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  • 1 概念 结构化数据 结构化数据可以使用关系型数据库来表示和存储,如MySQL、Oracle、SQL Server等,表现二维形式数据。可以通过固有键值获取相应信息。 一般特点是:数据以行为单位,一行数据...半结构化数据属于

    1 概念

    结构化数据

    结构化数据可以使用关系型数据库来表示和存储,如MySQL、Oracle、SQL Server等,表现二维形式的数据。可以通过固有键值获取相应信息。

    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。

    半结构化数据

    半结构化数据可以通过灵活的键值调整获取相应信息,且数据的格式不固定,如json,同一键值下存储的信息可能是数值型的,可能是文本型的,也可能是字典或者列表。
    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。

    比如,下面这段XML:

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

    非结构化数据

    非结构化数据,就是没有固定结构的数据,包含全部格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。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。

    2 非结构化数据的存储

    可以采用OpenStack Swift,Ceph等。以OpenStack为例,介绍存储原理。
    OpenStack有三个模块提供存储。

    Swift—提供对象存储(Object Storage),在概念上类似于 Amazon S3 服务,不过 swift 具有很强的扩展性、冗余和持久性,也兼容 S3 API。对象存储支持多种应用,比如复制和存档数据、图像或视频服务,存储次级静态数据,开发数据存储整合的新应用,存储容量难以估计的数据,为 Web 应用创建基于云的弹性存储。

    Glance—提供虚机镜像(Image)存储和管理,它能够以三种形式加以配置:利用 OpenStack 对象存储机制来存储镜像;利用 Amazon 的简单存储解决方案(简称 S3)直接存储信息;或者将 S3 存储与对象存储结合起来,作为 S3 访问的连接器。OpenStack 镜像服务支持多种虚拟机镜像格式,包括 VMware(VMDK)、Amazon 镜像(AKI、ARI、AMI)以及 VirtualBox 所支持的各种磁盘格式。镜像元数据的容器格式包括 Amazon 的 AKI、ARI 以及 AMI 信息,标准 OVF 格式以及二进制大型数据。

    Cinder–提供块存储(Block Storage),类似于 Amazon 的 EBS 块存储服务,OpenStack 中的实例是不能持久化的,需要挂载 volume,在 volume 中实现持久化。Cinder 就是提供对 volume 实际需要的存储块单元的实现管理功能。

    在这里插入图片描述

    3 非结构化数据的查询和检索

    3.1 顺序扫描法(Serial Scanning)

    所谓顺序扫描,比如要找内容包含某一个字符串的文件,就是一个文档一个文档的看,对于每一个文档,从头看到尾,如果此文档包含此字符串,则此文档为我们要找的文件,接着看下一个文件,直到扫描完所有的文件。如利用windows的搜索也可以搜索文件内容,只是相当的慢。

    3.2 全文检索(Full-text Search)

    将非结构化数据中的一部分信息提取出来,重新组织,使其变得有一定结构,然后对此有一定结构的数据进行搜索,从而达到搜索相对较快的目的。这部分从非结构化数据中提取出的然后重新组织的信息,我们称之索引。

    例如:字典。字典的拼音表和部首检字表就相当于字典的索引,对每一个字的解释是非结构化的,如果字典没有音节表和部首检字表,在茫茫辞海中找一个字只能顺序扫描。然而字的某些信息可以提取出来进行结构化处理,比如读音,就比较结构化,分声母和韵母,分别只有几种可以一一列举,于是将读音拿出来按一定的顺序排列,每一项读音都指向此字的详细解释的页数。我们搜索时按结构化的拼音搜到读音,然后按其指向的页数,便可找到我们的非结构化数据——也即对字的解释。

    这种先建立索引,再对索引进行搜索的过程就叫全文检索(Full-text Search)。

    虽然创建索引的过程也是非常耗时的,但是索引一旦创建就可以多次使用,全文检索主要处理的是查询,所以耗时间创建索引是值得的。

    参考资料和文献

    1 . 数据清洗
    2 . Swift’s documentation!
    3 . 非结构化数据的存储与查询
    4 . OpenStack存储技术
    5 . 非结构化数据查询方法分类

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  • 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,XML、HTML文档就属于结构化数据。它一般是自描述的,数据的结构和...

    结构化数据:

    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。

     

    半结构化数据:

    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,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。

     

    非结构化数据:

    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

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  • 可以确定的是,企业已经存在海量的、价值不菲的非结构化数据,如何妥善管理非结构化数据是每个企业家都应认真思考的问题。 在开始谈论企业非结构化数据管理之前,我们先来回顾一下非结构化数据结构化数据的概念。...

    员工离职,老板最关心的可能并不是工作交接是否滴水不漏,而是离职员工会如何处理他手里的数据。

    例如设计人员的设计图纸、项目经理的项目文档等,这些文档属于企业珍贵的资产,而大部分企业却从未真正管控过这部分资产。

    可以确定的是,企业已经存在海量的、价值不菲的非结构化数据,如何妥善管理非结构化数据是每个企业家都应认真思考的问题。

    在开始谈论企业非结构化数据管理之前,我们先来回顾一下非结构化数据和结构化数据的概念。

    01、机构化数据

    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。简单来说就是数据库。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。所以,结构化数据的存储和排列是很有规律的。

    02、非架构化数据

    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、各类报表、图像和音频/视频等。非结构化数据其格式非常多样,标准也是多样性的。

    两者的概念并不难区分,如果用一份Excel报表来理解,这份文件本身是非结构化数据,而里面内容则是结构化数据。

    在企业正常运作过程中,数据每天都在产生,结构化数据仅仅是企业所拥有的数据中很小的一部分。与业务信息系统中大量用于交易记录、流程控制和统计分析的结构化数据相比,非结构化数据具有某种特定的、持续的价值,而这种价值在共享、检索、分析等使用过程中得以产生和放大,并最终对企业业务和战略产生影响。

    特别像医疗、设计制造、教育、金融、政府这些行业,非结构化数据庞大复杂,在管理上面临着巨大的挑战:

    医疗:信息系统中的子病历、临床影像文件、办公电脑上的数据调阅、外网访问等问题已经成为医疗行业传统信息架构面临的最大挑战。

    设计制造:随着图纸电子化管理进一步推进,如何控制电子图纸的访问权限、图纸版本管理、图纸更替快速流转等问题亟需解决。

    教育:教学中产生的课件教案、视频、试题等海量教学资料无法沉淀,此外,师生之间缺乏互动平台,教学资源难以得到有效利用。

    金融:金融数据普遍具有高度的机密性,例如客户证件、合同扫描件、企业相关资质文件等。缺少权限管理体系易导致泄密,也无法追溯泄密源头。

    政府:政府机构文件种类繁多,且部分文件需永久保存,上级传达的文件缺乏快速共享的途径,各个科室之间信息相对独立,不能实现信息的实时共享。

    其实,一旦打通企业内部非结构化数据的存储通道,实现集中式数据管理,这些问题都将迎刃而解。集中式的数据管理不仅缩短了企业内部各部门机构之间信息共享的距离,实现数据的无缝连接,也让整个企业运作更顺畅高效。

    云盒子实现了碎片文档的云端高度聚合,完成聚合工作,也就完成企业协同环境搭建的关键一步,员工可以在云盒子中共享最新的文档,并以此为桥梁,缩短大家的协作成本。

    为更好地支持各业务系统中非结构化数据的工作负载,云盒子开放API接口,整合归集各业务系统或其他第三方来源的文件。帮助企业构建更加智慧的IT基础设施,推动非结构化数据管理朝着更高效、更集中、更易用的方向全面演进。

    员工离职,老板最担心的还是数据资产的安全问题,从这个问题延伸下的企业非结构化数据管理,通过云盒子,将迎来一场非结构化数据的管理变革。

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  • 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...

    一、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。

    二、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。

    三、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、各类报表、图像和音频/视频信息等等。

    非结构化数据其格式非常多样,标准也是多样性的,而且在技术上非结构化信息比结构化信息更难标准化和理解。所以存储、检索、发布以及利用需要更加智能化的IT技术,比如海量存储、智能检索、知识挖掘、内容保护、信息的增值开发利用等。


    参考:结构化、半结构化和非结构化数据

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  • 概念 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数据。 半结构化数据:介于完全结构...非结构化数据:不方便用数据库二维逻辑表来表现数据即称为非结构化数据,包括所有格式办公文
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