全球第一牛站google，能够如此快速的对搜索的关键字做出反映，让人赞不绝口，在看google earth，goole map等大量的图形数据。这些数据如何存储的呢？一直让人感觉很神秘。相传，google最牛的技术，就是让一大批普通机器，配置成大型的集群，来应对 google的海量存储。

但，具体如何存储呢？

google的存储为GFS(Google file system)分布式存储文件系统，多读少写的数据如大索引文件，google map地图文件， 静态网页等采用bigtable来存储，bigtable是一种弱关系型存储系统，建立在GFS之上，字段并不满足关系数据库范式中的原子性等，而是可根 据时间戳来存储单个数据的多版本，列分为列簇(column family)，可把一系列相关的列定义为一个列簇。GFS的数据存储是分块(block) 存储的，一个文件被分成64M/block的若干块，可同时往多个数据服务器插入，而下载时，可同时从多个数据服务器拿一个文件的不同部分，这就提高了数 据的吞吐效率。此外GFS的文件采用分段压缩机制，即若干block作为一个压缩单元进行压缩，而非整个文件进行全压缩，这样可以在读取文件时边读边解压 缩。bigtable中也可以建立列的索引，理想情况下一次I/O预先加载索引，然后再一次I/O定位磁盘中的数据，然后作顺序读来载入数据。这样比一般 关系数据库的载入速度要快，如果我没有记错的话，一般关系数据库定位数据至少需要4次左右的磁盘I/O。
GFS适合海量数据存储，而bigtable适合弱关系型数据的存储。

至于百度，百度在数据操作上，网站方面用的mysql，但百度在mysql的源码基础上做了一些特定的优化。
在数据存储介质上，百度有些地方用的是SD卡，但SD卡同样只适合于多读少写的应用场合，否则SD卡寿命很快耗尽，这样比物理操作的磁盘要高效很多。

任何东西要看具体应用来讲，关系型数据库适合于逻辑，业务复杂的企业级系统。对稳定性，可扩展性，安全性，容错性，事务性要求比较高的场合采用oracle，sqlserver等绝对没错。