不属于大数据主要的存储模型的是

大数据的存储模型是数据科学和信息技术中的一个重要领域，它涉及到如何有效地组织、存储和管理大量的数据。在大数据时代，数据的存储需求日益增长，因此，选择合适的存储模型对于确保数据的有效利用和保护至关重要。以下是几种主要的大数据存储模型：

1. 关系型数据库（Relational Database Management System, RDBMS）：

关系型数据库是最常见的大数据存储模型之一。它们使用表格来存储数据，每个表格代表一个表，其中包含行和列。关系型数据库具有强大的查询功能，可以执行复杂的数据分析任务。然而，它们通常不适合处理大量非结构化数据，如文本、图像或视频。

2. NoSQL数据库：

NoSQL数据库是一种新兴的大数据存储模型，它们提供了对传统关系型数据库无法处理的数据类型和查询模式的支持。NoSQL数据库可以用于存储各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。它们的主要优点是灵活性和可扩展性，但缺点是查询性能可能不如关系型数据库。

3. 分布式文件系统（Distributed File System）：

分布式文件系统是一种将数据分散存储在多个节点上的存储模型。这些节点可以是物理服务器、虚拟机或云资源。分布式文件系统可以提供高可用性和容错性，适用于需要大规模存储和访问的场景。然而，它们通常需要更复杂的管理和监控工作，以确保数据的安全和一致性。

4. 对象存储（Object Storage）：

对象存储是一种基于对象的存储模型，它将数据以对象的形式存储在磁盘上。对象可以包含数据、元数据和其他信息。对象存储具有高吞吐量、低延迟和高可扩展性的特点，非常适合于处理大量小文件。然而，它们通常不适合处理大型数据集，因为它们的读写速度较慢。

5. 内存计算（In-memory Computing）：

内存计算是一种将数据处理过程完全在内存中进行的存储模型。这种模型可以减少数据传输的延迟，提高数据处理的速度。内存计算通常用于实时分析和机器学习等场景。然而，由于内存容量有限，内存计算的应用范围相对较小。

6. 数据湖（Data Lake）：

数据湖是一种集中存储大量数据的存储模型，它可以包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据湖的目标是提供一个统一的平台，用于存储和管理各种类型的数据。数据湖具有高度的可扩展性和灵活性，但需要更复杂的管理和维护工作。

7. 数据仓库（Data Warehouse）：

数据仓库是一种面向分析的存储模型，它提供了一个中心化的数据存储和查询环境，用于支持商业智能和决策制定。数据仓库通常包含历史数据，以便进行趋势分析和预测建模。数据仓库的优点是可以提供深入的数据分析，但它们通常需要更多的硬件资源和配置工作。

总之，不同的大数据存储模型各有优缺点，适用于不同的应用场景。在选择适合的存储模型时，需要考虑数据的特性、存储需求、性能要求以及成本等因素。随着技术的发展，新的存储模型也在不断涌现，为大数据的处理和应用提供了更多的可能性。