在当今数字化的时代，数据量呈现爆炸式增长，如何高效地存储和搜索海量键值对数据成为了许多企业和开发者面临的重要挑战，想象一下，当你需要在一个庞大的数据海洋中迅速找到你想要的那一对“钥匙”和“宝藏”，如果没有高效的方法，那无异于大海捞针，让我们一起深入探索这个神秘而又关键的领域。

键值对数据存储和搜索，就像是一个巨大的图书馆，每一对键值都是一本书，要想快速找到特定的那本书，我们需要一套精妙的分类和索引系统，合理的数据结构选择至关重要，哈希表就是一种常见且高效的数据结构，它能够快速定位键对应的存储位置，但在面对海量数据时，可能需要考虑更复杂的结构，如布隆过滤器、跳表等。

然后是存储策略，分布式存储是应对海量数据的常见手段，将数据分散存储在多个节点上，既能提高存储容量，又能实现并行处理，加快搜索速度，就像把图书馆的书分布在不同的书架区域，每个区域都有专人负责管理和查找。

优化索引也是关键的一环，类似于图书馆里的图书目录，一个好的索引能让我们更快地找到目标，可以采用多层索引、自适应索引等技术，根据数据的特点和访问模式进行灵活调整。

算法的选择同样影响着效率，在搜索时，二分搜索、平衡二叉树搜索等算法能够有效地减少搜索时间。

接下来给大家介绍一个有趣的小游戏，帮助大家更好地理解这个概念。

游戏名称：“数据寻宝”

游戏玩法：

1、准备一副扑克牌，去掉大小王，共 52 张牌。

2、将牌面视为键，牌的点数视为值，红桃 A 的键就是“红桃 A”，值就是 1；黑桃 10 的键就是“黑桃 10”，值就是 10。

3、把牌打乱，平均分成若干堆，模拟分布式存储。

4、玩家需要在规定时间内，根据给定的键（牌面），快速找到对应的牌（值）。

5、可以多人竞赛，看谁找得又快又准。

通过这个小游戏，大家可以亲身体验到如何在看似混乱的数据中快速找到目标。

问答：

1、除了上述提到的数据结构，还有哪些适用于海量键值对数据存储？

2、如何评估一种存储和搜索方案的性能优劣？

3、在实际应用中，如何根据业务需求选择最合适的存储和搜索策略？