从事数据工作20年，我发现了这么一个现象，很多技术人员都存在重复造轮子或者一叶障目的问题，因为视野的限制。

如果总有一张实时更新的数据架构演进图摆在面前，我想大家会少走很多弯路吧。

这次，我有机会把整个数据技术领域的演进史，用30张架构图完整得展现出来。

从1990年代的Oracle单体数据库，21世纪初的数据仓库，到2024年爆火的向量数据库；从简单的主从复制，到复杂的联邦学习；从GB级数据到PB级数据的处理……

这不是一篇普通的技术文章，而是一份珍贵的架构师成长地图。

建议你先收藏，因为接下来的内容信息密度很高，一次很难完全消化。

一、传统数据架构

1. 单体数据库架构

所有数据存储在单一数据库中

典型代表：Oracle、SQL Server、MySQL单实例

特点：简单直接，但扩展性有限

2. 主从复制架构

一主多从，读写分离

解决读压力问题

典型应用：MySQL主从复制

3. 数据仓库架构（EDW）

企业级数据仓库

典型代表：Teradata、Oracle Exadata、IBM Netezza

特点：强一致性、高性能查询

4. 操作数据存储（ODS）

介于OLTP和数据仓库之间

提供近实时的集成数据视图

用于操作型报表

5. 数据集市架构

部门级小型数据仓库

面向特定业务领域

可独立或作为EDW的子集

二、大数据时代架构

6. MPP架构（大规模并行处理）

典型代表：Greenplum、Vertica、ClickHouse

特点：横向扩展、并行计算

适合结构化数据分析

7. Hadoop生态架构

HDFS + MapReduce + Hive/HBase

典型组件：YARN、Spark、Impala

特点：处理海量非结构化数据

8. Lambda架构

批处理层 + 速度层 + 服务层

同时处理历史数据和实时数据

典型实现：Hadoop + Storm/Spark Streaming

9. Kappa架构

简化的Lambda架构，只有流处理

一切皆流的理念

典型实现：Kafka + Flink/Spark Streaming

10. 数据湖架构

原始数据集中存储

Schema-on-Read

典型实现：HDFS、S3、Azure Data Lake

三、云原生架构

11. 云数据仓库

典型代表：Snowflake、Redshift、BigQuery

特点：弹性扩展、存算分离

按需付费模式

12. Serverless数据架构

无需管理基础设施

典型代表：AWS Athena、Azure Synapse Serverless

特点：零运维、自动扩展

13. 多云/混合云架构

跨多个云平台部署

避免厂商锁定

典型工具：Databricks、Cloudera

四、实时数据架构

14. 流数据平台架构

典型代表：Kafka、Pulsar、Kinesis

支持实时数据摄入和处理

事件驱动架构基础

15. HTAP架构（混合事务/分析处理）

同时支持OLTP和OLAP

典型代表：TiDB、CockroachDB、AlloyDB

实时分析生产数据

16. 实时数仓架构

典型代表：Apache Doris、StarRocks、Druid

亚秒级查询延迟

支持高并发查询

五、现代融合架构

17. 湖仓一体（Lakehouse）

数据湖 + 数据仓库特性

典型代表：Delta Lake、Apache Iceberg、Apache Hudi

统一批流处理

18. 数据编织（Data Fabric）

智能化数据集成

自动化数据发现和治理

典型厂商：IBM、Denodo

19. 数据网格（Data Mesh）

去中心化、领域驱动

数据产品化思维

联邦式数据治理

20. 数据虚拟化架构

逻辑数据层

无需物理移动数据

典型产品：Denodo、Dremio

六、特定场景架构

21. OLAP立方体架构

多维数据分析

典型代表：SSAS、Kylin、Mondrian

预计算聚合结果

22. 图数据架构

处理关系型数据

典型代表：Neo4j、TigerGraph、JanusGraph

适合社交网络、知识图谱

23. 时序数据架构

优化时间序列数据存储

典型代表：InfluxDB、TimescaleDB、IoTDB

适合物联网、监控场景

24. 向量数据库架构

支持高维向量存储和检索

典型代表：Pinecone、Weaviate、Milvus

用于AI/ML、相似性搜索

25. 联邦学习数据架构

数据不移动，模型移动

保护数据隐私

跨组织协作

七、新兴架构

26. 零ETL架构

减少数据移动

源系统直接分析

典型实现：AWS Zero-ETL

27. 数据共享架构

跨组织数据共享

典型代表：Snowflake Data Sharing

数据市场概念

28. 增强分析架构

AI驱动的数据分析

自动化洞察发现

自然语言查询

29. 边缘计算数据架构

数据在边缘处理

减少延迟和带宽

IoT场景常用

30. 区块链数据架构

分布式账本

不可篡改性

用于数据溯源

看到这里，你已经完成了一次时空穿越。

从Oracle的独霸天下，到Hadoop的开源革命；

从Lambda的批流统一，到Lakehouse的湖仓一体；

从Zero-ETL的极简主义，到向量数据库的AI原生……

这30张图，不仅是技术的演进史，更是一代又一代工程师智慧的结晶。

我曾经问过一位在大厂工作了15年的架构师：'什么是好的架构？'

他说：'好的架构不是没有问题，而是为未来的问题预留了解决方案。'

今天，当你掌握了这30种架构模式，你就拥有了30种解决问题的思路。当别人还在为选型纠结时，你已经能够根据场景快速做出最优决策。

记住：懂架构的人改变世界，懂演进的人引领未来。