数据库服务器的优化和数据的存取，什么类型的数据放在什么地方更好是值得去思考的问题，将来的存储很可能是混用的，Cache，NOSQL，DFS，DataBase在一个系统上都会有，生活的餐具和平日里穿的衣服都需要摆放在家里，但是不会用同一类型的家具存放，貌似没有哪个人把餐具和衣服放在同一个柜子里面的，这就像是系统中不同类型的数据一样，对不同的数据需要使用核实的存储环境。文件和图片的存储，首先按照访问的热度分类，或者按照文件的大小。强关系类型并且需要事物支持的采用传统的数据库，弱关系不需要事物支持的可以考虑NOSQL，海量文件存储可以考虑一下支持网络存储的DFS，，至于缓存要看你单个数据存储的大小和读写的比例。
还有一点值得注意的就是数据读写分离，无论在DataBase还是NOSQL的环境中大部分都是读大于写，因此在设计时还需考虑不仅仅需要让数据的读分散在多台机器上，还需要考虑多台机器之间的数据一致性，Mysql的一主多从，再加上MySql-Proxy或者借用JDBC中的一些参数(roundRobinLoadBalance、failOverReadOnly、autoReconnectForPools、secondsBeforeRetryMaster)对后续应用程序开发，可以将读和写分离，将大量读的压力分散在多台机器上，并且还保证了数据的一致性。
缓存
在宏观上看缓存一般分为2种：本地缓存和分布式缓存
1.本地缓存，对于Java的本地缓存而言就是将数据放入静态（static）的数据结合中，然后需要用的时候就从静态数据结合中拿出来，对于高并发的环境建议用ConcurrentHashMap或者CopyOnWriteArrayList作为本地缓存。缓存的使用更具体点来说就是对系统内存的使用，使用多少内存的资源需要有一个适当的比例，如果超过适当的使用存储访问，将会适得其反，导致整个系统运行效率低下。
2.分布式缓存，一般用于分布式的环境，将每台机器上的缓存进行集中化的存储，并且不仅仅用于缓存的使用的范畴，还可以作为分布式系统数据同步/传输的一种手段，一般被使用最多的 就是Memcached和Redis。
数据存储在不同的介质上读/写得到的效率是不同的，在系统中如何善用缓存，让你的数据更靠近cpu，下面有一张图你需要永远牢记在心里，来自Google的技术大牛Jeff Dean(Ref)的杰作，如图所示：
