数据架构与数据结构的区别详解_如何存放以及如何操作_图形结构数据结构中的元素存在多对多的相互关系

数据架构与数据结构的区别详解

想要了解数据架构和数据结构的区别，其实很简单，下面我用最通俗的语言来给你解释。

1. 概念不同

数据架构：就像是一座城市的规划图，它规定了各种建筑物（数据元素）之间的逻辑关系、如何存放以及如何操作。

数据结构：则像是实际建成的建筑物，描述了这些建筑物是如何堆叠、连接的，以及它们的物理布局。

2. 应用场景不同

数据架构：主要用在数据库设计里，就像城市规划图指导建筑一样，它指导数据库如何存储和管理数据。

数据结构：主要用在编程中，决定了我们如何组织和使用数据，以便编写更高效、更易维护的程序。

3. 本质不同

数据架构：关注的是如何通过逻辑关系来抽象现实世界，形成独立的基本单元，并通过重组构建高效系统。

数据结构：更像是具体的实现方法，比如栈、链表等，它们是数据架构的具体表现形式。

数据架构与数据结构的应用对比

流行数据架构框架

了解数据架构，还可以看看这些流行的框架：

• TOGAF：这是一个由The Open Group开发的企业架构方法，涵盖了业务、数据、应用和技术架构等多个方面。
• DAMA-DMBOK 2：这是一个数据管理知识体系，包括数据架构、治理、数据建模、存储、安全和集成等方面。
• Zachman 企业架构框架：这是一个从上下文到详细信息的六层矩阵，提供了一种正式的数据组织和分析方式。

数据结构的常用结构

以下是一些常用的数据结构：

• 数组：按序排列的同类数据元素的集合。
• 栈：先进后出的数据存储结构。
• 队列：先进先出的数据存储结构。
• 链表：物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构。
• 树：包含n个结点的有穷集合，定义了一个关系N。
• 图：由结点的有穷集合V和边的集合E组成。
• 堆：一种特殊的树形数据结构。
• 散列表：按散列函数建立的表。
• 八大排序算法：包括插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。

数据的逻辑结构简介

数据的逻辑结构包括：

• 集合：数据结构中的元素之间除了“同属一个集合”的相互关系外，别无其他关系。
• 线性结构：数据结构中的元素存在一对一的相互关系。
• 树形结构：数据结构中的元素存在一对多的相互关系。
• 图形结构：数据结构中的元素存在多对多的相互关系。