健康医疗领域的大数据储存模式是一种关键的技术和策略，它能够帮助医疗机构管理和分析庞大的医疗数据，从而为医疗决策、疾病预防和治疗提供支持。以下是几种常见的健康医疗大数据储存模式：
1. 传统关系数据库存储模式
传统的关系数据库系统（如Oracle、SQL Server等）是最常见的数据存储方式之一。这种方式适用于结构化数据的存储和管理，对于病人的基本信息、病历数据等结构化数据具有较高的可靠性和完整性。
然而，在处理非结构化数据（如医学影像、基因数据等）时，传统的关系数据库往往面临性能瓶颈和存储限制，因此需要结合其他存储模式进行补充。
2. 分布式存储模式
分布式存储系统（如Hadoop Distributed File System）适合处理大规模的医疗数据，能够水平扩展，提供高可用性和容错性。医疗大数据常常包含大量的医学影像、实时监测数据等非结构化数据，分布式存储系统能够有效地存储和处理这些数据。
3. 云存储模式
云存储模式将医疗数据存储在云端，提供了灵活的存储解决方案，能够根据需求动态扩展存储容量。通过云存储，医疗机构可以实现数据的备份与恢复、跨地域共享等功能，同时降低了存储成本。
4. NoSQL数据库存储模式
NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra等）适用于处理半结构化和非结构化数据，具有较高的横向扩展性和灵活性。对于医疗领域的大数据应用来说，NoSQL数据库可以更好地处理实时数据和海量数据。
5. 数据湖存储模式
数据湖（Data Lake）是一种存储结构，能够存储各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。在医疗大数据领域，数据湖可以作为一个集中存储所有类型数据的平台，为数据分析和挖掘提供更多可能性。
6. 区块链存储模式
区块链技术提供了去中心化的、可靠的数据存储和交换方式，有助于确保医疗数据的安全性和隐私性。通过将医疗数据存储在区块链上，可以实现数据的不可篡改性和可追溯性，有利于提高医疗数据的安全性。
健康医疗大数据的储存模式需要根据具体的数据类型、规模和需求选择合适的技朮方案，可以采用多种存储模式的组合来满足不同的需求，并确保数据的安全性、可靠性和高效性。