大数据存储系统是现代信息技术的重要组成部分，它能够有效地处理和存储海量、多样化的数据。与传统的数据库系统相比，大数据存储系统具有以下特点：
1. 数据规模巨大：大数据存储系统需要处理的数据量通常非常庞大，这些数据可能来自各种来源，包括社交媒体、传感器、移动设备等。为了应对这种规模的数据，大数据存储系统采用了分布式架构，将数据分散在多个节点上进行存储和管理。
2. 高速度访问：大数据存储系统要求能够快速响应用户的查询请求，以便及时获取所需的数据。为了实现这一目标，大数据存储系统采用了高效的索引机制和缓存技术，以提高查询速度。同时，它还采用了分布式计算和并行处理技术，以加速数据处理过程。
3. 多样性格式：大数据存储系统需要存储来自不同来源的多种数据格式，如文本、图像、音频、视频等。为了支持这些数据的存储和处理，大数据存储系统采用了灵活的数据存储模型，如列式存储、文档存储等。此外，它还提供了数据转换和清洗工具，以便将不同格式的数据转换为统一的数据格式。
4. 可扩展性：随着数据量的不断增长，大数据存储系统需要具备良好的可扩展性，以便能够容纳更多的数据。为了实现这一点，大数据存储系统采用了水平扩展和垂直扩展技术，通过增加更多的存储节点或提高单个节点的处理能力来扩展系统容量。
5. 容错性和可靠性：大数据存储系统需要确保在硬件故障或其他意外情况下仍能正常运行。为此，大数据存储系统采用了冗余备份、故障转移和恢复技术，以提高系统的容错性和可靠性。
6. 高性能计算：大数据存储系统需要支持复杂的数据分析和挖掘任务，这通常涉及到大量的计算操作。为了提高计算性能，大数据存储系统采用了并行计算、分布式计算和云计算等技术，以提高数据处理的速度和效率。
7. 安全性：大数据存储系统需要保护存储的数据免受未经授权的访问和篡改。为此，大数据存储系统采用了加密技术、访问控制和审计日志等手段，以确保数据的机密性和完整性。
8. 成本效益：大数据存储系统需要考虑成本因素，以实现最佳的性价比。为此，大数据存储系统采用了虚拟化技术、自动化管理和维护等手段，以提高资源的利用率和降低运维成本。
9. 智能优化：大数据存储系统需要不断优化其存储结构和算法，以提高数据存取速度和减少空间浪费。为此，大数据存储系统采用了智能缓存、压缩技术和数据划分等方法，以提高存储性能和资源利用率。
10. 开放性和标准化：大数据存储系统需要与其他系统集成，以实现数据的共享和交互。为此，大数据存储系统采用了开放性和标准化的设计原则，以便于与其他系统进行互操作和集成。
总之，大数据存储系统在处理大规模、多样化、高速访问、多样性格式、可扩展性、容错性和可靠性、高性能计算、安全性、成本效益、智能优化和开放性等方面具有显著优势。这些特点使得大数据存储系统成为处理大规模数据集的重要工具，对于推动信息化进程和促进社会经济发展具有重要意义。
