什么叫对象存储，对象存储和非对象存储什么意思

***：对象存储是一种数据存储架构。它将数据作为对象进行管理，包含数据本身、元数据等，具有可扩展性强、便于管理等特点。非对象存储则是相对概念，像传统的块存储主要针对磁盘分区操作，以固定大小的块为单位存储数据；文件存储以文件和文件夹的层次结构存储数据。对象存储与非对象存储在存储结构、数据管理方式、适用场景等方面存在诸多差异。

《深入理解对象存储与非对象存储：概念、特点及应用场景》

一、对象存储的定义与原理

对象存储是一种新的数据存储架构，它将数据作为对象进行管理，在对象存储中，一个对象包含了数据本身、元数据（描述数据的相关信息，如数据的创建时间、所有者、访问权限等）以及一个全局唯一的标识符（ID）。

1、数据结构

- 与传统的文件存储和块存储不同，对象存储不依赖于复杂的文件系统层级结构或者特定的块大小设置，在文件存储中，文件被组织成目录和子目录的层级结构，这在处理海量小文件或者复杂的文件关系时可能会面临性能瓶颈，而对象存储直接以对象为单位进行存储，每个对象都是独立的实体，对象之间的关系通过元数据来体现。

- 以一个图片存储的场景为例，在对象存储中，一张图片就是一个对象，它的元数据可能包含图片的拍摄日期、分辨率、拍摄设备等信息，而这个对象在整个存储系统中有一个独一无二的标识符。

2、存储方式

- 对象存储通常采用分布式系统架构，数据被分散存储在多个节点（服务器或者存储设备）上，当有数据写入时，对象存储系统会根据一定的算法（如哈希算法等）确定数据应该存储在哪个节点上。

- 这种分布式架构带来了高度的可扩展性，当企业的数据量不断增长时，可以方便地添加新的存储节点到对象存储系统中，而不需要对整个存储系统进行大规模的重新配置。

3、访问接口

- 对象存储提供了简单统一的访问接口，如RESTful API（Representational State Transfer Application Programming Interface），通过这些接口，用户可以方便地进行对象的上传、下载、删除和查询等操作。

- 以一个云存储服务为例，开发者可以使用对象存储的API将用户上传的文件（对象）存储到云端，并且可以根据需要随时获取文件的元数据或者下载文件，这种基于API的访问方式使得对象存储非常适合于云计算环境下的应用开发，不同的应用程序可以方便地与对象存储进行集成。

二、对象存储的特点

1、高可扩展性

- 对象存储可以轻松地扩展到海量数据存储，由于其分布式的架构，新的存储节点可以随时加入到系统中，无论是存储数十亿个小文件（如物联网设备采集的大量传感器数据）还是存储大型的视频文件，对象存储都能够胜任。

2、数据安全性

- 每个对象的元数据中可以包含访问权限等安全相关的信息，对象存储系统可以根据这些元数据对数据进行细粒度的访问控制，企业可以设置不同部门的员工对某些对象具有不同的访问权限，如只读、读写或者完全禁止访问等。

- 对象存储系统通常采用数据冗余技术，如多副本存储或者纠删码技术，在多副本存储中，一个对象会被存储在多个节点上，即使某个节点出现故障，数据仍然可以从其他副本中恢复。

3、性能优势

- 对于大文件的顺序读取和写入，对象存储能够提供较好的性能，由于数据在存储时被分散到多个节点，并行的读写操作可以提高整体的性能，在处理大规模数据的场景下，如大数据分析或者视频流处理，对象存储的性能优势更加明显。

三、非对象存储

1、文件存储

- 文件存储是一种传统的存储方式，它将数据以文件的形式存储在文件系统中，文件系统构建了一个层级结构，如Windows中的文件夹和文件的树状结构。

- 在文件存储中，文件的访问是基于文件路径的，用户需要通过指定完整的文件路径（如C:\Users\Documents\file.txt）来访问文件，文件存储适用于一些对文件共享和文件系统兼容性要求较高的场景，如企业内部的文件共享服务器。

- 文件存储在处理海量小文件时可能会面临性能问题，在一个包含大量小文件（如数百万个小文本文件）的文件夹中，文件系统在查找和管理这些文件时可能会消耗大量的时间和资源。

2、块存储

- 块存储将数据存储为固定大小的块，这些块可以被独立地进行操作，如分配、读取和写入，块存储通常与服务器的操作系统和应用程序紧密相关。

- 在企业级的数据库应用中，块存储经常被使用，数据库服务器需要对存储的数据块进行高效的读写操作，以保证数据库的性能，块存储的管理相对复杂，需要对块的分配、映射等进行精细的操作，并且在跨平台和云环境下的集成可能会面临一些挑战。

四、对象存储与非对象存储的应用场景对比

1、大数据分析

- 对象存储适合于大数据分析场景，由于其能够存储海量数据并且具有良好的可扩展性，大数据分析平台可以方便地从对象存储中获取数据进行分析，一个处理海量社交媒体数据的分析公司，可以将采集到的用户数据以对象的形式存储在对象存储系统中，然后利用分布式计算框架（如Hadoop或Spark）从对象存储中读取数据进行分析。

- 而文件存储在处理大数据时可能会因为文件系统的层级结构和性能限制而遇到困难，块存储虽然可以提供高性能的读写，但对于非结构化的大数据存储和管理不够灵活。

2、云存储服务

- 云存储服务提供商大多采用对象存储技术，因为对象存储的API接口方便与云服务集成，并且能够满足不同用户对于存储容量和安全性的需求，亚马逊的S3（Simple Storage Service）就是一种非常著名的对象存储服务，它被广泛应用于各种规模的企业和开发者的云存储需求。

- 相比之下，文件存储在云环境下的共享和协作方面有一定的优势，但在存储容量和可扩展性方面可能不如对象存储，块存储在云环境中的应用更多地集中在对性能要求极高的企业级应用（如企业级数据库托管），但部署和管理成本相对较高。

3、物联网（IoT）

- 在物联网场景中，会产生海量的传感器数据，这些数据具有数据量小、频率高、格式多样等特点，对象存储可以很好地应对这种情况，每个传感器采集的数据可以作为一个对象进行存储，并且通过元数据可以方便地对数据进行分类和查询。

- 对于文件存储来说，管理海量的小传感器数据文件可能会导致文件系统的性能下降，块存储对于物联网设备产生的这种非结构化、小数据量的数据管理也不够灵活。

对象存储和非对象存储（包括文件存储和块存储）各有其特点和适用场景，企业和开发者需要根据自身的需求，如数据量、性能要求、安全性需求、应用场景等因素来选择合适的存储方式。