大数据的火热，带来的是大数据相关技术的火热，大数据处理当中面临的第一道障碍就是关于大数据存储的问题。那么针对于大数据存储问题的解决，大数据的存储方式有哪些，在这些大数据存储方式上又该如何选择，下面我们来了解一下。
大数据的兴起，看起来似乎也就是这几年的功夫，但是实际上，只是因为大数据技术走向成熟，才推动了大数据在各个行业当中的落地，才有了大家所看到的大数据火热发展的现象。
大数据因为规模大、类型多样、新增速度快，所以在存储和计算上，都需要技术支持，依靠传统的数据存储和处理工具，已经很难实现高效的处理了。大数据的存储方式有哪些，怎么选择，其实也跟大数据的数据特征有很大的关系。
以往的数据存储，主要是基于关系型数据库，而关系型数据库，在面对大数据的时候，存储设备所能承受的数据量是有上限的，当数据规模达到一定的量级之后，数据检索的速度就会急剧下降，对于后续的数据处理来说，也带来了困难。
为了解决这个主题，主流的数据库系统都纷纷在给出解决方案，比如说MySQL提供了MySQL proxy组件，实现了对请求的拦截，结合分布式存储技术，从而可以将一张很大的表中的记录拆分到不同的节点上去进行查询。对于每个节点来说，数据量不会很大，从而提升了查询效率。
但是实际上，这样的方式没有从根本上解决问题。而后来的非关系型数据库，比如MongoDB、HBase等，由于摆脱了表的存储模式，再加上起步较晚，所以对大数据的响应要比关系型数据库快的多。
MongoDB和HBase天生都支持分布式存储，即将一份大的数据分散到不同的机器上进行存储，从而降低了单个节点的存取压力，这就使得大数据存储和处理都得到了比较好的解决。
大数据的存储方式有哪些？其实总结下来就是传统的关系型数据库和现如今主流的非关系型数据库，而从大数据处理的角度，非关系型数据库无疑是最佳的选择。总之，每种数据库各有各的优势和劣势，具体怎么选要视实际情况而定。
