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数据结构是程序员在学习软件开发技术的时候需要重点掌握的一个编程知识点，下面我们就通过案例分析来了解一下，数据结构都有哪些常见类型。
单体架构(数据仓库):
复用业务架构:和业务系统高度耦合，数据架构建立在业务系统之上，和业务系统共用同一个DB。
大泥球架构:整体没有分层，耦合的架构。
LayeredDataArchitecture:采用了Kimball,Inmon,星形模型,雪花模型等分层模型的数据架构，更加容易进行改变了创造适应度函数。
DataVault:整体架构进行了模块化的拆封，更加容易解耦，也更加容易进行模块替换。
分布式数据架构(基于数据湖的架构):
基于存储系统(S3，HDFS):采用分布式存储系统对数据进行存储的数据存储解决方案，数据难以修改。
基于NoSQL数据库(HBase,etc.):将数据存储在NoSQL的存储介质中，同时承担存储和分析的职责，高度耦合。
SQLonHadoop:基于Hadoop的SQL解决方案，更加容易演进和分层设计。
实时数据处理架构:Lambda,Kappa等架构，很容易修改和演进，但是整体复杂度会很高。
面向域的分布式数据架构(DataMesh):
数据即服务:提供数据端到端开发所需要的工具和服务，架构既承担着工具提供的职责，也负责维护工具产生的数据服务，更像是一个数据的SAAS平台。
数据平台即服务:提供数据PAAS的能力，架构提供更加灵活的能力，允许租户使用自己的工具，也可以使用平台的工具，架构仅仅是基础设施。
即便是数据仓库，也是有不同的实现，简单的便是嵌套在业务系统中，没有所谓的物理上的数据仓库的概念，业务系统在生产数据的同时也承担着数据仓库的职责，这种系统相对来说很容易就能抽象演变成独立的数据仓库系统。
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2025-08-07
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