这篇文章对于对大数据感兴趣的读者来说非常重要。在本文中,我们将讨论两种主要类型的大数据:结构化数据、非结构化数据以及它们的区别。希望本文能为您提供信息,并为您提供有关结构化数据、非结构化数据及其比较的足够信息。我们将努力使文章易于阅读和理解。
在讨论大数据的类型之前,让我们先看看数据和大数据的简要说明。

什么是数据?

通常,数据是为某种目的而收集和翻译的独特信息。数据可以以不同的形式提供,例如存储在电子存储器中的位和字节、纸片上的数字或文本,或存储在人脑中的事实。

什么是大数据?

大数据被定义为规模非常大的数据。通常,我们处理大小为 MB(WordDoc、Excel)或最大 GB(电影、代码)的数据,但 PB 级的数据,即 10^15 字节大小称为大数据。据称,几乎 90% 的数据是在过去 3 年中生成的。大数据源包括电信公司、气象站、电子商务网站、股票市场等等。大数据可以是从不同来源收集的结构化、非结构化和半结构化的。

现在,让我们讨论结构化数据和非结构化数据。

结构化数据

中肯、真实和高度组织化的数据被称为结构化数据。它本质上是定量的,即它与数量有关,这意味着它包含可测量的数值,如数字、日期和时间。
很容易搜索和分析结构化数据。结构化数据以预定义的格式存在。由具有行和列的表组成的关系数据库是结构化数据的最佳示例之一。结构化数据通常存在于 Excel 文件和 Google Docs 电子表格等表格中。编程语言 SQL(结构化查询语言)用于管理结构化数据。 SQL 由 IBM 在 1970 年代开发,主要用于处理关系数据库和仓库。
结构化数据
结构化数据对于机器语言来说是高度组织和易于理解的。具有结构化数据的关系数据库的常见应用包括销售交易、航空公司预订系统、库存控制等。

非结构化数据

所有非结构化文件、日志文件、音频文件和图像文件都包含在非结构化数据中。一些组织有很多可用数据,但由于数据是原始数据,他们不知道如何获取数据价值。
非结构化数据是缺少任何预定义模型或格式的数据。它需要大量的存储空间,并且很难保持其中的安全性。它不能在数据模型或模式中呈现。这就是为什么管理、分析或搜索非结构化数据很困难的原因。它以各种不同的格式存在,如文本、图像、音频和视频文件等。它本质上是定性的,有时存储在非关系数据库或 NO-SQL 中。它不存储在关系数据库中,因此计算机和人类很难解释它。非结构化数据的局限性包括需要数据科学专家和专门的工具来操作数据。

非结构化数据
非结构化数据的数量远远超过结构化或半结构化数据。人工生成的非结构化数据的示例包括文本文件、电子邮件、社交媒体、媒体、移动数据、业务应用程序等。机器生成的非结构化数据包括卫星图像、科学数据、传感器数据、数字监控等等。

结构化数据与非结构化数据的区别

让我们看一下结构化数据和非结构化数据的对比图。在这里,我们根据一些特征将这两个术语的区别制成表格。

对比项 结构化数据 非结构化数据
技术 结构化数据基于关系数据库。 非结构化数据基于字符和二进制数据。
灵活性 结构化数据不太灵活并且依赖于模式。 非结构化数据没有模式,因此更灵活。
可扩展性 结构化数据很难扩展数据库模式。 非结构化数据更具可扩展性。
稳健性 结构化数据非常稳健。 非结构化数据不太健壮。
性能 可以执行允许复杂连接的结构化查询,因此性能更高。 虽然在非结构化数据中可以进行文本查询,但性能低于半结构化和结构化数据。
性质 结构化数据是定量的,即它由硬数字或可以计数的事物组成。 非结构化数据是定性的,因为它无法使用传统工具进行处理和分析。
格式 结构化数据有一个预定义的格式。 非结构化数据有多种格式,即它有多种形状和大小。
搜索分析 结构化数据很容易搜索。 搜索非结构化数据更加困难。
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