結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)的兩大類。由于我們生活在一個(gè)信息時(shí)代，數(shù)據(jù)是我們?nèi)粘Ｉ钪斜夭豢缮俚臇|西，我們做的每一個(gè)決定都是基于這樣或那樣的數(shù)據(jù)。

在本文中，我們將討論結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及它們之間的區(qū)別。

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什么是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是指按照預(yù)定義的模型結(jié)構(gòu)化或以預(yù)定義的方式組織的數(shù)據(jù)。根據(jù)谷歌表示，“結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是一種標(biāo)準(zhǔn)化的格式，用于提供關(guān)于頁(yè)面的信息并對(duì)頁(yè)面內(nèi)容進(jìn)行分類。”結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言(SQL)用于管理關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這種語(yǔ)言最初被稱為SEQUEL，是由IBM的Donald D. Chamberlin和Raymond F. Boyce在20世紀(jì)70年代早期開發(fā)的。

用戶只需對(duì)主題有基本的了解，就可以輕松地訪問和解釋結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。例如，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特定架構(gòu)簡(jiǎn)化了機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)算法的操作和查詢。例如，在搜索引擎優(yōu)化(SEO)中，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是幫助搜索引擎理解如何解釋和顯示內(nèi)容的標(biāo)記。

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通常存儲(chǔ)在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)(RDBMS)中。具有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的常見應(yīng)用程序包括ATM活動(dòng)、航空公司預(yù)訂系統(tǒng)和銷售事務(wù)。此外，保護(hù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的方法很容易獲得和理解。數(shù)據(jù)庫(kù)提供了訪問控制工具和技術(shù)來提高結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的安全性。

什么是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)指的是既沒有按照預(yù)定義的數(shù)據(jù)模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)化，也沒有按照預(yù)定義的方式組織的數(shù)據(jù)。這種類型的數(shù)據(jù)可以是人生成的，也可以是機(jī)器生成的，并且具有內(nèi)部結(jié)構(gòu)。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可能包括文檔、書籍、元數(shù)據(jù)、健康記錄、圖像、音頻、視頻、文件、電子郵件消息、網(wǎng)頁(yè)等。

有幾種方法可以存放非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如數(shù)據(jù)湖、NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

21世紀(jì)后期，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)使得人們對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在根本原因分析和預(yù)測(cè)分析等領(lǐng)域的應(yīng)用產(chǎn)生了濃厚的興趣。《計(jì)算機(jī)世界》(Computerworld) 2011年的一份有先見之明的報(bào)告顯示，到2021年，組織中90%以上的數(shù)據(jù)可能是非結(jié)構(gòu)化的。事實(shí)上，IDC和希捷預(yù)測(cè)，到2025年，全球數(shù)據(jù)空間將增長(zhǎng)到175.8 zettabytes，而2015年的增長(zhǎng)率約為26%，這些數(shù)據(jù)中的大部分是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

根據(jù)2013年IEEE的一份報(bào)告，有幾種方法可以存放非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如數(shù)據(jù)湖、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)(非關(guān)系型)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。隨著這一領(lǐng)域的增長(zhǎng)，已經(jīng)開發(fā)了許多工具和平臺(tái)，特別是用于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的使用、管理、存儲(chǔ)和保護(hù)，例如Amazon DynamoDB、MonkeyLearn和MongoDB Atlas。

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對(duì)比

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都可以由人或機(jī)器生成，但它們之間有一些明顯的區(qū)別。特別是，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的不規(guī)則性和模糊行為使得使用傳統(tǒng)程序難以理解。

隨著現(xiàn)代技術(shù)的發(fā)展和發(fā)明，從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中分析和獲得新的見解變得越來越容易。將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以使其更容易、更有效地使用、管理、存儲(chǔ)和保護(hù)。