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数据库能存储结构化数据吗

发布时间: 2022-11-15 21:45:08

㈠ 请教:关于结构化和非结构化数据存储

(1)结构化数据,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;政府行政审批;其他核心数据库等。这些应用需要哪些存储方案呢?基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。

(2)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、图像、声音、影视、超媒体等信息)。

面对海量非结构数据存储,杉岩海量对象存储MOS,提供完整解决方案,采用去中心化、分布式技术架构,支持百亿级文件及EB级容量存储,具备高效的数据检索、智能化标签和分析能力,轻松应对大数据和云时代的存储挑战,为企业发展提供智能决策。

㈡ 数据库是结构化数据还是非结构化数据

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。
字段可根据需要扩充,即字段数目不定,可称为半结构化数据,例如Exchange存储的数据。
非结构化数据库

在信息社会,信息可以划分为两大类。一类信息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;而另一类信息无法用数字或统一的结构表示,如文本、图像、声音、网页等,我们称之为非结构化数据。结构化数据属于非结构化数据,是非结构化数据的特例

数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合,这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据,这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突,这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的,称为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”,这就是数据清洗.而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据,将过滤的结果交给业务主管部门,确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。

(1)不完整的数据
这一类数据主要是一些应该有的信息缺失,如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来,按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交,要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。
(2)错误的数据
这一类错误产生的原因是业务系统不够健全,在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的,比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类,对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题,只能通过写SQL语句的方式找出来,然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败,这一类错误需要去业务系统数据库用SQL的方式挑出来,交给业务主管部门要求限期修正,修正之后再抽取。
(3)重复的数据
对于这一类数据——特别是维表中会出现这种情况——将重复数据记录的所有字段导出来,让客户确认并整理。
数据清洗是一个反复的过程,不可能在几天内完成,只有不断的发现问题,解决问题。对于是否过滤,是否修正一般要求客户确认,对于过滤掉的数据,写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表,在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件,促使他们尽快地修正错误,同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉,对于每个过滤规则认真进行验证,并要用户确认。

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。所谓非结构化数据库,是指数据库的变长纪录由若干不可重复和可重复的字段组成,而每个字段又可由若干不可重复和可重复的子字段组成。简单地说,非结构化数据库就是字段可变的数据库。

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。

㈢ 目前主流的关系数据库在存储非结构化和半结构化数据都做了哪些优化

  1. 数据库主要用于存储结构化数据的

  2. 半结构化数据有一些类似于数据库的存储方式,如XML 数据库管理等

  3. 非结构化数据常用文件系统来存储,很少用数据库来存储的(比如存储库要记录一个图片,也只是在数据库中记录了图片的大小、位置等元数据,图片的实际内容是保存在文件系统中的)

  4. 也有数据库直接保存非/半结构化数据,主要是依靠数据压缩和数据去重优化存储效率

㈣ 键值数据库为什么无法存储结构化信息

键值数据库不兼容
键值数据库是一种非关系数据库,它使用简单的键值方法来存储数据。键值数据库将数据存储为键值对集合,其中键作为唯一标识符。键和值都可以是从简单对象到复杂复合对象的任何内容。键值数据库是高度可分区的,并且允许以其他类型的数据库无法实现的规模进行水平扩展。 例如,如果现有分区填满了容量,并且需要更多的存储空间,Amazon DynamoDB 就会将额外的分区分配给表。

㈤ 什么是结构化数据,非结构化数据

(1)结构化数据,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;政府行政审批;其他核心数据库等。这些应用需要哪些存储方案呢?基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。


(2)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、图像、声音、影视、超媒体等信息)。


面对海量非结构数据存储,杉岩海量对象存储MOS,提供完整解决方案,采用去中心化、分布式技术架构,支持百亿级文件及EB级容量存储,具备高效的数据检索、智能化标签和分析能力,轻松应对大数据和云时代的存储挑战,为企业发展提供智能决策。

㈥ 什么是结构化数据非结构化数据半结构化数据

1、结构化数据

结构化数据,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。

基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。

2、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、XML, HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。

3、半结构化数据

和普通纯文本相比,半结构化数据具有一定的结构性,OEM(Object exchange Model)是一种典型的半结构化数据模型。

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。

数据:

数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。

它不仅指狭义上的数字,还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等,也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。例如,“0、1、2…”、“阴、雨、下降、气温”、“学生的档案记录、货物的运输情况”等都是数据。数据经过加工后就成为信息。

在计算机科学中,数据是所有能输入计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称,是用于输入电子计算机进行处理,具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。计算机存储和处理的对象十分广泛,表示这些对象的数据也随之变得越来越复杂。

㈦ 什么是结构化数据和非结构化数据什么是数据清洗

结构化数据,简单来说就是数据库。

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。

因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合,这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据,这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突,这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的,称为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”,这就是数据清洗。

㈧ 什么是结构化的数据存储类型

结构化数据存储,就是把数据按照一定的结构存储起来,比如ios的NSDictionary,一个健对应一个值。以便于操作数据的时候方便操作,
一般有3种
键值归档(一个键,对应一个值,按键取值)
属性列表(诸如xml文件存储之类的)
数据库存储(直接存储数据库)