数据可视化数据集的结构类型多种多样，根据不同的需求和应用场景，可以采用多种不同的数据结构来存储和处理数据。以下是一些常见的数据结构类型：
1. 关系型数据库（Relational Databases）：
关系型数据库是最常用的数据存储方式之一，它使用表格的形式来组织数据。每个表格代表一个表，其中包含行和列。行表示记录，列表示字段。关系型数据库支持复杂的查询和事务处理，适用于需要大量数据和复杂查询的场景。常见的关系型数据库有MySQL、Oracle、SQL Server等。
2. 非关系型数据库（NoSQL Databases）：
非关系型数据库是一种不同于关系型数据库的数据存储方式，它们通常用于处理大量的半结构化或非结构化数据。非关系型数据库支持灵活的数据模型和高并发访问，适用于大数据量和小数据量的场景。常见的非关系型数据库有MongoDB、Redis、Cassandra等。
3. 键值对（Key-Value）存储：
键值对存储是一种简单的数据存储方式，它将数据存储在键值对中。键是一个唯一的标识符，值可以是任意类型的数据。键值对存储适合存储少量的、不经常更新的数据。常见的键值对存储有Redis、Memcached等。
4. 文档存储（Document Stores）：
文档存储是一种将数据以JSON格式存储的存储方式，每个文档包含多个字段。文档存储适合存储结构化或半结构化的数据，如JSON对象或XML文档。常见的文档存储有Elasticsearch、Apache Lucene等。
5. 图形数据库（Graph Databases）：
图形数据库是一种支持图结构的数据库，可以存储节点和边。节点表示实体，边表示实体之间的关系。图形数据库适合存储社交网络、推荐系统等场景。常见的图形数据库有Neo4j、Apache TinkerPop等。
6. 时间序列数据库（Time Series Databases）：
时间序列数据库专门用于存储和查询时间序列数据，如股票价格、传感器数据等。时间序列数据库支持快速查询和分析，适合实时数据处理和预测分析。常见的时间序列数据库有InfluxDB、Prometheus等。
7. 流式数据库（Streaming Databases）：
流式数据库用于处理连续不断的数据流，如日志文件、网络流量等。流式数据库支持实时数据处理和分析，适合实时监控和报警系统。常见的流式数据库有Apache Kafka、Apache Flink等。
8. 分布式文件系统（Distributed File Systems）：
分布式文件系统是一种将数据存储在多个节点上的文件系统，可以实现数据的分布式存储和访问。分布式文件系统适合处理大规模数据，如Hadoop HDFS、GlusterFS等。
9. 云计算平台（Cloud Computing Platforms）：
云计算平台提供了弹性、可扩展的计算资源，可以根据需求动态调整资源。云计算平台适合处理大规模、高并发的数据任务，如AWS、Azure、Google Cloud等。
这些数据结构类型可以根据具体的应用场景和需求进行选择和组合，以满足不同的数据可视化需求。
