此，也有很多人有疑问：“怎么才能知道新存入的数据是不是刚好覆盖到了丢失数据上面呢？”这个问题其实和我们磁盘的数据存储方法有关了。 我们平时用来保存数据的存储介质不外乎这几种：硬盘、存储卡（内存卡）、U盘、光盘。常见的数据存储方法主要有下面四种： 1、顺序存储方法 把逻辑上相邻的结点存储在物理位置上相邻的存储单元里，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，通常借助程序语言的数组描述。该方法主要应用于线性的数据结构。非线性的数据结构也可通过某种线性化的方法实现顺序存储。 简单来说，如果你的数据存储介质的存储方法是顺序存储，比如顺序是从前往后，那么数据丢失后，新存入的数据也是按照从前往后的顺序写入的。 2、链接存储方法 该方法不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻，结点间的逻辑关系由附加的指针字段表示。由此得到的存储表示称为链式存储结构,通常借助于程序语言的指针类型描述。 这种存储方法乍一看是没有顺序可言的，可以简单理解成数据呈点状存储在磁盘中。 3、索引存储方法 该方法通常在储存结点信息的同时，还建立附加的索引表。索引表由若干索引项组成。若每个结点在索引表中都有一个索引项，则该索引表称之为稠密索引。若一组结点在索引表中只对应一个索引项，则该索引表称为稀疏索引。索引项的一般形式是：(关键字、地址)。 关键字是能唯一标识一个结点的那些数据项。稠密索引中索引项的地址指示结点所在的存储位置；稀疏索引中索引项的地址指示一组结点的起始存储位置。 4、散列存储方法 该方法的基本思想是：根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。 四种基本存储方法，既可单独使用，也可组合起来对数据结构进行存储映像。同一逻辑结构采用不同的存储方法，可以得到不同的存储结构。选择何种存储结构来表示相应的逻辑结构，视具体要求而定，主要考虑运算方便及算法的时空要求。
磁盘文件数据存储方式
磁盘文件数据存储方式 在介绍各种操作文件方式之前，需要先介绍磁盘上文件数据的组织方式。 实际上，文件是在计算机内存中以二进制表示的数据. 在外部存储介质上的另一种存放形式。 文件通常分为二进制文件和文本文件。 根据数据的组织的形式，可分为 ASCII文件和二进制文件。 ASCII文件又称文本文件，它的每一个字节放一个ASCII代码，代表一个字符。二进制文件是把内存中的数据按其在内存中的存储形式原样输出到磁盘上存放。 如果有一个整数10000，在内存中占2个字节，如果按ASCII码形式输出，则占5个字节，而按二进制形式输出在磁盘上只占2个字节。 用ASCII码形式输出与字符一一对应，一个字节代表一个字符因而便于对字符进行逐个处理，也便于输出字符 。但一般占存储空间较多，而且要花费转换时间。 用二进制形式输出数值，可以节省外存空间和转换时间，但一个字节并不对应一个字符，不能直接输出字符 形式。 一般中间结果数据需要暂时保存在外存上，以后又需要输入到内存的，常用二进制文件保存。 ASCII形式 00110001 00110000 00110000 00110000 00110000 内存中的存储形式 00100111 00010000 二进制形式 00100111 00010000 比如在内存中数据 00110000 00111001 (十进制为12345) 在磁盘上可以以ASCII码存储为 00110001 00110010 00110011 00110100 00110101 '1' '2' '3' '4' '5' 二进制存储格式 00110000 00111001
字符，字节和编码 摘要：本文介绍了字符与编码的发展过程，相关概念的正确理解。举例说明了一些实际应用中，编码的实现方法。然后，本文讲述了通常对字符与编码的几种误解，由于这些误解而导致乱码产生的原因，以及消除乱码的办法。本文的内容涵盖了“中文问题”，“乱码问题”。 掌握编码问题的关键是正确地理解相关概念，编码所涉及的技术其实是很简单的。因此，阅读本文时需要慢读多想，多思考。 引言 “字符与编码”是一个被经常讨论的话题。即使这样，时常出现的乱码仍然困扰着大家。虽然我们有很多的办法可以用来消除乱码，但我们并不一定理解这些办法的内在原理。而有的乱码产生的原因，实际上由于底层代码本身有问题所导致的。因此，不仅是初学者会对字符编码感到模糊，有的底层开发人员同样对字符编码缺乏准确的理解。 1. 编码问题的由来，相关概念的理解 1.1 字符与编码的发展 从计算机对多国语言的支持角度看，大致可以分为三个阶段： 系统内码说明系统 阶段一ASCII 计算机刚开始只支持英语，其它语言不能 够在计算机上存储和显示。 英文 DOS 阶段二 ANSI编码 （本地化） 为使计算机支持更多语言，通常使用 0x80~0xFF 范围的 2 个字节来表示 1 个字符。比如：汉字 '中' 在中文操作系 统中，使用 [0xD6,0xD0] 这两个字节存 储。 不同的国家和地区制定了不同的标准，由 此产生了 GB2312, BIG5, JIS 等各自的 编码标准。这些使用 2 个字节来代表一 个字符的各种汉字延伸编码方式，称为 ANSI 编码。在简体中文系统下，ANSI 编 码代表 GB2312 编码，在日文操作系统 下，ANSI 编码代表 JIS 编码。 不同 ANSI 编码之间互不兼容，当信息在 国际间交流时，无法将属于两种语言的文 中文 DOS，中文 Windows 95/98， 日文 Windows 95/98
数据存储的四种常见方式
数据存储的四种常见方式 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020
数据存储的四种常见方式 数据存储，它的概念为数据在交流过程的情况下发生的临时数据以及加工的操作的进程里面要进行查找的讯息，一般的存储介质包含有磁盘以及磁带。数据存取的方法和数据文件组织紧紧的相连，它的最主要的就是创立记录逻辑和物理顺序的两者之间的互相对应的联系，进行存储地址的肯定，从而使得数据进行存取的速度得到提升。进行存储介质的方法因为使用的存储介质不一样采用的方法也不一样，当磁带上面的数据只是按照次序来进行存取的时候;在磁盘上面就能够根据使用的需求使用顺序或者是直接存取的方法。 在线存储 (Online storage)：有时也称为二级存储。这种存储方式的好处是读写非常方便迅捷，缺点是相对较贵并且容易因为误操作或者防病毒软件的误删除而使数据受到损害。这种存储方式提供最好的数据获取便利性，大磁盘阵列是其中最典型的代表之一。 脱机存储 (Offline storage)：脱机存储用于永久或长期保存数据，而又不需要介质当前在线或连接到存储系统上。这种存储方式指的是每次在读写数据时，必须人为的将存储介质放入存储系统。脱机存储的介质通常可以方便携带或转运，如磁带和移动硬盘。 近线存储 (Near-line storage)：也称为三级存储。自动磁带库是一个典型代表。比起在线存储，近线存储提供的数据获取便利性相对差一些，但是价格要便宜些。近线存储由于读取速度较慢，主要用于归档较不常用的数据。 异站保护 (Off-site vault)：这种存储方式保证即使站内数据丢失，其他站点仍有数据副本。为了防止可能影响到整个站点的问题，许多人选择将重要的数据发送到其他站点来作为灾难恢复计划。异站保护可防止由自然灾害、人为错误或系统崩溃造成的数据丢失。
海量空间数据组织及存储方案
本栏目责任编辑：代影数据库与信息管理Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术第6卷第29期(2010年10月)海量空间数据组织及存储方案 李慧玲 （长治学院计算机系，山西长治046011） 摘要：目前信息管理系统中需要存储的数据越来越多，而且数据的结构也变的越来越复杂。那么如何来组织和存储数据就变得很重要。该文以土地档案海量数据为例，从数据的存储方式、空间数据引擎以及利用关系数据库三个方面进行说明MAPGIS 是如何组织和管理海量空间数据的。 关键词：GIS 技术；海量空间数据；图档一体化 中图分类号：TP311文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2010)29-8168-02 Organization and Storage Solutions of Massive Spatial Data LI Hui-ling (Computer Science Department,Changzhi University,Changzhi 046011,China) Abstract:The current information management systems need to store more data,and data structure becomes more and more complex.So how to organize and store data becomes very important.This land mass data files,for example,from the data is stored,spatial data and the use of relational database engines are described from three aspects that MAPGIS is how to organize and manage massive spatial data.Key words:GIS technology;massive spatial data;integration of drawing and files 现阶段，档案管理正在从以纸质档案管理为主逐步向以纸质档案管理和电子档案管理并重发展转变。随着信息化程度的提高，档案管理最终将以电子档案管理为主。土地档案的数据越来越多，而且除了海量属性数据之外，还有图形数据等等，那么如何来更好的存储这些海量空间数据才是真正的解决土地档案管理问题。本文利用GIS 技术和采用关系数据库结合的方式从三方面叙述并解决了这个问题，并能实现图档一体化管理。 1数据在GIS 中是如何存储的 目前，数据的存储方式有以下三种：1)GIS 数据是通过文件与关系数据库两者的结合来共同存储和管理的。当前大部分GIS 应用软件都是采用这种方式来对数据进行管理的。2)GIS 应用软件中的所有数据都存储在文件中。所谓的文件存储也就是将所有的数据包括空间数据和非空间数据都存储在一个或者多个文件中。3)采用数据库来存储和管理空间数据和属性数据的方式。通过这种方式来存储数据，包括空间数据和属性数据，即空间数据也可存放在数据库中。利用数据库来存储海量空间数据，这是GIS 应用软件发展的必然趋势。通过数据库来存储空间数据，解决了用文件存储空间数据时，对数据不能进行并发操作的缺点；用C/S (Client/Server)的操作模式，解决了以前空间数据不能进行分布式处理等问题。它从理论上保证了数据的完整性和数据的共享性，实现了属性数据和空间数据的一体化存储。利用关系数据库来存储空间数据将GIS 本身的问题转移到数据库的领域中，给开发GIS 应用软件的开发带来了新的解决方向[1]。就目前的形势，大型数据库厂商越来越重视空间数据的存储，通过研究与摸索，大型数据库厂商各自推出了自己的关于空间数据存储的解决方案，如0racle Satial ，B lade,Informix Satial 。GIS 技术的发展在这些厂商对于空间数据存储的支持下，有了更广阔的应用前景。无论采用哪种模式建立GIS 系统，通过利用0rac1e 的空间数据存储技术，在开发GIS 产品中，都可以跳过传统GIS 平台开发时所需要的一些必要的步骤，解决了大型空间数据不能多人维护数据的问题。另外数据库本身自带的一些特点，可以解决GIS 存在的一些问题：比如说数据库可支持多用户并发操作，克服了文件方式不能多用户同时操作数据的缺点，同时由于数据库的支持克服了以前由于不同GIS 厂商之间数据文件格式不同，导致的空间数据从一个GIS 平台移植到另外一个GIS 平台上数据处理的复杂性，从而保证空间数据能够做到完全意义上的共享，提高了GIS 系统的可用性和实用性[2]。这样GIS 平台的发展加上数据库技术的提高，两者的结合可以很好的解决土地档案海量空间数据的存储问题。 2SDE SDE 中文全称是，空间数据引擎。现在市场上的数据库几乎都是利用关系原理建立的，可是GIS 管理数据强调空间性以及拓扑关系，明显GIS 数据是不能直接存储在这些数据库中的，更不能对其进行查询了。所以要结合两者，并利用各自的优势，就要有一个中间件来联系数据库和GIS 系统。MAPGIS 就是在关系数据库的基础上，增加了联系二者的纽带?—空间数据引擎(SDE)，空间数据引擎将客户端接收到的空间数据、属性数据的查询、添加、修改等操作转换成数据库中的关系操作。同时SDE 还优化了对数据库的操作，而且SDE 为系统管理员或客户端提供了GIS 的概念模型，利用SDE ，可以直接以GIS 的概念对数据进行维护和权限管理，使用户脱离了关系数据库中许多繁琐的细节等。空间数据引擎还增加了关系数据库中实现不了一些功能，对数据进行自动检查和维护功能，如拓扑一致性检查等。当然近些年来，关系数据库也在不断的更新和发展，其技术也慢慢地成熟起来，实现了利用关系数据库对空间数据和属性数据进行一体化管理和存储，这种现象已经成为GIS 平台发展的一个趋势。空间数据引擎(Satial Data Engine)，收稿日期：2010-08-15 ISSN 1009-3044 Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术Vol.6,No.29,October 2010,pp.8168-8169E-mail:jslt@https://www.wendangku.net/doc/0a17758478.html, https://www.wendangku.net/doc/0a17758478.html, Tel:+86-551-569096356909648168
数据存储的四种常见方式精编WORD版
数据存储的四种常见方式精编W O R D版 IBM system office room 【A0816H-A0912AAAHH-GX8Q8-GNTHHJ8】
数据存储的四种常见方式 数据存储，它的概念为数据在交流过程的情况下发生的临时数据以及加工的操作的进程里面要进行查找的讯息，一般的存储介质包含有磁盘以及磁带。数据存取的方法和数据文件组织紧紧的相连，它的最主要的就是创立记录逻辑和物理顺序的两者之间的互相对应的联系，进行存储地址的肯定，从而使得数据进行存取的速度得到提升。进行存储介质的方法因为使用的存储介质不一样采用的方法也不一样，当磁带上面的数据只是按照次序来进行存取的时候;在磁盘上面就能够根据使用的需求使用顺序或者是直接存取的方法。 在线存储(Online storage)：有时也称为二级存储。这种存储方式的好处是读写非常方便迅捷，缺点是相对较贵并且容易因为误操作或者防病毒软件的误删除而使数据受到损害。这种存储方式提供最好的数据获取便利性，大磁盘阵列是其中最典型的代表之一。 脱机存储(Offline storage)：脱机存储用于永久或长期保存数据，而又不需要介质当前在线或连接到存储系统上。这种存储方式指的是每次在读写数据时，必须人为的将存储介质放入存储系统。脱机存储的介质通常可以方便携带或转运，如磁带和移动硬盘。 近线存储(Near-line storage)：也称为三级存储。自动磁带库是一个典型代表。比起在线存储，近线存储提供的数据获取便利性相对差一些，但是价格要便宜些。近线存储由于读取速度较慢，主要用于归档较不常用的数据。 异站保护(Off-site vault)：这种存储方式保证即使站内数据丢失，其他站点仍有数据副本。为了防止可能影响到整个站点的问题，许多人选择将重要的数据发送到其他站点
五种常用的数据加密方法
五种常用的数据加密方法.txt22真诚是美酒，年份越久越醇香浓型；真诚是焰火，在高处绽放才愈是美丽；真诚是鲜花，送之于人手有余香。一颗孤独的心需要爱的滋润；一颗冰冷的心需要友谊的温暖；一颗绝望的心需要力量的托慰；一颗苍白的心需要真诚的帮助；一颗充满戒备关闭的门是多么需要真诚这一把钥匙打开呀！每台电脑的硬盘中都会有一些不适合公开的隐私或机密文件，如个人照片或客户资料之类的东西。在上网的时候，这些信息很容易被黑客窃取并非法利用。解决这个问题的根本办法就是对重要文件加密，下面介绍五种常见的加密办法。加密方法一： 利用组策略工具，把存放隐私资料的硬盘分区设置为不可访问。具体方法：首先在开始菜单中选择“运行”，输入 gpedit.msc，回车，打开组策略配置窗口。选择“用户配置”->“管理模板”->“Windows 资源管理器”，双击右边的“防止从“我的电脑”访问驱动器”，选择“已启用”，然后在“选择下列组合中的一个”的下拉组合框中选择你希望限制的驱动器，点击确定就可以了。 这时，如果你双击试图打开被限制的驱动器，将会出现错误对话框，提示“本次操作由于这台计算机的限制而被取消。请与您的系统管理员联系。”。这样就可以防止大部分黑客程序和病毒侵犯你的隐私了。绝大多数磁盘加密软件的功能都是利用这个小技巧实现的。这种加密方法比较实用，但是其缺点在于安全系数很低。厉害一点的电脑高手或者病毒程序通常都知道怎么修改组策略，他们也可以把用户设置的组策略限制取消掉。因此这种加密方法不太适合对保密强度要求较高的用户。对于一般的用户，这种加密方法还是有用的。 加密方法二：
利用注册表中的设置，把某些驱动器设置为隐藏。隐藏驱动器方法如下： 在注册表HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Policies\E xplorer中新建一个DWORD值，命名为NoDrives，并为它赋上相应的值。例如想隐藏驱动器C，就赋上十进制的4(注意一定要在赋值对话框中设置为十进制的4)。如果我们新建的NoDrives想隐藏A、B、C三个驱动器，那么只需要将A、B、C 驱动器所对应的DWORD值加起来就可以了。同样的，如果我们需要隐藏D、F、G三个驱动器，那么NoDrives就应该赋值为8+32+64=104。怎么样，应该明白了如何隐藏对应的驱动器吧。目前大部分磁盘隐藏软件的功能都是利用这个小技巧实现的。隐藏之后，WIndows下面就看不见这个驱动器了，就不用担心别人偷窥你的隐私了。 但这仅仅是一种只能防君子，不能防小人的加密方法。因为一个电脑高手很可能知道这个技巧，病毒就更不用说了，病毒编写者肯定也知道这个技巧。只要把注册表改回来，隐藏的驱动器就又回来了。虽然加密强度低，但如果只是对付一下自己的小孩和其他的菜鸟，这种方法也足够了。 加密方法三： 网络上介绍加密方法一和加密方法二的知识性文章已经很多，已经为大家所熟悉了。但是加密方法三却较少有人知道。专家就在这里告诉大家一个秘密：利用Windows自带的“磁盘管理”组件也可以实现硬盘隐藏！ 具体操作步骤如下：右键“我的电脑”->“管理”，打开“计算机管理”配置窗口。选择“存储”->“磁盘管理”，选定你希望隐藏的驱动器，右键选择“更改驱动器名和路径”，然后在出现的对话框中选择“删除”即可。很多用户在这里不
数据存储的四种常见方式
数据存储的四种常见方式 数据存储，它的概念为数据在交流过程的情况下发生的临时数据以及加工的操作的进程里面要进行查找的讯息，一般的存储介质包含有磁盘以及磁带。数据存取的方法和数据文件组织紧紧的相连，它的最主要的就是创立记录逻辑和物理顺序的两者之间的互相对应的联系，进行存储地址的肯定，从而使得数据进行存取的速度得到提升。进行存储介质的方法因为使用的存储介质不一样采用的方法也不一样，当磁带上面的数据只是按照次序来进行存取的时候;在磁盘上面就能够根据使用的需求使用顺序或者是直接存取的方法。 ●在线存储(Online storage)：有时也称为二级存储。这种存储方式的好处是读写非常方 便迅捷，缺点是相对较贵并且容易因为误操作或者防病毒软件的误删除而使数据受到损害。这种存储方式提供最好的数据获取便利性，大磁盘阵列是其中最典型的代表之一。 ●脱机存储(Offline storage)：脱机存储用于永久或长期保存数据，而又不需要介质当前 在线或连接到存储系统上。这种存储方式指的是每次在读写数据时，必须人为的将存储介质放入存储系统。脱机存储的介质通常可以方便携带或转运，如磁带和移动硬盘。 ●近线存储(Near-line storage)：也称为三级存储。自动磁带库是一个典型代表。比起在 线存储，近线存储提供的数据获取便利性相对差一些，但是价格要便宜些。近线存储由于读取速度较慢，主要用于归档较不常用的数据。 ●异站保护(Off-site vault)：这种存储方式保证即使站内数据丢失，其他站点仍有数据副 本。为了防止可能影响到整个站点的问题，许多人选择将重要的数据发送到其他站点来作为灾难恢复计划。异站保护可防止由自然灾害、人为错误或系统崩溃造成的数据丢失。
数据库的存储结构(文件、记录的组织和索引技术)
数据库的存储结构（文件、记录的组织和索引技术） by 沈燕然0124141 利用课余时间自学了第6章《数据库存储结构》，对于数据 库不同层次的存储结构，文件记录组织和索引技术有了一定的 了解，在这篇札记中将会结合一些具体应用中涉及到的数据存 储和索引知识，以及通过与过去学习过的一些数据结构比较来 记录自己学习的心得体会。这些实例涉及不同的数据库系统， 如Oracle, DB2和Mysql等等，它们之间会有一些差异。不过 本文旨在探讨数据存储方面的问题，因而兼容并包地将其一并收入，凡是可能需要说明之处都会加上相应的注解。：） 1、数据库（DBS）由什么组成？——逻辑、物理和性能特征 1、什么是数据库系统（DBS）——DBS用文件系统实现 在关系模型中，我们把DBS看成关系的汇集。DBS存在的目的就是为了使用户能够简单、方便、容易地存取数据库中的数据。因此在用户的眼中，数据库也就是以某种方式相关的表的集合。用户并不需要去关心表之间关系，更不需要了解这些表是怎样存储的。但是我们现在从DBA(数据库管理员)的角度来看，情况就比那稍稍复杂一点。 实际的数据库包含许多下面列出的物理和逻辑对象： ?表、视图、索引和模式(确定数据如何组织) ?锁、触发器、存储过程和包(引用数据库的物理实现) ?缓冲池、日志文件和表空间(仅处理如何管理数据库性能) 2、什么是表空间？——表空间相当于文件系统中的文件夹。 表空间被用作数据库和包含实际表数据的容器对象之间的一层，表空间可以包含多个不同的表。用户处理的实际数据位于表中，他们并不知道数据的物理表示，这种情况有时被称为数据的物理无关性。
上图描述了一个ORACLE数据库大致的表空间组织，USER中存放主要的数据表,TEMP存放临时数据表,INDX存放索引,TOOLS存放回退段(RBS). 表空间在DB2数据库系统中是比较典型的说法，在Mysql等系统中也直接使用文件系统中文件夹的概念。新建一个表的时候可以指定它所在的表空间，至于用文件具体存储数据时如何存储这可能就是各个数据库系统的商业机密了，至少DB2是这样。另外值得关注的一点是不同于oracles对表空间的严格要求，Mysql的数据库形式相对比较简单，以文件夹的形式存放在安装目录的/data/下面，该数据库的每一个表对应两个文件，一个存放表中数据，另一个存放元数据信息，也就是建表时指明的列属性等等信息。 3、文件中的记录在物理上如何实现？——文件组织形式 在外存中，DB以文件形式组织，而文件由记录组成。文件结构由OS的文件系统提供和管理。文件组织有两种方式——定长记录格式和变长记录格式。 那种格式更好？ 定长记录格式——优点是插入操作较简单。 缺点是对记录长度有硬性要求，而且有的记录可能横跨多个快，降低读写效率。 变长记录格式——优点是记录长度自由方便 缺点是记录长度差异导致删除后产生大量“碎片”，记录很难伸长，尤其“被拴记录”移动代价相当大。 中庸之道——预留空间和指针方式 记录长度大多相近——采用预留空间方法，取最大记录长为统一标准，在短记录多于空间处填特定空值或记录尾标志符。 记录长度相差很大——采用指针形式（每纪录后的指针字段把相同属性值记录链接起来）。文件中使用两种块——固定块（存放每条链中第一条记录）和溢出块（存放其 余纪录）。 3、记录在文件中怎样组织？
四大传统存储方式利弊一览
数据存放问题非常重要，然而在实际应用中却是错事连连。经常会出现掉盘、卷锁死等诸多问题，严重影响了整体系统的正常使用，所以数据专用存储已经成为市场上最关注的安防产品之一。 数据传统存储方式 在目前的数字领域中，最常用的无非是如下四种存储方式：硬盘、DAS、NAS、SAN。 1.硬盘 无论是DVR、DVS后挂硬盘还是服务器后面直接连接扩展柜的方式，都是采用硬盘进行存储方式。应该说采用硬盘方式进行的存储，并不能算作严格意义上的存储系统。其原因有以下几点： 第一，其一般不具备RAID系统，对于硬盘上的数据没有进行冗余保护，即使有也是通过主机端的RAID卡或者软RAID实现。严重的影响整体性能; 第二，其扩展能力极为有限，当录像时间超过60天时，往往不能满足录像时间的存储需求; 第三，无法实现数据集中存储，后期维护成本较高，特别是在DVS后挂硬盘的方式，其维护成本往往在一年之内就超过了购置成本。 应该说硬盘存储方式不适合大型数字视频监控系统的应用。特别是需要长时间录像的数字视频监控系统。一般这种方式都是与其它存储方式并存于同一系统中，作为其他存储方式的缓冲或应急替代。 2.DAS(直接附加存储) DAS(Direct Attached Storage)，全称为直接连接附加存储，采用DAS的方式可以很简单的实现平台的容量扩容，同时对数据可以提供多种RAlD级别的保护。 采用DAS方式时。在视频存储单元上部署相关的HBA卡。用于跟后端的存储设备建立数据通道。前端的视频存储单元可以是DVR，也可以是视频存储服务器。其通道可以采用光纤、IP网线、SAS线缆甚至于USB、1394线等。 采用DAS方式并不能同时支持很多视频存储服务单元同时接入，而且其扩容能力严重依赖所选择的存储设备自身的扩容能力。所以在大型数字视频监控系统中，应用DAS存储方式将造成系统维护难度的极大提升。 正是由于DAS存储的这些特点，所以这种存储方式一般应用于对于DVR的扩容或者小型数字视频监控项目中。
个人经验总结：数据仓库的数据存储和实现
个人经验总结：数据仓库的数据存储和实现 当面对大量的数据，而且是各种各样类型的数据，还可能有的数据单元（粒度）很大，单纯靠数据库是不易解决，为了解决这些问题，提高系统后台的效率，就需要引进数据仓库。 有关数据仓库的数据存储的几个基本问题： 1、数据存储的方式？ 数据仓库的数据由两种存储方式：一种是存储在关系数据库中，另一种是按多维的方式存储，也就是多维数组。 2、存储何种数据？ 数据仓库中存在不同的综合级别的数据。一般把数据分成四个级别，早期细节级数据，当前细节级数据，轻度综合级，高度综合级。不同的综合级别一般称为粒度。粒度越大，表示细节程度越低，综合程度越高。级别的划分是根据粒度进行的。 数据仓库中还有一种是元数据，也就是关于数据的数据。传统数据库中的数据字典或者系统目录都是元数据，在数据仓库中元数据表现为两种形式：一种是为了从操作型环境向数据仓库环境转换而建立的元数据，它包含了数据源的各种属性以及转换时的各种属性；另一种元数据是用来与多维模型和前端工具建立映射用的。 3、粒度与分割 粒度是对数据仓库中的数据的综合程度高低的一个衡量。粒度越小，细节程度越高，综合程度越低，回答查询的种类越多；反之粒度越大，细节程度越低，综合程度越高，回答查询的种类越少。 分割是将数据分散到各自的物理单元中去以便能分别独立处理，以提高数据处理的效率。数据分割后的数据单元成为分片。数据分割的标准可以根据实际情况来确定，通常可选择按日期、地域或者业务领域等进行分割，也可以按照多个标准组合分割。 4、追加时数据的组织方式 这里说一种比较简单的情况，轮转综合文件。比如：数据存储单位被分为日、周、季度、年等几个级别。每天将数据记录在日记录集中；然后七天的数据被综合存放在周记录集中，每隔一季度周记录集中的数据被存放到季度记录集中，依此类推......这种方法把越早期的记录存放的综合程度越高，也就是粒度越大。
数据存储方式
数据存储的几种方式: 总体的来讲，数据存储方式有三种：一个是文件，一个是数据库，另一个则是网络。其中文件和数据库可能用的稍多一些，文件用起来较为方便，程序可以自己定义格式；数据库用起稍烦锁一些，但它有它的优点，比如在海量数据时性能优越，有查询功能，可以加密，可以加锁，可以跨应用，跨平台等等；网络，则用于比较重要的事情，比如科研，勘探，航空等实时采集到的数据需要马上通过网络传输到数据处理中心进行存储并进行处理。对于Android平台来讲，它的存储方式也不外乎这几种，按方式总体来分，也是文件，数据库和网络。但从开发者的角度来讲它可以分为以下五种方式： 1.SharedPreferences共享偏好2.Internal Storage内部存储空间3.External Storage外部存储空间4.SQLite Database数据库5.Internet网络这几种方式各自有各自的优点和缺点，要根据不同的实际情况来选择，而无法给出统一的标准。下面就各种方式谈谈它们的优缺点，以及最合适的使用情况：1.Shared Preferences共享偏好SharedPreferences是用来存储一些Key/Value类似的成对的基本数据类型，注意，它只能存储基本数据类型，也即int, long, boolean, String, float。事实上它完全相当于一个HashMap，唯一不同的就是HashMap中的Value可以是任何对象，而SharedPreferences中的值只能存储基本数据类型(primitive types)。对于它的使用方法，可以参考Android Developer Guide，这里不重复。如此来看，最适合SharedPreferences的地方就是保存配置信息，因为很多配置信息都是Key/Value。事实上，在Android当中SharedPreferences使用最多的地方也是用来保存配置（Settings）信息，系统中的Settings中这样，各个应用中的Settings也是这样。并且，Android中为了方便的使用SharedPreferences 保存配置信息，它来专门有PreferenceActivity用来封装。也就是说如果你想在应用程序中创建配置（Settings），你可以直接使用PreferenceActivity和一些相关的专门为Preference封装的组件，而不用再直接去创建，读取和保存SharedPreference，Framework中的这些组件会为你做这些事。再谈谈一些使用SharedPreference时的技巧，它只能保存基本数据类型，但假如我想保存一个数组，怎么办？可以把数据进行处理，把它转化成一个String，取出的时候再还原就好了；再如，如想保存一个对象，怎么办，同样，可以把对象序列化成为字符序列，或转成String（Object.toString()），或是把它的HashCode（Object.hashCode()）当成Value 保存进去。总之，SharedPreferences使用起来十分的方便，可以灵活应用，因为它简单方便，所以能用它就尽量不要用文件或是数据库。 1.Internal Storage内部存储空间所谓的内部存储与外部存储，是指是否是手机内置。手机内置的存储空间，称为内部存储，它是手机一旦出厂就无法改变，它也是手机的硬件指标之一，通常来讲手机内置存储空间越大意味着手机价格会越贵(很多地方把它称为手机内存，但我们做软件的知道，这并不准确，内存是指手机运行时存储程序，数据和指令的地方；这里应该是手机内部存储的简称为内存，而并非严格意义上的内存)。内部存储空间十分有限，因而显得可贵，所以我们要尽可能避免使用；另外，它也是系统本身和系统应用程序主要的数据存储所在地，一旦内部存储空间耗尽，手机也就无法使用了。所以对于内部存储空间，我们要尽量避免使用。上面所谈到的Shared Preferences和下面要谈到的SQLite数据库也都是存储在内部存储空间上的。Android本身来讲是一个Linux操作系统，所以它的内部存储空间，对于应用程序和用户来讲就是“/data/data"目录。它与其他的（外部的存储）相比有着比较稳定，存储方便，操作简单，更加安全（因为可以控制访问权限）等优点。而它唯一的缺点就是它比较有限，比较可贵。虽然，可以非常容易的知道程序本身的数据所在路径，所有的应用程序的数据路径都是“/data/data/app-package-name/”，所有的程序用到的数据，比如libs库，SharedPreferences