在面对大规模用户访问和数据存储需求时，互联网公司通常会选择哪种数据库架构，以及如何确保数据的高速检索和一致性？

在互联网项目中，为了应对海量数据存储和高速检索的挑战，选择合适的数据库架构至关重要。通常，互联网公司会采用分库分表策略、NoSQL数据库、以及分布式数据库系统等技术手段来提升数据库的性能和扩展性。

参考资源链接：[(word完整版)Oracle-SQLServer-MySQL-MongoDB数据库比较.doc](https://wenku.csdn.net/doc/49v8tsf4r1?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，对于关系型数据库，如Oracle、SQL Server和MySQL，它们通过垂直扩展（升级单个服务器的硬件性能）和水平扩展（增加更多服务器以分担负载）来处理数据。例如，MySQL可以通过分库分表的方式来优化大数据量的处理，将数据分布在多个数据库实例中，从而提高并发处理能力和扩展性。

其次，对于非关系型数据库如MongoDB，它们设计之初就是为了支持大规模分布式存储。MongoDB提供了灵活的数据模型和高性能的读写能力，适合处理文档格式的数据。MongoDB的副本集和分片技术可以实现数据的自动分发和负载均衡，确保了数据存储的可靠性和检索的高速性。

在实际的项目实践中，可以结合使用多种数据库技术。例如，一个大型的互联网项目可能会使用MySQL来处理结构化数据，MongoDB来存储非结构化或半结构化数据，并使用Redis等内存数据库来缓存热点数据，以实现更快的访问速度。

为了确保数据的一致性，互联网公司会采用事务管理、分布式锁等机制来控制并发访问。同时，通过合理的索引策略、数据归档、读写分离、以及高效的查询优化来进一步提升数据库的性能。

总的来说，互联网公司通过多种数据库技术和策略的组合应用，实现了对海量数据的有效存储和高速检索，同时保证了数据操作的一致性和可靠性。推荐的资料《(word完整版)Oracle-SQLServer-MySQL-MongoDB数据库比较.doc》详细比较了这些数据库的特点和适用场景，是深入理解和选择数据库架构的宝贵资源。

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