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  • 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、...

    1、概述  

    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)。  

    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。

    2、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: 


    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

    3、数据分类

    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。

    4、储存方式

    (1)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。

    (2)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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  • 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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  • 数据结构:八大数据结构分类

    万次阅读 多人点赞 2018-09-05 18:23:28
    每一种数据结构都有着独特的数据存储方式,下面为大家介绍它们的结构和优缺点。 1、数组 数组是可以再内存中连续存储多个元素的结构,在内存中的分配也是连续的,数组中的元素通过数组下标进行访问,数组下标从0...

    本文目录:

    数据结构分类

    数据结构是指相互之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合和该集合中数据元素之间的关系组成 。
    常用的数据结构有:数组,栈,链表,队列,树,图,堆,散列表等,如图所示:
    这里写图片描述
    每一种数据结构都有着独特的数据存储方式,下面为大家介绍它们的结构和优缺点。

    1、数组

    数组是可以再内存中连续存储多个元素的结构,在内存中的分配也是连续的,数组中的元素通过数组下标进行访问,数组下标从0开始。例如下面这段代码就是将数组的第一个元素赋值为 1。

    int[] data = new int[100];data[0]  = 1;
    

    优点:
    1、按照索引查询元素速度快
    2、按照索引遍历数组方便

    缺点:
    1、数组的大小固定后就无法扩容了
    2、数组只能存储一种类型的数据
    3、添加,删除的操作慢,因为要移动其他的元素。

    适用场景:
    频繁查询,对存储空间要求不大,很少增加和删除的情况。

    2、栈

    栈是一种特殊的线性表,仅能在线性表的一端操作,栈顶允许操作,栈底不允许操作。 栈的特点是:先进后出,或者说是后进先出,从栈顶放入元素的操作叫入栈,取出元素叫出栈。
    这里写图片描述
    栈的结构就像一个集装箱,越先放进去的东西越晚才能拿出来,所以,栈常应用于实现递归功能方面的场景,例如斐波那契数列。

    3、队列

    队列与栈一样,也是一种线性表,不同的是,队列可以在一端添加元素,在另一端取出元素,也就是:先进先出。从一端放入元素的操作称为入队,取出元素为出队,示例图如下:
    这里写图片描述
    使用场景:因为队列先进先出的特点,在多线程阻塞队列管理中非常适用。

    4、链表

    链表是物理存储单元上非连续的、非顺序的存储结构,数据元素的逻辑顺序是通过链表的指针地址实现,每个元素包含两个结点,一个是存储元素的数据域 (内存空间),另一个是指向下一个结点地址的指针域。根据指针的指向,链表能形成不同的结构,例如单链表,双向链表,循环链表等。
    这里写图片描述
    链表的优点:
    链表是很常用的一种数据结构,不需要初始化容量,可以任意加减元素;
    添加或者删除元素时只需要改变前后两个元素结点的指针域指向地址即可,所以添加,删除很快;

    缺点:
    因为含有大量的指针域,占用空间较大;
    查找元素需要遍历链表来查找,非常耗时。

    适用场景:
    数据量较小,需要频繁增加,删除操作的场景

    5、树

    是一种数据结构,它是由n(n>=1)个有限节点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做 “树” 是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的。它具有以下的特点:

    • 每个节点有零个或多个子节点;
    • 没有父节点的节点称为根节点;
    • 每一个非根节点有且只有一个父节点;
    • 除了根节点外,每个子节点可以分为多个不相交的子树;

    在日常的应用中,我们讨论和用的更多的是树的其中一种结构,就是二叉树
    这里写图片描述
    二叉树是树的特殊一种,具有如下特点:

    1、每个结点最多有两颗子树,结点的度最大为2。
    2、左子树和右子树是有顺序的,次序不能颠倒。
    3、即使某结点只有一个子树,也要区分左右子树。

    二叉树是一种比较有用的折中方案,它添加,删除元素都很快,并且在查找方面也有很多的算法优化,所以,二叉树既有链表的好处,也有数组的好处,是两者的优化方案,在处理大批量的动态数据方面非常有用。

    扩展:
    二叉树有很多扩展的数据结构,包括平衡二叉树、红黑树、B+树等,这些数据结构二叉树的基础上衍生了很多的功能,在实际应用中广泛用到,例如mysql的数据库索引结构用的就是B+树,还有HashMap的底层源码中用到了红黑树。这些二叉树的功能强大,但算法上比较复杂,想学习的话还是需要花时间去深入的。

    6、散列表

    散列表,也叫哈希表,是根据关键码和值 (key和value) 直接进行访问的数据结构,通过key和value来映射到集合中的一个位置,这样就可以很快找到集合中的对应元素。

    记录的存储位置=f(key)

    这里的对应关系 f 成为散列函数,又称为哈希 (hash函数),而散列表就是把Key通过一个固定的算法函数既所谓的哈希函数转换成一个整型数字,然后就将该数字对数组长度进行取余,取余结果就当作数组的下标,将value存储在以该数字为下标的数组空间里,这种存储空间可以充分利用数组的查找优势来查找元素,所以查找的速度很快。

    哈希表在应用中也是比较常见的,就如Java中有些集合类就是借鉴了哈希原理构造的,例如HashMap,HashTable等,利用hash表的优势,对于集合的查找元素时非常方便的,然而,因为哈希表是基于数组衍生的数据结构,在添加删除元素方面是比较慢的,所以很多时候需要用到一种数组链表来做,也就是拉链法。拉链法是数组结合链表的一种结构,较早前的hashMap底层的存储就是采用这种结构,直到jdk1.8之后才换成了数组加红黑树的结构,其示例图如下:
    这里写图片描述
    从图中可以看出,左边很明显是个数组,数组的每个成员包括一个指针,指向一个链表的头,当然这个链表可能为空,也可能元素很多。我们根据元素的一些特征把元素分配到不同的链表中去,也是根据这些特征,找到正确的链表,再从链表中找出这个元素。

    哈希表的应用场景很多,当然也有很多问题要考虑,比如哈希冲突的问题,如果处理的不好会浪费大量的时间,导致应用崩溃。

    7、堆

    堆是一种比较特殊的数据结构,可以被看做一棵树的数组对象,具有以下的性质:

    • 堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值;

    • 堆总是一棵完全二叉树。

    将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆,根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。常见的堆有二叉堆、斐波那契堆等。

    堆的定义如下:n个元素的序列{k1,k2,ki,…,kn}当且仅当满足下关系时,称之为堆。
    (ki <= k2i,ki <= k2i+1)或者(ki >= k2i,ki >= k2i+1), (i = 1,2,3,4…n/2),满足前者的表达式的成为小顶堆,满足后者表达式的为大顶堆,这两者的结构图可以用完全二叉树排列出来,示例图如下:
    这里写图片描述
    因为堆有序的特点,一般用来做数组中的排序,称为堆排序。

    8、图

    图是由结点的有穷集合V和边的集合E组成。其中,为了与树形结构加以区别,在图结构中常常将结点称为顶点,边是顶点的有序偶对,若两个顶点之间存在一条边,就表示这两个顶点具有相邻关系。

    按照顶点指向的方向可分为无向图和有向图:
    这里写图片描述
    这里写图片描述
    图是一种比较复杂的数据结构,在存储数据上有着比较复杂和高效的算法,分别有邻接矩阵 、邻接表、十字链表、邻接多重表、边集数组等存储结构,这里不做展开,读者有兴趣可以自己学习深入。

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  • 这些数据根据结构分类被划分为三种,它们分别是结构化数据、非结构化数据、半结构化数据。在这篇文章中我们就简单地给大家介绍一下这三种数据的相关知识。 首先我们说一下结构化数据结构化数据是指可以使用关系...


    在数据分析中,我们会接触到很多的数据,而这些数据都是有类别之分的。这些数据根据结构分类被划分为三种,它们分别是结构化数据、非结构化数据、半结构化数据。在这篇文章中我们就简单地给大家介绍一下这三种数据的相关知识。

    首先我们说一下结构化数据,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。能够用数据或统一的结构加以表示,我们称之为结构化数据,如数字、符号。传统的关系数据模型、行数据,存储于数据库,可用二维表结构表示。而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。

    然后我们说一下半结构化数据,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。所谓半结构化数据,就是介于完全结构化数据和完全无结构的数据之间的数据,XML、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。而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?

    最后我们给大家介绍一下非结构化数据,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。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而且更适合处理非结构化数据。

    在这篇文章中我们简单地给大家介绍了结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据的知识,其实现在很多的数据分析师都开始加大对非结构化数据的研究。由此可见,非结构化数据的前景还是十分明朗的。

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  • 结构化数据服务OTS 之 数据库操作

    千次阅读 2015-09-11 16:33:46
     OTS是构建在阿里云飞天分布式系统之上的 NoSQL数据库服务,提供海量结构化数据的存储和实时访问。应用通过调用 OTS API / SDK 或者操作管理控制台来使用 OTS 服务。因为逻辑比较复杂,我把数据操作都简单化:  ...

空空如也

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