数据存储架构师该突破瓶颈？

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

随着互联网和移动互联网的发展，海量的数据呈爆炸性增长，传统的关系型数据库已无法满足数据量、数据类型多样化、高查询性能等要求，分布式NoSQL数据存储方案也受到广泛关注，其中包括HBase、 Cassandra、MongoDB、CouchDB等，这些分布式数据存储方案具有以下共同特征：

• 分布式部署：分布式数据存储架构可以横向扩展，通过增加机器节点提升数据处理能力，降低单个节点的容量限制；
• 弹性伸缩：当数据量或访问流量发生变化时，可以根据数据特点及应用场景对集群进行动态调整，实现无缝平滑扩容；
• 数据副本机制：提供数据副本机制，在节点故障时避免单点失效问题，实现数据的高可用；
• 数据一致性：保证数据一致性，采用主从备份的方式，确保数据不会丢失或被篡改；
• 数据分片机制：将数据按照业务维度划分并按需水平拆分，实现单表或跨表查询，加快查询响应时间；
• 数据编码机制：支持数据压缩、加密等方式，减少磁盘空间占用，提升查询效率；

基于以上特征，数据存储架构师作为核心组成部分，需要对分布式数据存储系统的相关技术有充分的了解，具备大数据平台、实时计算平台、搜索引擎等关键组件的全面掌握。同时还要掌握对各种NoSQL数据存储方案的熟练运用，以及如何基于分布式数据存储框架进行系统设计和开发。

但是，对于分布式数据存储架构师来说，光是掌握如此之多的知识点是远远不够的，实际工作中还会遇到很多坑，比如：

• 对分布式计算、流计算、消息队列等技术的理解不足；
• 缺乏数据建模、设计能