1. SQL

即关系数据。前几年NoSQL火了一阵子，很多人都理解为NoSQL是完全抛弃关系数据，全部采用非关系型数据，但事实经过几年的试验后，大家发现关系数据不可能完全抛弃，NoSQL不是No SQL，而是Not Only SQL，即NoSQL是SQL的补充。

所以互联网行业也必须依赖关系数据，考虑到Oracle太贵，还需要专人维护，一般情况下互联网行业都是用MySQL、PostgreSQL这类开源数据库。这类数据库的特点是开源免费，拿来就用；但缺点是性能相比商业数据库要差较多。随着互联网业务的发展，性能要求越来越高，必然要面对一个问题：将数据拆分到多个数据库实例才能满足业务的性能需求（其实Oracle也一样，只是时间早晚的问题）。

数据库拆分满足了性能的要求，但带来了复杂度的问题：数据如何拆分、数据如何组合。这个复杂度的问题解决起来并不是那么容易，如果每个业务都去实现一遍，重复造轮子将导致投入浪费、效率降低，业务开发想快都快不起来。

所以互联网公司流行的做法是发展到一定阶段后，就会将这部分功能独立成中间件，例如百度的DBProxy、淘宝的TDDL。不过这部分的要求很高，将分库分表做到自动化和平台化，不是一件容易的事情，所以一般是很牛逼的公司才会做。典型的有：百度的DBProxy、淘宝TDDL

如下是淘宝TDDL的结构图：

2. NoSQL

NoSQL首先体现在数据结构上与传统的SQL的不同，例如典型的memcache的Key-value结构、Redis的复杂数据结构、MongoDB的文档数据结构；其次NoSQL无一例外的都会将性能作为自己的一大买点。

NoSQL的这两个特点很好的弥补了关系数据库的不足，因此在互联网行业NoSQL的应用基本上是基础要求，要是你听到一个号称自己是互联网公司却连NoSQL都没用，那基本上可以判断是挂羊头卖狗肉类型的。

由于NoSQL方案一般都会自己本身就提供集群的功能，例如memcache的一致性hash集群、Redis 3.0的集群，因此NoSQL在刚开始应用的时候很方便，不像SQL分库分表那么复杂。一般公司也不会在开始的时候就考虑将NoSQL包装成存储平台，但如果公司发展很大，例如memcache的节点有上千甚至几千的时候，NoSQL集群就很有意义了：首先是集中管理能够大大提升运维效率；其次是集中管理可以大大提升资源利用效率，2000台机器，如果利用率能提升10%，就是减少200台机器，一年几十万就节省出来了。

所以，NoSQL发展到一定规模后，一般都是走集群路线，当然要发展到这个阶段，一般也是很牛逼的公司才会这么做。

典型的有：Twitter的Twemproxy，豆瓣的BeansDB、腾讯TTC

如下是Twemproxy的结构图：

3. 小文件存储

除了关系型的业务数据外，互联网行业还有很多用于展示的数据，例如淘宝的商品图片、商品描述；Facebook的用户图片，新浪微博的一条微博内容等等。这些数据具有3个典型特征：一是数据小，一般在1M一下；二是数量巨大，Facebook 2013年就达到了每天上传3.5亿张的照片；三是访问量巨大，Facebook每天的访问量超过10亿。

由于互联网行业基本上每个业务都会有大量的小数据，如果每个业务都自己去考虑如何设计海量存储和海量访问，效率自然会低，重复造轮子，投入浪费，自然而然的想法就是将小文件存储做成统一的和业务无关的平台。

和SQL和NoSQL不同的是，小文件存储不一定需要公司或者业务规模很大，基本上可以认为业务在起步阶段就可以考虑做小文件统一存储。得益于开源运动的发展和最近几年大数据的火爆，在开源方案的基础上封装一个小文件存储平台并不是太难的事情。例如HBase、Hadoop、Hypertable、FastDFS等都可以作为小文件存储的底层平台，只需要在这些开源方案三再包装一下基本上就可以用了。

典型的有：淘宝的TFS、京东JFS、Facebook的Haystack

如下是淘宝TFS的架构：

4. 大文件存储

互联网行业的大文件主要分为两类：一类是业务上的大数据，例如Youtube的视频，电影网站的电影；一类是海量的日志数据，例如各种访问日志、操作日志、用户轨迹日志等。和小文件的特点正好相反，大文件的数量没有小文件那么多，但每个文件都很大，几百M几G都是常见的，几十G，几T也是有可能的，因此在存储上和小文件有较大差别，不能直接将小文件存储系统拿来存储大文件。

说道大文件，不得不特别要提到Google和Yahoo，Google的3篇大数据论文（Bigtable/Map-Reduce/GFS）开启了一个大数据的时代，而Yahoo开源的Hadoop系列（HDFS、HBase。。。。。。），基本上垄断了开源界的大数据处理，当然，江山代有人才出，长江后浪推前浪，Hadoop后又有更多优秀的开源方案贡献出来，现在随便走到大街上拉住一个程序员，如果他不知道大数据，那基本上可以确定是火星程序员 ：）

对照Google的论文构建一套完整的大数据处理方案难度和成本实在太高，而且开源方案现在也很成熟了，所以大数据存储和处理这块反而是最简单的，因为你别无选择，只能用这几个流行的开源方案。例如：Hadoop、HBase、Storm、Hive等。

如下是Hadoop的生态圈：

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