随着大数据技术的不断发展，大数据存储面临着一些新的挑战和机遇。其中，包括：

大数据存储的研究背景涉及到计算机科学、信息技术、数据管理等多个领域，未来，随着大数据技术的不断发展和创新，大数据存储将会面临着越来越多的挑战和机遇。

随着信息时代的到来，大数据已经成为各行各业的关键资源之一。大数据存储作为支撑大数据应用的重要基础设施，也因此备受关注。大数据存储研究背景涉及到多个领域，包括计算机科学、信息技术、数据管理等，以下将就这些方面展开说明。

在数据管理领域，大数据存储的研究主要涉及到数据的组织、管理、分析和挖掘等方面。随着数据量的增长和数据来源的多样化，如何高效地管理和利用数据成为了一个重要的问题。

随着数据量的增长和数据类型的多样化，存储系统也需要不断进行创新和改进，以适应不断变化的需求。例如，存储系统需要具备高可扩展性、高可靠性、低延迟等特性，以应对大规模数据的存储和访问。

大数据存储研究背景

• 多模态数据管理：随着传感器技术、图像识别技术等的发展，多模态数据的管理和分析成为了一个新的挑战。如何有效地处理和分析多模态数据，将是未来大数据存储研究的重要方向之一。
• 新型存储技术：随着存储介质技术的进步，如闪存、非易失性内存（NVM）等，新型存储技术将为大数据存储带来更高的性能和更低的成本。

大数据存储需要考虑到数据的结构化和非结构化特点，以及数据的存储、检索、分析和处理等方面的需求。因此，数据管理的研究包括数据模型的设计、数据存储和索引的优化、数据分析和挖掘算法的研究等。

• 数据安全与隐私：随着数据泄露和隐私泄露事件的频发，数据安全与隐私保护成为了大数据存储的重要问题。因此，研究如何保护数据的安全性和隐私性成为了一个热门话题。

在计算机科学与技术领域，大数据存储的研究主要涉及到存储系统的设计、优化和性能提升等方面。传统的关系型数据库已经不能满足大规模数据的存储和处理需求，因此出现了各种新型的大数据存储技术，比如分布式文件系统（如Hadoop的HDFS）、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）等。