关系型数据库oracle太贵，专人维护，所以用Mysql，业务到一定程度就得拆分，头部公司就开始中间件化，例如百度的 DBProxy、淘宝的 TDDL；中小公司建议使用开源方案，例如 MySQL 官方推荐的 MySQL Router、360 开源的数据库中间件 Atlas；大牛公司可以直接平台化，以对业务透明的形式提供资源分配、数据备份、迁移、容灾、读写分离、分库分表等一系列服务，例如淘宝的 UMP（Unified MySQL Platform）系统
Nosql发展到一定程度，也是平台化，资源动态按需动态分配：例如同一台 Memcache 服务器，可以根据内存利用率，分配给多个业务使用。资源自动化管理：例如新业务只需要申请多少 Memcache 缓存空间就可以了，无需关注具体是哪些 Memcache 服务器在为自己提供服务。故障自动化处理：例如某台 Memcache 服务器挂掉后，有另外一台备份 Memcache 服务器能立刻接管缓存请求，不会导致丢失很多缓存数据。
展示的数据等小文件存储，重复造轮子也会投入浪费，所以自然而然就要将小文件存储做成统一的和业务无关的平台，HBase、Hadoop、Hypertable、FastDFS 等都可以作为小文件存储的底层平台，只需要将这些开源方案再包装一下基本上就可以用了
典型的小文件存储有：淘宝的 TFS、京东 JFS、Facebook 的 Haystack
大文件：一类是业务上的大数据，例如 Youtube 的视频、电影网站的电影；另一类是海量的日志数据，例如各种访问日志、操作日志、用户轨迹日志等，Hadoop、HBase、Storm、Hive 等。实力雄厚一些的大公司会基于这些开源方案，结合自己的业务特点，封装成大数据平台，例如淘宝的云梯系统、腾讯的 TDW 系统
