半结构化数据有哪些,哪些数据属于结构化数据?

脸书、Twitter、LinkedIn、Pinterest等等都包含非结构化和半结构化的数据。有价值的数据对大型和小型企业都非常有益，但是，在使用之前需要对其进行结构化。半结构化数据是一种交叉结构化和非结构化的数据。它是结构化数据，但不适用于正式的关系数据库模型或其他序列源。许多XML文件也属于这一类，尽管也有结构化和非结构化的XML文档。

1。结构化数据可以以固定的格式存储，访问和处理的数据称为“结构化数据”。因为这些数据的格式相似，所以企业可以通过执行分析获得最大利益。人们还发明了各种先进的技术来从结构化数据中提取数据驱动的决策。但是，因为结构化数据的创建已经达到了Zettabytes的标志，世界正在发展到这样的程度。2.非结构化数据任何以未知形式或结构出现的数据都属于非结构化数据。

包含简单文本文件、图像、视频等组合的异构数据源。是非结构化数据的例子。3.半结构化数据半结构化数据既有结构化数据，也有非结构化数据。我们可以看到半结构化数据是一种形式结构，但实际上它并不是由关系型DBMS中的表定义来定义的。Web应用程序数据是半结构化数据的一个例子。它包含非结构化数据，如日志文件、事务历史文件等。OLTP系统设计用于处理结构化数据，数据存储在关系中。

大数据的数据类型可以分为结构化、半结构化和非结构化三种。大数据(Bigdata)，或称巨量数据，是指涉及的数据量巨大到无法在合理的时间内捕捉、管理、处理和排列的信息，以帮助企业做出更积极的商业决策。从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能由单台计算机处理，必须采用分布式架构。

但它必须依赖云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。大数据的5V特征(IBM提出):体量(海量)、速度(高速)、多样性(多样性)、价值(低价值密度)、真实性。“大数据”一词，在商务印书馆出版的《中国新词语词典(2000-2020)》中，列出了中国近20年来生命力指数最高的十大“时代新词”。

要考虑什么是半结构化数据，我们先来类比一下——面试。假设你正在进行一次半结构化面试。顾名思义，这是介于结构化面试和非结构化面试之间的。对于上下文来说，结构化面试就是你的人力资源团队提前确定要问的问题和提问的顺序，并与每个候选人保持一致。另一方面，非结构化面试意味着问题和问题的顺序取决于面试官的自由裁量权——对每个候选人来说可能完全不同。

半结构化数据本质上类似于半结构化面试——它不像非结构化数据那样混乱、失控，但也不像结构化数据那样严格、易于量化。为营销人员下载9个免费的Excel模板。什么是半结构化数据？半结构化数据是不存在于关系数据库或任何其他数据表中的信息，但具有一些用于分析的组织属性，如语义标签。半结构化数据的一个很好的例子是HTML代码，它不限制您希望在文档中收集的信息量，但仍然通过语义元素强制实施层次结构。

总的来说，我们把数据类型分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据可以用数据或统一的结构来表示，如数字、字符和符号。结构化数据(Structured data)又称行数据，是以二维表结构进行逻辑表达和实现的数据，严格遵循数据格式和长度规范，主要通过关系数据库进行存储和管理。半结构化数据是介于完全结构化数据(如关系数据库和面向对象数据库中的数据)和完全非结构化数据(如声音和图像文件)之间的数据，XML和HTML文档属于半结构化数据。

(1)结构化数据简单来说就是一个数据库。结合典型场景，比如企业ERP、财务系统，就更容易理解；医疗HIS数据库；政府行政审批；其他核心数据库等，这些应用程序需要什么样的存储方案？基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求和数据容灾需求。(2)非结构化数据库是指字段长度可变的数据库，每个字段的记录可以由可重复或不可重复的子字段组成，它不仅可以处理结构化数据(如数字和符号)，还可以处理非结构化数据(全文、图像、声音、电影、超媒体等信息)。