随着云计算的普及，数据库存储架构经历了从本地硬盘到网络附加存储再到现代SSD的演进。早期数据库运行依赖于本地硬盘，尤其是机械硬盘（HDD），其顺序读取速度尚可，但随机读写性能差且可靠性不足。为了弥补单一硬盘的瓶颈，许多数据库团队采用复杂的RAID阵列配置，以提升性能和容错能力。然而，这种方式在云环境下受到限制。随着云计算兴起，亚马逊AWS等巨头引领了将存储资源网络化的潮流，通过高速网络将多个硬盘集中管理，实现了存储的弹性扩展和数据的高可用性复制。这种网络附加存储（NAS）架构成为了云数据库的主流设计，极大地解决了数据的耐久性和容量扩展问题。
网络附加存储的优势在于弹性，可独立于计算资源扩展存储容量，满足业务波动下的不同负载需求。同时集中存储具备完善的数据复制和备份机制，保证了数据的高可靠性和持久性。尽管如此，传统NAS架构基于机械硬盘的性能瓶颈依然存在，特别是在事务处理和复杂分析场景中表现不佳。进入固态硬盘（SSD）时代，存储形态发生了根本转变。SSD无需机械运动部件，具备极高的随机读写能力和低延迟特性，显著提升了数据库的I/O性能。更为关键的是，现代SSD价格日趋合理，性价比大幅提升，促使云服务提供商升级其网络附加的存储硬件，从而缓解性能瓶颈。
尽管如此，SSD的网络附加方式仍然受限于网络传输延迟和带宽。当下更具革命性的是NVMe SSD的发展，它通过PCIe通道直接连接主板，支持大规模并行数据通路，极大降低了延迟，提升了每秒输入输出操作数（IOPS）至数百万级别。而主流云数据库服务如Amazon Aurora在实现千万级IOPS时，往往需要支付高昂费用，有些情况下达到百万级IOPS的成本甚至超过百万美元级别。相比之下，一块千元左右的本地NVMe SSD就能提供同等甚至更高的性能，且延迟更低，更加稳定。基于此优势，许多创新型云厂商开始重新审视数据库存储架构，尝试以本地NVMe SSD为核心存储介质，突破网络附加存储固有的性能与成本壁垒。这一转变并非没有挑战。
与网络存储相较，本地存储因直接绑定于计算节点，缺乏独立弹性扩展的便利。扩容和维护需进行数据迁移，带来一定的操作复杂度。但随着自动化运维技术和数据库本身内置的复制机制（如PostgreSQL的流复制与备份方案），在保证数据可靠性的前提下，利用本地存储构建高可用且性能卓越的数据库集群已经成为可能。实际基准测试表明，采用本地NVMe SSD的PostgreSQL实例在在线事务处理（OLTP）和复杂分析查询（OLAP）性能上均领先于网络附加存储平台。以TPC-C基准为例，搭载NVMe SSD的PostgreSQL实例处理的事务和查询数量显著高于Amazon Aurora和Amazon RDS，响应延迟也低数倍，并且延迟更为稳定和可预测。在TPC-H基准测试中，该方案展示了超过2倍的性能优势，进一步印证了本地NVMe SSD在数据密集型应用中的显著优越性。
展望未来，随着SSD特别是NVMe技术的不断成熟和普及，基于本地存储的云数据库架构将迅速发展，成为数据密集型业务的首选部署模式。相比传统网络存储，基于本地NVMe的存储策略更贴合现代硬件特性，兼具高性能、低成本和高可靠性的优势。对数据库架构师和运维工程师而言，重新评估PostgreSQL及其他关系型数据库的存储方案，考虑本地NVMe SSD的应用落地，能够极大提升整体系统性能并降低云资源开销。同时，要充分借助数据库的复制和备份机制，设计自动化的数据安全和容灾方案，补足本地存储弹性不足的短板。云计算已经进入了一个新阶段，用户对数据库存储的需求也日益多样化和苛刻。在硬件成本与性能加速趋势下，基于本地高性能NVMe SSD的PostgreSQL存储替代传统网络存储的趋势不可逆转。
谁能率先优化好这一架构，谁就能在激烈的市场竞争中赢得先机，为用户带来更快、更稳定、更经济的数据库解决方案。重新思考PostgreSQL存储方式，不仅是技术创新的需要，也是满足现代业务高速发展的必然选择。随着本地NVMe SSD广泛应用，未来云数据库将迎来更高效、更可靠、更智能的运维新时代。
