在系統架構設計中，資料的儲存和獲取方式通常基於資料的訪問頻率和效能需求。針對不同訪問頻率的資料，常見的處理方式如下：
- 頻繁訪問的資料（熱資料）
對於頻繁訪問的資料，一般會選擇更高效能的儲存方式，以保證資料的快速讀取。這些資料的特徵是高併發訪問、低延遲要求。常見的儲存和獲取方式包括：
記憶體資料庫（如Redis、Memcached）：將頻繁訪問的資料儲存在記憶體中，可以極大地減少I/O延遲，滿足快速響應的需求。Redis還支援資料持久化，可以在重啟後保留資料。
快取：使用本地快取或分散式快取，將常用資料預先載入到快取中。快取策略一般採用LRU（最近最少使用）等機制，保證頻繁訪問的資料始終在快取中。
NoSQL資料庫（如MongoDB、Cassandra）：對資料結構靈活性要求較高且查詢頻繁的資料，NoSQL資料庫是一個很好的選擇。它支援水平擴充套件，能夠處理高併發的查詢請求。
關係型資料庫（如MySQL、PostgreSQL）：對於結構化資料，尤其是關係性較強的資料，可以使用RDBMS資料庫，並透過索引、分割槽表等最佳化查詢效能。透過讀寫分離和主從同步，也能提高讀效能。
獲取方式：
從記憶體中直接讀取：透過鍵值查詢快取或記憶體資料庫。
API介面：構建服務介面，直接從快取或資料庫讀取資料返回。
快取失效機制：在資料更新時，設定快取失效機制（如TTL），避免陳舊資料被頻繁訪問。
2. 不常用的資料（冷資料）
對於訪問頻率較低的資料，可以使用低成本、容量大的儲存方式來最佳化儲存成本和讀取效能。這類資料的特點是訪問頻率低、響應速度要求不高，通常可以接受較高的查詢延遲。常見的儲存和獲取方式包括：
分層儲存：將冷資料放在低成本的儲存介質中，比如SSD/HDD或雲端儲存中。部分系統還會根據資料訪問頻率自動在熱儲存和冷儲存間移動資料。
物件儲存（如Amazon S3、阿里雲OSS）：物件儲存具備較高的擴充套件性和成本優勢，適合大批次資料的儲存。可以用作儲存冷資料，如歷史記錄、歸檔檔案等。
分散式檔案系統（如HDFS）：對大資料量的冷資料，分散式檔案系統可以有效管理和訪問。大部分大資料分析場景會在HDFS中存放冷資料，用於批次處理。
關係型資料庫（冷分割槽）：對於一些結構化冷資料，可以在RDBMS資料庫中為冷資料建立分割槽表，或採用歸檔表的方式來儲存不常訪問的資料。
獲取方式：
延遲載入：只有在需要訪問資料時才載入到主記憶體，使用分層載入策略最佳化效能。
批次處理：可以利用批次處理框架（如MapReduce、Spark）來查詢冷資料，這在分析或歸檔場景中尤為常見。
非同步介面：透過非同步API方式讀取冷資料，使得讀取過程不會影響主執行緒的執行效率。對於使用者發起的查詢請求，可以返回狀態標識，讓使用者稍後再訪問結果。
透過這樣的方式組合，能夠實現對系統內不同頻次資料的高效管理與獲取，從而保證效能和成本的均衡。