块存储主要是对磁盘阵列（内含多块硬盘）做RAID操作或者LVM操作，逻辑划分出N块Logic盘并映射给主机使用，操作系统会识别到N块硬盘，但是无法感知到底是逻辑盘还是物理盘，所以还是会对其进行分区和格式化（无法共享数据）。
每块逻辑盘实际上是由多块硬盘共同组成，在读写数据的时候，几块物理硬盘可以并行寻址和操作，大大提高了IO效率。
文件存储：通过安装特定的操作系统与软件，就可以架设FTP与NFS服务了（作为共享文件存储）。由于所有的读写操作都必须由一台服务器里的硬盘来承担，所以速度要慢很多。
对象存储：克服了块存储和文件存储的缺点，发扬了它们各自的优点。既能够快速读写文件，又能够在多台主机之间实现文件共享。
对象存储主要是将图片、视频、文档、邮件等document作为一个个对象，每个对象由属性（Metadata）和内容组成，元数据存储在控制节点（元数据服务器，主要是记录对象的数据被打散到了哪些分布式服务器中），真正负责存储数据的分布式服务器叫OSD(Object Storage Device对象存储设备)。当用户访问对象时，会首先访问元数据服务器，得知具体的位置之后，才会去访问对应的OSD，进行并行的读写。
对象存储实质上是键值存储，每一级的每个元素，例如某个容器或者某个对象，在系统中都有唯一的标识，用户通过这个标识来访问容器或者对象。它提供了RESTful API供用户进行Bucket（存储空间）和对象的操作，且数据组织结构是扁平的。比较知名的对象存储服务有aliyun OSS，AWS的S3和Openstack Swift等。阿里云对象存储服务OSS的API网址为：https://help.aliyun.com/document_detail/31948.html
如今的存储系统中，动辄数百万、千万甚至上亿个文件/对象，单位时间内的访问次数和并发访问量也达到了前所未有的量级，在这种情况下，目录树（传统的文件系统）会给存储系统带来很大的开销和诸多问题，成为系统的瓶颈。反观目录结构的初衷——数据管理，如今作用非常有限，我们已经很难通过目录的划分对文件进行归类和管理了，因为一个文件最终只能放到一个文件夹下，作为目录树的叶子节点存在，而文件的属性是多维度的。目前各类应用中广泛采用元数据检索的方式进行数据的管理，通过对元数据的匹配得到一个Index或者Key，再根据这个Index或者Key找到并读取数据，所以，对象存储的扁平数据组织形式和K/V访问方式更能满足数据管理的需求。
在微信或者新浪微博中，用户会大量的上传、读 视频/图片，因此每一个帐号对应一个Bucket，该帐号
上传的每个视频/图片都以对象的形式存储在Bucket中，然后依据时间戳进行排序和展示。