存储多个二进制文件的方法取决于具体需求，包括数据类型、存储规模、访问频率等。以下是常见的存储方案及实现方式：

一、文件系统存储

目录结构管理

将二进制文件存储在专门的目录（如 `bin` 或 `build`）中，保持项目结构清晰。

```bash

mkdir -p bin

cp binary_file1.bin bin/

cp binary_file2.bin bin/

```

数据库存储

- 关系型数据库：

使用 `BLOB` 或 `VARBINARY` 类型存储二进制数据（如 MySQL、PostgreSQL）。

```sql

CREATE TABLE images (id INT PRIMARY KEY, data BLOB);

INSERT INTO images (data) VALUES (LOAD_FILE('/path/to/image.jpg'));

```

- 非关系型数据库：使用 GridFS（如 MongoDB）存储大文件。

二、版本控制系统

使用 Git 等版本控制系统管理二进制文件，支持文件变更追踪和协作。

三、构建系统管理

通过自动化构建工具（如 Makefile、CMake、Gradle）管理二进制文件生成与依赖。

四、数据库分块与压缩

分块存储：

将大文件拆分为小块存储，减少单记录大小。

数据压缩：

存储前对二进制数据进行压缩（如使用 `gzip`）以节省空间。

五、编程语言相关方法

Python：

使用 `numpy.savez` 存储多个数组到 `.npz` 文件，或使用 `tempfile` 模块创建临时文件。

```python

import numpy as np

np.savez('data.npz', x=x, y1=y1, y2=y2, y3=y3)

loaded_data = np.load('data.npz')

```

文件操作：

使用二进制模式（`'wb'`）写入文件，或通过 `os.maked临时文件` 生成临时文件。

六、数据库管理工具

使用数据库管理工具（如 SQL Server 的 `varbinary（max）` 类型）进行批量操作。

总结

小规模存储：优先使用文件系统或临时文件，简单高效。

大规模存储：推荐数据库（如 MongoDB 的 GridFS 或关系型数据库的 BLOB 类型）。

版本控制：必须使用版本控制系统（如 Git）。

自动化管理：结合构建系统（如 CMake）和数据库工具提升效率。

根据具体场景选择方案，并注意数据安全与性能优化。