在HBase中设计模式时，我们常常会遇到三个主要的架构模式：高、宽、中，这些模式用于处理数据的组织和查询需求。下面是对这三种架构设计的解释，以及它们各自的优劣势：

1. 高架构（Tall Schema）

描述：
这种模式倾向于将许多信息压缩到一个列族中，并且只用少量的列。记录多行的表述将会有更多的行。

优点：
- 使用这种模式，查询特定行非常高效，因为数据集中在一个位置。
- 设计简单，方便写入，因为数据的结构相对固定。

缺点：
- 当需要对多个行合并查询时会变得复杂。
- 随着行数的增多，扫描的性能可能会下降。

适用场景：
- 当一个数据实体可能拥有非常多的快照或版本时。
- 每行代表的实体数据信息非常少的场景。

2. 宽架构（Wide Schema）

描述：
在宽架构中，我们利用HBase的长列设计，一个Entity的各个属性通过多个列来表达，行数较少。

优点：
- 能够很好地支持多属性查询。
- 数据删除或更新时，更为方便，因为数据集中在一个行中。

缺点：
- 随着列数的增加，行大小会变得非常大，可能导致性能下降。
- 偏向读多写少的场景，写入时可能需要较高的I/O。

适用场景：
- 易于确保数据完整性。
- 需要复杂的读查询，但写操作频率较低的场景。

3. 中架构（Hybrid Schema）

描述：
这是一种折中的设计，结合了高架构和宽架构的优点，根据具体的查询需求设计表结构，比较灵活。

优点：
- 提供了较好的读写平衡。
- 灵活性强，能够根据实际需求进行调整。

缺点：
- 可能需要更多初始设计和优化工作，以保证效率。
- 数据插入和更新过程可能比高或宽架构更复杂。

适用场景：
- 应用场景多变，需要根据不同的查询需求灵活调整数据设计的场合。
- 混合应用场景，需要多种查询操作并确保效率。

总体来说，HBase的表设计应基于具体的使用场景和访问模式。在设计时，考虑如何优化热数据的访问路径，定位数据的热点，良好的数据建模能极大地提升系统性能。