数据存储架构是信息技术发展的核心之一，它经历了从单机存储到分布式系统的演进，支持了数据处理和存储支持服务的多样化需求。本文将系统梳理数据存储架构的关键发展阶段。

一、早期文件系统阶段（1960s-1970s）

数据存储最初以文件系统为核心，如IBM的System/360操作系统引入的分层文件管理。数据以文件形式存储在本地磁盘，结构简单，但缺乏并发控制和数据共享能力，适合单用户或小规模应用。

二、关系型数据库时代（1980s-1990s）

随着关系模型的提出（如Codd的理论），Oracle、DB2等数据库系统兴起。存储架构开始支持ACID事务、索引和SQL查询，数据处理能力显著提升。这一阶段的数据存储服务专注于企业级应用，支持结构化数据的高效管理。

三、数据仓库与OLAP（1990s-2000s）

企业数据量激增，催生了数据仓库架构（如Bill Inmon和Ralph Kimball的理论）。存储设计侧重于ETL流程、维度建模和OLAP分析，支持决策支持系统。存储硬件从磁盘阵列向SAN/NAS演进，提升了可扩展性和可靠性。

四、NoSQL与分布式系统（2000s-2010s）

互联网爆发带来海量非结构化数据，传统数据库难以应对。NoSQL数据库（如HBase、Cassandra）和分布式文件系统（如HDFS）出现，存储架构转向水平扩展、容错和最终一致性。这为大数据处理（如Hadoop生态系统）和实时应用提供了底层支持。

五、云存储与多模型数据库（2010s至今）

云计算普及推动了存储即服务（如AWS S3、Google Cloud Storage）的发展。架构演进为云原生、微服务化，支持对象存储、块存储和文件存储的融合。多模型数据库（如MongoDB、Cosmos DB）进一步整合了关系与非关系特性，适应了多样化数据处理需求。

六、未来趋势：智能与边缘存储

随着AI和物联网兴起，存储架构正向智能化（如自动分层、数据湖）和边缘计算延伸，以支持低延迟、高吞吐的数据处理。存储支持服务将更注重安全、合规与可持续性。

数据存储架构的演进始终围绕数据处理效率、可扩展性和成本优化展开，从单机到云端，不断重塑着企业和社会的数字化基石。