大数据存储通常采用的数据库主要包括NoSQL数据库、列式数据库、分布式文件系统、以及时间序列数据库。这些技术选择因其能够高效处理、存储海量数据集而备受青睐。其中，NoSQL数据库因其出色的灵活性、可扩展性和高性能，在大数据存储方面尤为重要。
NoSQL数据库支持横向扩展，意味着可以通过增加更多的服务器来扩展数据库容量，而不是像传统关系数据库那样通过购买更大更昂贵的单个服务器。这种能力使得NoSQL数据库能够存储和处理大规模的、结构各异的数据，非常适合大数据存储的需要。
一、NOSQL数据库
NoSQL数据库是一类设计用于海量数据存储和管理的非关系型数据库。它们通常按数据模型分为四大类：键值存储、文档存储、列族存储、以及图数据库。
键值存储
键值存储是最简单的NoSQL数据库类型，提供简单的键到值的映射。这种类型的数据库特别适合于存储简单的数据模型或者快速开发。Redis和DynamoDB是该类数据库中的佼佼者。
文档存储
文档存储数据库，如MongoDB和Couchbase，允许用户存储、检索和管理半结构化数据。它们以JSON、XML等格式存储文档，并且比传统的关系型数据库更加灵活。
二、列式数据库
列式数据库将数据以列的形式存储到硬盘上，与行式数据库相反。这种存储方式使得列式数据库特别适合于在线分析处理（OLAP）和大规模数据仓库场景，如HBase和Cassandra。
高效数据压缩
由于列式数据库将同一列的数据存储在一起，它们可以对这些数据进行高效压缩。数据压缩不仅减少了存储空间的需求，还可以提高查询性能。
针对查询优化
列式存储的另一大优点是针对分析查询的优化。只读取必要的列可以显著减少I/O操作，加速数据分析过程。
三、分布式文件系统
对于需要处理规模极大的数据集的应用来说，分布式文件系统提供了一个可靠的数据存储方案。Hadoop的HDFS和Google的GFS是两个著名的例子。
可扩展性
分布式文件系统通过跨多台机器分散存储数据，提供了良好的可扩展性。这一点对于大数据应用尤为重要，因为数据量经常会超出单个机器的存储能力。
容错性
分布式文件系统通常具备高容错性。通过数据副本和恢复机制，即使个别节点失败，也能保证数据的完整性和可用性。
四、时间序列数据库
时间序列数据是按时间顺序记录的数据点集合。时间序列数据库如InfluxDB专为时间序列数据设计，适合存储、检索和处理大量的时间序列数据。
针对时间序列优化
这类数据库针对时间序列数据的存储和查询进行了特别的优化。例如，它们可以高效地处理时间范围查询和降采样。
应用场景
时间序列数据库广泛用于金融市场数据、物联网设备数据以及监控和日志数据的存储和分析，其中对时间敏感度高的数据处理需求尤为突出。
大数据存储通常采用以上提到的数据库和文件系统，选择什么样的数据库取决于实际的数据类型、规模、以及应用场景。在实际应用中，常常需要结合使用多种技术来满足不同的需求。
相关问答FAQs：
1. 什么类型的数据库通常用于存储大数据？
大数据存储通常采用分布式数据库系统，如Hadoop分布式文件系统和Apache Cassandra等。这些数据库系统能够处理大量数据的存储和分析，具备良好的可伸缩性和可靠性。
2. 大数据存储中常用的数据库有哪些？
除了Hadoop分布式文件系统和Apache Cassandra之外，还有一些其他常用的数据库用于大数据存储。例如，HBase是一个在Hadoop平台上运行的列式NoSQL数据库；MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库，被广泛应用于处理大量非结构化数据；Elasticsearch是一个开源的分布式全文搜索和分析引擎，适用于实时数据分析。
3. 大数据存储需要注意哪些数据库方面的考虑因素？
在选择大数据存储数据库时，需要考虑以下因素：可伸缩性、性能、可靠性和安全性。可伸缩性是指数据库能够有效地处理大量数据的容量和负载增长。性能是指数据库能够快速地读取和写入数据。可靠性是指数据库能够保证数据的一致性和持久性。安全性是指数据库能够保护敏感数据免受未经授权的访问和攻击。此外，还应考虑数据库的成本、易用性和生态系统支持等方面的因素。
