数据中台是一种将企业内外数据整合、管理和提供给企业各个业务部门和用户进行数据分析和决策支持的架构模式。数据中台的数据存储技术通常包括以下几种：
1. 关系型数据库（RDBMS）：关系型数据库是一种传统的数据存储技术，使用表的形式存储数据，并使用结构化查询语言（SQL）进行数据访问和管理。常用的关系型数据库包括Oracle、MySQL、SQL Server等，它们具有良好的事务支持和数据一致性，适合处理结构化数据。
2. 数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是一种面向主题的、集成的、历史数据导向的存储系统，用于支持数据分析和决策制定。数据仓库采用维度建模的方式组织数据，并通过ETL过程将数据从不同源系统中抽取、转换和加载到数据仓库中。常用的数据仓库技术包括Teradata、Vertica、Snowflake等。
3. 数据湖（Data Lake）：数据湖是一种存储大量原始数据的存储系统，通常以对象存储或分布式文件系统的方式存储数据，如Hadoop HDFS、Amazon S3等。数据湖不要求事先对数据进行结构化或转换，可以接收各种类型和格式的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。通过数据湖，可以将数据以原始形态存储，保留数据的完整性和灵活性，支持灵活的数据分析和探索。
4. 列存储数据库（Columnar database）：列存储数据库是一种优化了列式存储的关系型数据库，将同一列的数据连续存储在一起，以提高数据的读取和查询性能。列存储数据库适合于分析型查询和聚合操作，常用的列存储数据库包括Greenplum、Vertica、ClickHouse等。
5. 内存数据库（In-Memory Database）：内存数据库是将数据存储在内存中的数据库，以提供更快的数据读写和查询性能。内存数据库消除了磁盘IO的延迟，适用于对实时性要求较高的数据处理和分析场景。常用的内存数据库包括Redis、MemSQL、SAP HANA等。
6. NoSQL数据库：NoSQL数据库是一类非关系型数据库，不使用传统的表格结构存储数据。NoSQL数据库适用于大规模和高并发的数据存储和查询，具有高可扩展性和灵活性。常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra、Redis、Elasticsearch等。
以上是一些常见的数据中台中的数据存储技术，不同的存储技术适用于不同的数据类型、数据规模和业务需求。在设计和实施数据中台时，需要根据实际需求和技术要求选择合适的数据存储技术，并结合ETL工具和数据处理技术来构建完整的数据处理和分析平台。
