半结构化数据模型,如何区分结构化数据和非结构性数据

半结构化数据是一种交叉结构化和非结构化的数据。如何区分结构化数据和非结构化数据？结构化和非结构化的区别结构化数据和非结构化数据是两种类型的大数据，两者并没有真正的冲突，非结构化数据远不止结构化数据，与结构化数据(行数据)相比，数据模型通常由三个要素组成:数据结构、数据操作和数据约束。

只有一个1、数据库建表时一个表最多可以有几个主键,几个外键

primary key，但是可以设置为多个字段作为主键，即联合主键。外键可以自己设置，也就是可以不止一个，除了主键以外的所有字段都可以设置为外键。扩展数据:1。数据库中每个表只能有一个主键，不可能有多个主键。2.所谓一个表的多个主键称为联合主键。注意:联合主键:多个字段一起作为一个表的主键。3.主键的作用是保证数据的唯一性和完整性，同时通过主键查表可以提高检索速度。

什么是大数据？如果从字面上解释，大家很容易想到很多数据，海量数据。这个解释确实很好理解，但如果用专业知识来描述，指的是规模远远超过现有常用数据库软件和工具处理能力的数据。大数据的特征是量化的。这里所指的数据量是从TB到PB。在这里，顺便给大家科普一下这是什么概念。mbyte，全称MByte，是计算机中的存储单元，意为“兆字节”。

字节是存储容量的基本单位，1字节由8个二进制位组成。一位是计算机存储信息的最小单位，二进制“0”或“1”称为一位。一般来说，1MB大约等于网上一般图片(非高清)的大小。1 GB是1024 MB，大概是下载一部电影的大小(不是高清)。1 TB为1024 GB，约等于一块固态硬盘的容量，可存储一段不间断的监控摄像头视频(200MB/段)约半年。

大数据代表了数据从量到质的变化过程，它代表了数据作为一种资源，在经济社会实践中发挥着越来越重要的作用，相关的技术、产业、应用、政策等环境会相互影响、相互促进。从技术的角度来看，这种数据规模的质变带来了新的问题，即数据从静态到动态，从简单的多维度到巨维度的变化，其类型日益丰富，超出了当前分析方法和技术能够处理的范围。这些数据的采集、分析、处理、存储和呈现都涉及到复杂的多模态、高维计算过程，异构介质的统一语义描述，数据模型和海量存储的构建，多维数据的特征关联和仿真呈现。

大数据的特点1:规模随着信息技术的飞速发展，数据开始爆炸式增长。大数据中的数据不再以几个GB或TB来衡量，而是以Pb (1000 t)、EB(100万t)或ZB(10亿t)来衡量。大数据的第二个特点:多样性主要体现在三个方面:数据源多、数据类型多、数据之间的相关性强。

1。外部模式、模式和内部模式分别反映了对数据库的三种观点。在一个数据库系统中，可以有多个外部模式，但只能有一个概念模式和一个内部模式。内部模式是整个数据库实际存储的表示，而概念模式是整个数据库实际存储的抽象表示，外部模式是概念模式的一部分的抽象表示。2.数据模型是模型的一种，是对现实世界中数据特征的抽象。数据模型通常由三个要素组成:数据结构、数据操作和数据约束。