請教 關於結構化和非結構化資料儲存

時間 2022-12-25 12:10:03

1樓:杉巖資料

(1)結構化資料,簡單來說就是資料庫。結合到典型場景中更容易理解,比如企業erp、財務系統;醫療his資料庫;**行政審批;其他核心資料庫等。這些應用需要哪些儲存方案呢?

基本包括高速儲存應用需求、資料備份需求、資料共享需求以及資料容災需求。

(2)非結構化資料庫是指其欄位長度可變,並且每個欄位的記錄又可以由可重複或不可重複的子欄位構成的資料庫,用它不僅可以處理結構化資料(如數字、符號等資訊)而且更適合處理非結構化資料(全文文字、影象、聲音、影視、超**等資訊)。

面對海量非結構資料儲存,杉巖海量物件儲存mos,提供完整解決方案,採用去中心化、分散式技術架構,支援百億級檔案及eb級容量儲存,具備高效的資料檢索、智慧化標籤和分析能力,輕鬆應對大資料和雲時代的儲存挑戰,為企業發展提供智慧決策。

2樓:

相對於結構化資料(即行資料,儲存在資料庫裡,可以用二維表結構來邏輯表達實現的資料)而言,不方便用資料庫二維邏輯表來表現的資料即稱為非結構化資料,包括所有格式的辦公文件、文字、**、xml、html、各類報表、影象和音訊/**資訊等等。

如何區分結構化資料和非結構化資料

3樓:魯添翼

能夠用資料或統一的結構加以表示,我們稱之為結構化資料。

而另一類資訊無法用數字或統一的結構表示,如文字、影象、聲音、網頁等,我們稱之為非結構化資料。

隨著網路技術的發展,特別是internet和intranet技術的飛快發展,使得非結構化資料的數量日趨增大。這時,主要用於管理結構化資料的關聯式資料庫的侷限性暴露地越來越明顯。因而,資料庫技術相應地進入了「後關聯式資料庫時代」,發展進入基於網路應用的非結構化資料庫時代。

所謂非結構化資料庫,是指資料庫的變長紀錄由若干不可重複和可重複的欄位組成,而每個欄位又可由若干不可重複和可重複的子欄位組成。簡單地說,非結構化資料庫就是欄位可變的資料庫。

非結構化資料怎麼結構化資料儲存

4樓:杉巖資料

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結構化資料和非結構化資料是什麼意思

什麼是結構化資料,非結構化資料

5樓:enjoy拼搏

非結構化資料:是指其欄位長度可變,並且每個欄位的記錄又可以由可重複或不可重複的子欄位構成的資料庫,用它不僅可以處理結構化資料(如數字、符號等資訊)而且更適合處理非結構化資料(全文文字、圖象、聲音、影視、超**等資訊)。

非結構化web資料庫主要是針對非結構化資料而產生的,與以往流行的關聯式資料庫相比,其最大區別在於它突破了關聯式資料庫結構定義不易改變和資料定長的限制,支援重複欄位、子欄位以及變長欄位並實現了對變長資料和重複欄位進行處理和資料項的變長儲存管理,在處理連續資訊(包括全文資訊)和非結構化資訊(包括各種多**資訊)中有著傳統關係型資料庫所無法比擬的優勢。

什麼是結構化資料和非結構化資料

6樓:鄭渝搞笑語錄

像物件儲存這種,比如物件序列化,json轉換,這樣的資料有自己的結構層級關係,這樣是結構化資料,msql儲存的資料沒有這樣具體的層級關係,他的關係通過外來鍵構建,這樣的資料是關係型資料,也就是我只有你的一個引用,沒有你具體的資料!

結構化資料和非結構化資料分別是什麼?資料清洗是什麼?

7樓:匿名使用者

未名企鵝資料清洗是任何資料分析的基礎工作,要想做好資料分析、大資料相關工作、資料探勘、智慧分析等等相關,資料清洗都是前提環節。

在醫藥行業,資料清洗主要包括這幾個維度:

流向上游、流向下游、任務目標等跟標準終端名稱的資訊對齊【客戶主資料】品名、規格、批號等的清洗。

做好資料清洗工作有這樣幾個方面。

能夠有相對準確唯一的標準終端資訊,這個是清洗的基礎,只有這個基礎準確了、確定了,才能夠將雜亂的資訊梳理好到這個標準化的程度。

藉助系統自動化進行清洗,如果有好的清洗系統很多清洗工作都可以事半功倍,並且比人工手工清洗的效率要高很多。而且針對重複性的工作,系統可以自動做好!只將人力放在系統解決不掉的部分,並且人力要有不斷總結歸納的能力。

非結構化資料儲存在什麼型別資料庫

8樓:杉巖資料

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9樓:匿名使用者

基本含義nosql(nosql = not only sql ),意即「不僅僅是sql」,是一項全新的資料庫革命性運動,早期就有人提出,發展至2023年趨勢越發高漲。

如何處理非結構化資料,什麼是非結構化資料?

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高分懸賞請問何謂結構化 半結構化 非結構化問題

結構化 資料結構欄位含義確定,清晰,典型的如資料庫中的表結構。半結構化 具有一定結構,但語義不夠確定,典型的如html網頁,有些欄位是確定的 title 有些不確定 table 非結構化 雜亂無章的資料,很難按照一個概念去進行抽取,無規律性。結構化程度是指對某一決策問題的決策過程 決策環境和規律,能...

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