在当今数字化时代，AI 存储数据的重要性日益凸显，而对于单个部分的存储，存在多种方法。

首先，常见的方法之一是基于传统的数据库存储。例如关系型数据库，如 MySQL、Oracle 等，它们通过结构化的表来存储数据，具有数据一致性和事务处理的优势。但在处理大规模的非结构化数据时，其性能和扩展性可能受到限制。

另一种方法是使用分布式文件系统，如 Hadoop 的 HDFS。它能够处理海量数据，并且具有良好的容错性和扩展性。然而，数据读取的延迟相对较高，不太适合对实时性要求高的应用场景。

对象存储也是一种选择，如亚马逊的 S3 服务。对象存储将数据视为对象，具有高可用性和易于扩展的特点。不过，其成本可能相对较高，对于小型应用来说可能不太经济。

还有一种新兴的方法是利用闪存存储，其读写速度快，但成本较高，容量相对有限。

下面通过一个表格来对这些方法的特点进行比较：

存储方法 优势 局限性 关系型数据库 数据一致性好，支持事务处理 处理非结构化数据性能有限，扩展性受限 分布式文件系统 处理海量数据，容错性和扩展性好 读取延迟较高，实时性欠佳 对象存储 高可用性，易于扩展 成本较高，小型应用不经济 闪存存储 读写速度快 成本高，容量有限

在实际应用中，这些存储方法的局限性也需要引起重视。例如，关系型数据库在面对不断增长的数据量时，可能需要频繁进行架构调整和优化，增加了维护成本。分布式文件系统在数据的一致性保障和复杂查询处理方面可能存在一定的挑战。对象存储在数据的精细管理和权限控制方面可能不如传统数据库那么灵活。闪存存储的高成本可能限制其在大规模数据存储中的广泛应用。

总之，选择合适的 AI 存储单个部分的方法需要综合考虑数据的特点、应用的需求、成本预算以及技术团队的能力等多方面因素，以实现最优的存储效果和性能。