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  • 快速入门网络爬虫系列 Chapter10 | 数据结构化存储

    千次阅读 多人点赞 2020-04-13 09:11:20
    Chapter11 | 数据结构化存储一、结构化过程1、非结构化数据2、半结构化数据3、结构化数据二、怎样数据结构化1、明确数据需求2、选择数据结构3、怎么存三、半数据化结构3.1、JSON3.2、XML(可广泛应用)1、XML的特性1、...

    我们先来了解下数据化结构与非数据化结构
    一、数据化结构
    数据化结构,简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解,比如企业ERP、财务系统、医疗HIS数据库、教育一卡通、政府行政审批、其他核心数据库等
    二、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,不方便用数据库逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、各类报表、图像和音频/视频信息等等

    1

    • 在使用结构化数据的同时,数据的体量和多样性都会降低,同时降低的还有操作数据需要的相关技术难度、数据分析前准备数据所花费的时间以及业务用户评价数据所花费的精力。

    一、结构化过程

    1、非结构化数据

    • “《互联网大数据处理技术与应用》一书是由曾剑平编著,并由清华大学出版社于2017年出版。”
    • “ 清华大学出版社成立于1980年6月,是由教育部主管、清华大学主办的综合出版单位。”

    2、半结构化数据

    • (书名:互联网大数据处理技术与应用;作者:曾剑平;出版社:清华大学出版社;出版日期:2017)
    • (出版社:清华大学出版社;成立时间:198006;主管单位:教育部;主办单位:清华大学)

    3、结构化数据

    2

    二、怎样数据结构化

    1、明确数据需求

    • 需要抽取什么数据
    • 存放成什么格式
    • 怎么存

    2、选择数据结构

    • 半结构化:XML、JSON
    • 结构化:数据库

    3、怎么存

    • 文件:单独还是一起存放,如何发展数据关系
    • 数据库:数据库设计

    三、半数据化结构

    3.1、JSON

    • API常用格式
    • 数据结构简单
    • 有Python Json库支持
    • 可以和Python字典结构相互转化

    3.2、XML(可广泛应用)

    • 可扩展标记语言,标记通用标记语言的子集,是一种用于标记电子文件使其具有结构化的标记语言

    1、XML的特性

    可扩展标记语言可以对文档和数据进行结构化处理,从而能够在部门、客户和供应商之间进行交换,实现动态内容生成,企业集成和应用开发

    • 准确的搜索
    • 方便的传送软件组件
    • 更好的描述一些事物
    • 设计宗旨是传输数据,而不是显示数据
    • 标签没有背被预定义,需要自行定义标签
    • 具有自我描述性

    1、一个简单的XML例子

    3

    2、使用xml.etree生成xml

    在这里主要使用xml.etree这个子包

    import xml
    from xml import etree
    from xml.etree.ElementTree import ElementTree
    root = etree.ElementTree.Element("root")
    root.append(etree.ElementTree.Element("child1"))
    child2 = etree.ElementTree.SubElement(root,"child2")
    child3 = etree.ElementTree.SubElement(root,"child3")
    print(xml.etree.ElementTree.tostring(root))
    

    4

    爬虫场景中可以使用

    • json+xml迭代完成xml与json的相互转化
    • 使用xmltodict包
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  • 数据结构化和半结构化的区别

    千次阅读 2018-09-14 23:09:53
    什么是结构化数据?什么是半结构化数据? 概述 相对于结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式...

    什么是结构化数据?什么是半结构化数据?
    概述
    相对于结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,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。

    非结构化数据库是指其字段长度可变,并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库,用它不仅可以处理结构化数据(如数字、符号等信息)而且更适合处理非结构化数据(全文文本、图象、声音、影视、超媒体等信息)。

    非结构化WEB数据库主要是针对非结构化数据而产生的,与以往流行的关系数据库相比,其最大区别在于它突破了关系数据库结构定义不易改变和数据定长的限制,支持重复字段、子字段以及变长字段并实现了对变长数据和重复字段进行处理和数据项的变长存储管理,在处理连续信息(包括全文信息)和非结构化信息(包括各种多媒体信息)中有着传统关系型数据库所无法比拟的优势。

     

    结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)

    非结构化数据,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

    所谓半结构化数据,就是介于完全结构化数据(如关系型数据库、面向对象数据库中的数据)和完全无结构的数据(如声音、图像文件等)之间的数据,HTML文档就属于半结构化数据。它一般是自描述的,数据的结构和内容混在一起,没有明显的区分。

    数据模型:
    结构化数据:二维表(关系型)
    半结构化数据:树、图
    非结构化数据:无

    RMDBS的数据模型有:如网状数据模型、层次数据模型、关系型

    其他:

    结构化数据:先有结构、再有数据
    半结构化数据:先有数据,再有结构

    随着网络技术的发展,特别是Internet和Intranet技术的飞快发展,使得非结构化数据的数量日趋增大。这时,主要用于管理结构化数据的关系数据库的局限性暴露地越来越明显。因而,数据库技术相应地进入了“后关系数据库时代”,发展进入基于网络应用的非结构化数据库时代。

    我国非结构化数据库以北京国信贝斯(iBase)软件有限公司的IBase数据库为代表。IBase数据库是一种面向最终用户的非结构化数据库,在处理非结构化信息、全文信息、多媒体信息和海量信息等领域以及Internet/Intranet应用上处于国际先进水平,在非结构化数据的管理和全文检索方面获得突破。它主要有以下几个优点:

    (1)Internet应用中,存在大量的复杂数据类型,iBase通过其外部文件数据类型,可以管理各种文档信息、多媒体信息,并且对于各种具有检索意义的文档信息资源,如HTML、DOC、RTF、TXT等还提供了强大的全文检索能力。

    (2)它采用子字段、多值字段以及变长字段的机制,允许创建许多不同类型的非结构化的或任意格式的字段,从而突破了关系数据库非常严格的表结构,使得非结构化数据得以存储和管理。

    (3)iBase将非结构化和结构化数据都定义为资源,使得非结构数据库的基本元素就是资源本身,而数据库中的资源可以同时包含结构化和非结构化的信息。所以,非结构化数据库能够存储和管理各种各样的非结构化数据,实现了数据库系统数据管理到内容管理的转化。

    (4)iBase采用了面向对象的基石,将企业业务数据和商业逻辑紧密结合在一起,特别适合于表达复杂的数据对象和多媒体对象。

    (5)iBase是适应Internet发展的需要而产生的数据库,它基于Web是一个广域网的海量数据库的思想,提供一个网上资源管理系统iBase Web,将网络服务器(WebServer)和数据库服务器(Database Server)直接集成为一个整体,使数据库系统和数据库技术成为Web的一个重要有机组成部分,突破了数据库仅充当Web体系后台角色的局限,实现数据库和Web的有机无缝组合,从而为在Internet/Intranet上进行信息管理乃至开展电子商务应用开辟了更为广阔的领域。

    (6)iBase全面兼容各种大中小型的数据库,对传统关系数据库,如Oracle、Sybase、SQLServer、DB2、Informix等提供导入和链接的支持能力。

    通过从上面的分析后我们可以预言,随着网络技术和网络应用技术的飞快发展,完全基于Internet应用的非结构化数据库将成为继层次数据库、网状数据库和关系数据库之后的又一重点、热点技术。

    数据分类
    半结构化数据(semi-structured data)
    在做一个信息系统设计时肯定会涉及到数据的存储,一般我们都会将系统信息保存在某个指定的关系数据库中。我们会将数据按业务分类,并设计相应的表,然后将对应的信息保存到相应的表中。比如我们做一个业务系统,要保存员工基本信息:工号、姓名、性别、出生日期等等;我们就会建立一个对应的staff表。

    但不是系统中所有信息都可以这样简单的用一个表中的字段就能对应的。

    结构化数据
    就像上面举的例子。这种类别的数据最好处理,只要简单的建立一个对应的表就可以了。

    非结构化数据
    像图片、声音、视频等等。这类信息我们通常无法直接知道他的内容,数据库也只能将它保存在一个BLOB字段中,对以后检索非常麻烦。一般的做法是,建立一个包含三个字段的表(编号 number、内容描述 varchar(1024)、内容 blob)。引用通过编号,检索通过内容描述。现在还有很多非结构化数据的处理工具,市面上常见的内容管理器就是其中的一种。

    半结构化数据
    这样的数据和上面两种类别都不一样,它是结构化的数据,但是结构变化很大。因为我们要了解数据的细节所以不能将数据简单的组织成一个文件按照非结构化数据处理,由于结构变化很大也不能够简单的建立一个表和他对应。本文主要讨论针对半结构化数据存储常用的两种方式。

    先举一个半结构化的数据的例子,比如存储员工的简历。不像员工基本信息那样一致每个员工的简历大不相同。有的员工的简历很简单,比如只包括教育情况;有的员工的简历却很复杂,比如包括工作情况、婚姻情况、出入境情况、户口迁移情况、党籍情况、技术技能等等。还有可能有一些我们没有预料的信息。通常我们要完整的保存这些信息并不是很容易的,因为我们不会希望系统中的表的结构在系统的运行期间进行变更。

    储存方式
    化解为结构化数据

    这种方法通常是对现有的简历中的信息进行粗略的统计整理,总结出简历中信息所有的类别同时考虑系统真正关心的信息。对每一类别建立一个子表,比如上例中我们可以建立教育情况子表、工作情况子表、党籍情况子表等等,并在主表中加入一个备注字段,将其它系统不关心的信息和已开始没有考虑到的信息保存在备注中。

    优点:查询统计比较方便。

    缺点:不能适应数据的扩展,不能对扩展的信息进行检索,对项目设计阶段没有考虑到的同时又是系统关心的信息的存储不能很好的处理

    用XML格式来组织并保存到CLOB字段中
    XML可能是最适合存储半结构化的数据了。将不同类别的信息保存在XML的不同的节点中就可以了。

    优点:能够灵活的进行扩展,信息进行扩展式只要更改对应的DTD或者XSD就可以了。

    缺点:查询效率比较低,要借助XPATH来完成查询统计,随着数据库对XML的支持的提升性能问题有望能够很好的解决。

     

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  • 什么是视频数据结构化?

    千次阅读 2018-08-30 12:12:27
    视频结构化是一种将视频内容中的重要信息进行结构化提取的技术,利用它对视频内容按照语义关系,采用时空分割、特征提取、对象识别、...视频数据结构化从多个维度优化现有的安防业务,将原本许多数量庞大、响应龟...


    视频结构化是一种将视频内容中的重要信息进行结构化提取的技术,利用它对视频内容按照语义关系,采用时空分割、特征提取、对象识别、深度学习等处理手段,组织成可供计算机和人理解的文本信息或可视化图形信息。在实际应用中,文本信息可进一步转化为公安实战所用的情报,实现视频数据向有效情报的一次转化。

    视频数据结构化从多个维度优化现有的安防业务,将原本许多数量庞大、响应龟速、且大多没有应用价值的监控视频进行精缩,变为更易查找、占存更小且可被深度挖掘的高密度数据。

    结构化的视频数据可极大提升搜索和排查效率。实验结果显示,视频结构化之后,从百万级的目标库中(对应数百到一千小时的高清视频)查找某张截图上的行人嫌疑目标,数秒即可完成;千万级目标的库中查找,几分钟即可完成(如果实现云化,速度会更快)。因此在公安实战业务中,基于结构化的视频大数据检索,可以有效解决大海捞针的难题。

    此外,结构化视频数据的存储占比可以极大的降低。经过结构化后的视频,存储人的结构化检索信息和目标数据不到视频数据量的2%; 对于车辆,不到1%;对于行为降得更多。存储容量极大地降低,可以解决视频长期占用存储空间的问题。

    最后,视频结构化还可以盘活视频数据,成为公安系统数据挖掘基础。视频经过智能化的处理、分类后,存入相应的结构化数据仓库,如人脸照片数据库、人脸特征数据库、行为图片及特征库、车辆图像及特征库等等,而综合这些数据仓库以及关联视频片段仓库可以建立相应的检索引擎,实现对各类的数据仓库的深度信息挖掘,充分发挥大数据作用,提升视频数据的应用价值,提高视频数据的分析和预测功能。

    明景视频数据结构化

    明景视频数据结构化系统采用目标检测、对象识别、深度学习等分析手段提取视频图像中的目标对象及运动轨迹;对目标对象进行分类为人、车、人骑车、行为、事件等不同类别;进一步提取目标的高层结构化属性特征包括目标颜色特征,分类特征,速度特征等,并把目标的轨迹信息以及高层特征形成高效的索引数据进行结构化检索。

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  • 结构化数据、半结构化数据和非结构化数据

    万次阅读 多人点赞 2017-02-04 18:23:03
    结构化数据、半结构化数据和非结构化数据结构化数据结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储,表现为二维形式的数据。一般特点是:数据以行为单位,一行数据表示一个实体的信息,每一行数据的属性是相同的。...

    结构化数据、半结构化数据和非结构化数据

    结构化数据

    结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储,表现为二维形式的数据。一般特点是:数据以行为单位,一行数据表示一个实体的信息,每一行数据的属性是相同的。举一个例子:

    id		name	age		gender
    1		lyh		12		male
    2		liangyh	13		female
    3		liang	18		male
    

    所以,结构化的数据的存储和排列是很有规律的,这对查询和修改等操作很有帮助。但是,显然,它的扩展性不好(比如,我希望增加一个字段,怎么办?)。

    半结构化数据

    半结构化数据是结构化数据的一种形式,它并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构,但包含相关标记,用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。因此,它也被称为自描述的结构。

    半结构化数据,属于同一类实体可以有不同的属性,即使他们被组合在一起,这些属性的顺序并不重要。

    常见的半结构数据有XML和JSON,对于对于两个XML文件,第一个可能有

    <person>
    	<name>A</name>
    	<age>13</age>
      	<gender>female</gender>
    </person>
    

    第二个可能为:

    <person>
    	<name>B</name>
    	<gender>male</gender>
    </person>
    

    从上面的例子中,属性的顺序是不重要的,不同的半结构化数据的属性的个数是不一定一样的。有些人说半结构化数据是以树或者图的数据结构存储的数据,怎么理解呢?上面的例子中,<person>标签是树的根节点,<name><gender>标签是子节点。通过这样的数据格式,可以自由地表达很多有用的信息,包括自我描述信息(元数据)。所以,半结构化数据的扩展性是很好的。

    非结构化数据

    顾名思义,就是没有固定结构的数据。各种文档、图片、视频/音频等都属于非结构化数据。对于这类数据,我们一般直接整体进行存储,而且一般存储为二进制的数据格式。

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  • 结构化数据和非结构化数据、半结构化数据的区别

    万次阅读 多人点赞 2019-03-05 22:10:06
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  • 干货 | Logstash Grok数据结构化ETL实战

    千次阅读 2019-07-13 13:15:06
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  • 中文文本数据结构化处理实例

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  • 结构化数据 和 非结构化数据

    千次阅读 2017-11-12 22:18:45
    结构化数据结构化数据也称作行数据,是可以由二维表结构来逻辑表达和实现的数据, 对于表结构的每一列,都有着清晰的定义。例如: 非结构化数据非结构化数据是不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据,它们的特点是...
  • 结构化数据 结构化数据数据的数据库。(即,行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据) 我们可以清楚的看到能够形式化存储在数据库中,每一个列都有具体的含义。 如下图所示: 非结构化数据 ...
  • 数据结构分类 结构化数据:具有域名与域值,可用二维表表示。例如关系数据库和CSV文档 半结构数据:具有域值和域名,但每一笔数据的字段可能不一样。例如JSON以及XML 非结构化数据:不具有域值和域名,例如文章,...
  • 关于结构化、半结构化、非结构化数据的理解

    万次阅读 多人点赞 2018-08-06 11:36:03
    记得在课上,老师说,结构化数据就是我们关系数据库里的表,剩下的都是半结构化和非结构化数据,好比XML文档就是半结构化数据,WORD文档就是非结构化数据,大数据就是半结构化和非结构化数据。心中一直有一个疑问?...
  • 结构化数据与非结构化数据

    千次阅读 2012-07-27 19:00:42
    结构化数据与非结构化数据 结构化数据:即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。   非结构化数据: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、...
  • 一、结构化数据 结构化数据是指可以使用关系型数据库表示和存储,表现为二维形式的数据。一般特点是:数据以行为单位,一行数据表示一个实体的信息,每一行数据的属性是相同的。举一个例子: id name age ...
  • 结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据是对存储形式的一种数据类型分析,有助于企业细分行业案例,帮助存储合作伙伴更好地解决应用实施方案。 定义 结构化数据,即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来...
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空空如也

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