数据存储和内部存储共用时，需要解决的主要问题是确保数据的一致性、完整性和安全性。以下是一些可能的解决方案：
1. 使用分布式数据库系统：分布式数据库系统可以将数据存储在多个服务器上，以提高系统的可用性和性能。这种系统可以有效地处理大量的数据，并确保数据的一致性和完整性。
2. 使用复制技术：复制技术可以将数据副本存储在不同的物理位置，以确保数据的一致性和可用性。例如，可以使用主从复制或多副本复制技术来提高数据的可靠性。
3. 使用事务处理：事务处理是一种确保数据一致性的方法。通过将一系列操作封装在一个事务中，可以确保所有操作要么全部成功，要么全部失败。这有助于防止数据不一致的问题。
4. 使用缓存：缓存是一种常用的数据存储策略，它可以将频繁访问的数据存储在内存中，以减少对磁盘I/O的依赖。这可以提高数据访问速度，并降低系统的整体延迟。
5. 使用虚拟化技术：虚拟化技术可以将物理服务器转换为虚拟机，以便在多个虚拟机之间共享资源。这可以提高资源的利用率，并降低硬件成本。
6. 使用数据分区和分片：数据分区是将一个大数据集分成多个小数据集的过程，而数据分片是将一个数据集分成多个更小的数据集的过程。这可以帮助提高查询性能，并降低数据管理的难度。
7. 使用数据索引：数据索引是一种优化查询性能的技术，它可以帮助快速定位到所需的数据。通过创建合适的索引，可以提高查询速度，并降低数据检索的时间。
8. 使用数据压缩：数据压缩是一种减少数据存储空间的技术。通过使用压缩算法，可以减少存储空间的需求，并降低数据传输的成本。
9. 使用数据备份和恢复：定期进行数据备份和恢复是确保数据安全的重要措施。通过备份数据，可以在发生故障时恢复数据，并防止数据丢失。
10. 使用数据加密：数据加密是一种保护数据安全的技术。通过加密敏感数据，可以防止未经授权的访问和篡改。
总之，解决数据存储和内部存储共用的问题需要综合考虑各种因素，包括系统架构、性能需求、安全性要求等。通过采用上述解决方案，可以有效地提高数据存储的效率和可靠性，并确保数据的一致性和安全性。
