在互联网架构中，数据存储和查询是通过什么技术实现的？请简述其工作原理。

在互联网架构中，数据存储和查询技术主要依赖于数据库系统。数据库系统根据其类型可以分为关系型数据库和非关系型数据库两大类。关系型数据库，如SQL Server、MySQL、Oracle等，使用结构化查询语言（SQL）来管理数据，并采用二维表结构来组织数据。非关系型数据库，如MongoDB、Redis、Cassandra等，通常用于处理大量分布式数据，它们的存储方式和查询语言各有特点，但通常提供更为灵活的数据模型。

参考资源链接：[(word完整版)SQL-Server-数据库总复习题.doc](https://wenku.csdn.net/doc/5hiacqbybi?spm=1055.2569.3001.10343)

工作原理方面，以SQL Server为例，它是一个关系型数据库管理系统（RDBMS），其工作原理包括以下几个核心部分：

1. 数据存储：数据被存储在数据库文件中，这些文件通常包括数据文件（.mdf）、日志文件（.ldf）等。数据文件用于存储实际的数据，而日志文件记录了所有的事务日志。

2. 数据访问：客户端通过SQL Server提供的接口（如ODBC, ***等）发送SQL命令，服务器接收到SQL语句后，通过查询处理器（Query Processor）进行解析、优化和执行。

3. 查询处理：SQL Server的查询处理器首先将SQL语句转换为一个查询执行计划，这个计划定义了为满足查询请求而需要执行的操作序列。查询优化器会选择一个最高效的计划来执行查询。

4. 数据检索：执行计划定义的操作会被执行引擎逐一处理，数据从数据文件中被检索出来，并通过网络发送回客户端。

5. 并发控制：为了保证数据的一致性和完整性，SQL Server提供了一系列并发控制机制，如事务控制、锁机制等。

6. 数据更新：数据的更新操作也会经过相同的流程，但会涉及到数据文件的直接修改，并且在执行更新之前，数据库会记录足够的信息到日志文件中，以确保在出现故障时能够恢复数据的一致性。

这些工作原理确保了数据存储和查询的高效、可靠和安全。对于希望深入理解数据库操作细节和优化策略的读者，推荐详细阅读《(word完整版)SQL-Server-数据库总复习题.doc》。这份文档提供了丰富的习题和解析，帮助读者系统地掌握SQL Server数据库的设计、管理和优化知识，非常适合那些希望在数据库技术领域有所建树的学习者和专业人员。

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