结构化数据和非结构化数据区别

结构化数据和非结构化数据区别

1、定义不同

结构化数据：结构化数据也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。 非结构化数据：非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML, HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。

2、来源不同

结构化数据：结构化数据源来自 GPS 传感器、在线表单、网络日志、Web服务器日志、OLTP 系统等。非结构化数据：非结构化数据源包括电子邮件、文字处理文档、PDF 文件等。

3、形式不同

结构化数据：结构化数据由数字和值组成。非结构化数据：非结构化数据由传感器、文本文件、音频和视频文件等组成。

4、模型不同

结构化数据：结构化数据具有预定义的数据模型，并且在放入数据存储（例如，写入时模式）之前被格式化为设定的数据结构。非结构化数据：非结构化数据则以其本机格式存储，并且在使用之前不会进行处理（例如，读取时模式）。

5、存储不同

结构化数据：结构化数据以表格格式（例如，Excel 工作表或 SQL 数据库）存储，需要较少的存储空间。它可以存储在数据仓库中，这使其具有高度的可扩展性。非结构化数据：非结构化数据存储为媒体文件或NoSQL数据库，这需要更多的空间。它可以存储在数据湖中，这使得它难以扩展。

6、使用不同

结构化数据：结构化数据用于机器学习（ML）并驱动其算法。非结构化数据：非结构化数据用于自然语言处理（NLP）和文本挖掘。

结构化数据工具

• OLAP：从统一、集中的数据存储执行高速、多维的数据分析。
• SQLite：实现一个独立的、无服务器的、零配置的事务性关系数据库引擎。
• MySQL：将数据嵌入到大规模部署的软件中，特别是任务关键型重负载生产系统。
• 后交语法：支持 SQL 和 JSON 查询以及高级编程语言（C/C+、Java、python等）。

非结构化数据工具

• MongoDB：使用灵活的文档来处理跨平台应用程序和服务的数据。
• DynamoDB：通过内置安全性、内存中缓存以及备份和还原，在任何规模下均可提供个位数的毫秒级性能。
• Hadoop：使用简单的编程模型提供大型数据集的分布式处理，并且没有格式化要求。
• Azure：支持敏捷的云计算，以便通过微软的数据中心创建和管理应用。

如果想学习更多数据产品课程，可点击：手把手教你做新能源车企数据产品经理此外，我建立了各大城市交流群，想入群的小伙伴可加微信：chanpin628 我拉你进群。更多硬核内容，可持续关注我们的公众号：硬核刘大

原标题：结构化数据和非结构化数据区别

关键词：