由于轻型数据库无法满足对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储管理以及复杂的数据挖掘和分析操作通常使用分布式文件系统、NoSQL数据库、云数据库等进行数据存储
分布式系统包含多个自主的处理单元，通过计算机网络互连来协作完成分配的任务，其“分而治之”的策略能够更好的处理大规模数据分析问题。主要包含以下两类:1）分布式文件系统:存储管理需要多种技术的协同工作，其中文件系统为其提供最底层存储能力的支持。分布式文件系统HDFS是一个高度容错性系统，被设计成适用于批量处理，能够提供高吞吐量的数据访问。2）分布式键值系统:分布式键值系统用于存储关系简单的半结构化数据。典型的分布式键值系统有AmazonDynamo，以及获得广泛应用和关注的对象存储技术（ObjectStorage）也可以视为键值系统，其存储和管理的是对象而不是数据块。
关系型数据库已经无法满足Web2.0的需求。主要表现为:无法满足海量数据的管理需求、无法满足数据高并发的需求、高可扩展性和高可用性的功能太低。NoSQL数据库的优势:可以支持超大规模数据存储，灵活的数据模型可以很好地支持Web2.0应用，具有强大的横向扩展能力等，典型的NoSQL数据库包含以下几种:键值数据库、列族数据库、文档数据库和图形数据库。
云计算是云数据库兴起的基础云计算通过整合、管理、调配分布在网络各处的计算资源,通过互联网以统一界面同时向大量的用户提供服务
云数据库是基于云计算技术发展的一种共享基础架构的方法,是部署和虚拟化在云计算环境中的数据库
企业类型不同，对于存储的需求也千差万别，而云数据库可以很好的满足不同企业的个性化存储需求:首先云数据库可以满足大企业的海量数据存储需求；其次云数据库可以满足中小企业的低成本数据存储需求；另外云数据库可以满足企业动态变化的数据存储需求。云数据库是个性化数据存储需求的理想选择
从数据模型的角度来说,云数据库并非一种全新的数据库技术,而只是以服务的方式提供数据库功能;云数据库并没有专属于自己的数据模型,云数据库所采用的数据模型可以是关系数据库所使用的关系模型（微软的SQLAzure云数据库、阿里云RDS都采用了关系模型）;也可以是NoSQL数据库所使用的非关系模型(AmazonDynamo云数据库采用的是“键/值”方式存储）,同一个公司也可能提供采用不同数据模型的多种云数据库服务,许多公司在开发语音数据库时,后端数据库都是直接使用现有的各种关系数据库或能收购数据库产品云数据库与其他数据库的关系
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