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数据的存储与管理是计算机应用发展的基础之一。随着技术的进步，数据库管理逐渐从手工管理、文件管理演变为现代数据库管理系统的形式，成为大型计算机系统运行的核心基础。
在云计算快速发展的背景下，网络应用的普及对数据库系统提出了新的要求。传统的关系型数据库虽然在传统应用中表现优异，但在高并发场景和大数据存储方面逐渐暴露出瓶颈，这也是我们今天需要探讨的问题。
电商平台的双11大促销期间，每秒处理的点击量往往超过数亿，传统关系型数据库系统在此时往往难以承受如此大的并发压力。例如，像Oracle这样的数据库系统，在并发处理能力上通常只能支持几百个Session，这在高峰时段显然远远不够。这种情况下，复杂的查询逻辑设计和数据库连接方式往往导致响应速度变慢，甚至出现系统死锁等问题，严重影响了系统的整体性能表现。
随着大数据时代的到来，数据量已经超出了传统关系型数据库系统的处理能力范围。以Oracle为例，其在存储海量数据方面的能力确实存在一定的局限性。面对PB级甚至更大的数据量，传统数据库系统需要通过复杂的架构设计和优化查询方式来提升处理效率，但这种方法往往难以满足实时数据处理的需求，导致数据存储和查询效率的严重下降。
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