能解决大数据存储效率的两方面有

大数据存储效率是衡量数据存储系统性能的关键指标之一。提高大数据存储效率可以从以下几个方面着手：

1. 优化存储结构：

• 选择合适的存储技术，如分布式文件系统（如hadoop的hdfs）、对象存储（如amazon s3）或数据库（如mongodb）等。不同的存储技术适用于不同类型的数据和应用场景，选择最适合的技术可以提高存储效率。
• 采用压缩技术，减少存储空间占用。例如，gzip、bzip2等压缩算法可以有效减小数据文件的大小，从而降低存储成本。
• 使用缓存机制，对频繁访问的数据进行缓存，减少直接从磁盘读取数据的次数，提高数据的读写速度。

2. 提高数据处理效率：

• 利用并行计算技术，将计算任务分解为多个子任务，并分配给多台计算机同时执行，以提高计算速度。例如，使用mapreduce框架处理大规模数据集。
• 引入分布式计算框架，如apache hadoop或apache spark，这些框架支持分布式计算，可以有效地处理大规模数据集。
• 使用数据流处理技术，实时处理和分析数据，而不是一次性加载到内存中。这种流式处理方式可以减少内存占用，提高系统的响应速度。

3. 优化数据访问策略：

• 设计合理的索引策略，如前缀索引、全文索引等，以便快速定位到所需的数据。
• 实施数据分区策略，将数据按照一定的规则划分到不同的存储区域，以便于管理和查询。
• 使用缓存机制，对常用的数据进行缓存，减少对外部存储的访问次数，提高数据访问速度。

4. 监控与调优：

• 定期监控系统的性能指标，如磁盘i/o、内存使用率、CPU使用率等，及时发现并解决性能瓶颈问题。
• 根据监控结果调整存储结构和数据处理策略，优化系统配置，提高整体性能。
• 采用自动化工具进行性能调优，如使用kubernetes进行容器编排，实现资源的自动调度和优化。

5. 考虑扩展性与可维护性：

• 设计可扩展的存储架构，如使用云存储服务，可以根据需要动态调整存储资源。
• 采用模块化设计，使得系统的各个组件可以独立升级和维护，降低整体系统的复杂性和风险。
• 引入自动化运维工具，如ansible、terraform等，实现系统的自动化部署、监控和故障排查，提高运维效率。

6. 数据生命周期管理：

• 制定数据生命周期管理策略，包括数据的收集、存储、处理、归档和销毁等各个环节，确保数据的安全和合规性。
• 采用数据质量管理工具，如datadog、new relic等，对数据进行质量检查和监控，确保数据的准确性和完整性。
• 实施数据备份和恢复策略，防止数据丢失或损坏，确保业务的连续性和可靠性。

总之，通过以上几个方面的综合施策，可以显著提高大数据存储的效率，满足业务的需求。