一个文明的发展离不开数据，数据包括我们看到的，听到的，只要能存储的东西都称之为数据。
在没有计算机之前，我们只能通过器具，骨头，纸制品来进行存储。这些介质也限制了我们只能存储文字和手工绘画，我们一起来看看古代都有哪些存储介质：
一.古代的存储介质
1.1甲骨文
现存中国最早的文字，大多是书写或契刻在兽骨和龟甲上的刻辞。甲骨文字是从公元前14世纪后期盘庚十四年迁都安阳后，到公元前11世纪中叶帝辛灭亡前这一时期的记录。
1.2金文和陶文
金文通常记载于彝器、乐器、兵器、度量衡、镜、钱币、印章之上，其中以彝器所载文字最长。
较早期的铜器，无论是圆形或方形，三足或四足，铭文大多铸在器物的内部。
金文的字汇不比甲骨文为多。根据容庚的《金文编》和《续编》，周代和周代以前的金文，今日可以通读的越有1800多字，不可通读的约有1200字；秦、汉的金文，可读的将近1000字，不可读的有300余字。
1.3玉石刻辞
秦汉以后，石刻逐渐取代额咯青铜器在记功、追远等方面的用途。
1.4竹简和木牍
竹简和木牍是中国最早的书写材料。在中国传统文化上，简牍制度有其极为重要和深远的影响。不仅中国文字直行书写和自右至左的排列顺序渊源于此，即是在印刷术发明以后，中国书籍的单位、术语，以及版面上的所谓“行格”的形式，也是根源于简牍制度而来。
1.5帛书
到了殷商时代，甲骨卜辞中常见“丝”、“蚕”、“帛”、“桑”等字。在安阳殷墟中发现的丝帛残迹，经过仔细的研究，证明殷人的纺织技术已很进步。在长沙和其它几处楚墓中，新近发现许多丝帛遗物，证明在战国、汉初不仅已有精美的缣帛，而且还有花纹复杂的织锦和刺绣。
1.6纸卷
东汉元兴元年（公元105年），蔡伦将制纸方法奏闻和帝 ，开启了纸质时代。
随着人类文明的进步，迎来了电子时代，我们可以通过键盘录入文字，还可以将视频图片音频上传到网站，另外还有一些信息采集器，比如摄像头，遥感，这些信息都会源源不断的保存到服务器里面，我们仅仅通过一部手机就可以浏览巨量的信息，随着数据的增加，存储的方式也在悄悄改变！
二.现代的存储介质
2.1文件存储
最开始公司个人仅仅通过word，excel，ppt就能记录一些信息。但是随着数据的增多，这样的存储维护起来需要耗费很大的精力，而且不便于查询和搜索。于是产生了关系型数据库。
2.2关系型数据库
关系型数据库包括了SqlSerer，Oracle，MySql。它们通过把现实的物品抽象化，比如记录书籍就抽象成作者，文章标题，文章内容，文章图片等关键属性，这些属性构成一个个结构存储到数据库中。叫关系型数据库的原因是各个物品之前，属性之前都是有关联的，就像人，不可能独立存在。
随着数据的增加，关系型数据库的缺点也渐渐暴露无遗，首先看下它的结构：
（关系型数据库搜索流程图）
从上图可以看到，关系型数据库为了提高查询速度使用了B+树，大大提高了查询速度，但是这也带来了一个问题就是B+树存储在内存中，索引存储在磁盘中，这样查询就会进行内存和磁盘交互，带来了一定的瓶颈。
再一个随着大数据的到来，这种结构化数据因为耦合性大，不利于扩展分布式部署，查询缓慢，所以催生了非关系型数据库的发展。
关系型数据库中的事物遵循ACID原则：
A代表原子性：比如张三给李四转账，这整个事情要不全部成功，要么全部失败，不能出现张三转过去了，李四没收到。
C代表一致性：这个理解的不深刻，大概意思就是保证结果相同，一般像分布式部署，我们查询的结果要一致。
I代表独立性：事物之间是独立的，也就是事物可以嵌套事物，里面的事物执行成功并提交了，那么这个结果就改变了，无论外面的这个事物是否成功，即使失败也不影响内部事物。
D代表持久性：修改的数据都会存在磁盘里面，这样的数据即使重启也不会像内存似的丢失数据。
2.3非关系型数据库
非关系型数据库顾名思义，它的数据之间是没有直接关系的，这对于数据的压缩，分布式部署提供了便利。同时也提高了查询速度。
数据库分为了键值对数据库，列族数据库，文档型数据库还有图形数据库，如下所示：
| 分类 | 相关产品 | 应用场景 | 数据模型 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|---|
| 键值数据库 | Redis、Riak | 内容缓存，如会话、配置文件、参数等； 频繁读写、拥有简单数据模型的应用 | <key,value> 键值对，通过散列表来实现 | 扩展性好，灵活性好，大量操作时性能高 | 数据无结构化，通常只被当做字符串或者二进制数据，只能通过键来查询值 |
| 列族数据库 | Bigtable、HBase、Cassandra | 分布式数据存储与管理 | 以列族式存储，将同一列数据存在一起 | 可扩展性强，查找速度快，复杂性低 | 功能局限，不支持事务的强一致性 |
| 文档数据库 | MongoDB、CouchDB | Web 应用，存储面向文档或类似半结构化的数据 | <key,value> value 是 JSON 结构的文档 | 数据结构灵活，可以根据 value 构建索引 | 缺乏统一查询语法 |
| 图形数据库 | Neo4j、InfoGrid | 社交网络、推荐系统，专注构建关系图谱 | 图结构 | 支持复杂的图形算法 | 复杂性高，只能支持一定的数据规模 |
非关系型数据库分布式符合CAP原则。
C是一致性：相同的查询语句，在不同的机器上执行，得到的结果相同。
A是可用性：查询的服务器是可用的 ，无论是返回成功也好，失败也好。
P是分区容错性：服务器之间是可以通信的，并且都通讯顺畅。
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