Dữ liệu có cấu trúc trong MongoDB là gì?
|
Theo IBM, khối lượng dữ liệu toàn cầu được dự đoán sẽ đạt 35 zettabyte vào năm 2020. Vì nó tăng lên hàng ngày nên các nhà khoa học dữ liệu kỳ vọng rằng con số này sẽ đạt 175 zettabyte vào năm 2025. Hình dung điều này. 35ZB chứa khoảng 1 nghìn tỷ giờ phim. Sẽ mất 115 triệu năm để xem hết số phim đó. Đó là một số con số ấn tượng, phải không? . Phần phổ biến của dữ liệu, khoảng 80 phần trăm hoặc hơn, là không có cấu trúc. Điều này có nghĩa là dữ liệu có cấu trúc chỉ có khoảng 20 phần trăm tất cả thông tin được tạo Show
Trong bài viết này, bạn sẽ có cái nhìn sâu hơn về dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. Hãy xem sự khác biệt giữa hai là gì và tại sao bạn nên biết nó ngay từ đầu. Ngoài ra, chúng tôi sẽ giúp bạn hiểu cách xử lý từng loại dữ liệu và công cụ phần mềm nào có sẵn cho từng mục đích Tóm lại dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúcDữ liệu tồn tại ở rất nhiều dạng và kích thước khác nhau, nhưng hầu hết dữ liệu có thể được trình bày dưới dạng dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc  Sự khác biệt chính giữa dữ liệu phi cấu trúc và dữ liệu có cấu trúc Dữ liệu có cấu trúc là viết tắt của thông tin được tổ chức cao, thực tế và chính xác. Nó thường ở dạng các chữ cái và số vừa vặn với các hàng và cột của bảng. Dữ liệu có cấu trúc thường tồn tại trong các bảng tương tự như tệp Excel và bảng tính Google Tài liệu Dữ liệu phi cấu trúc không có bất kỳ cấu trúc được xác định trước nào và có tất cả các dạng khác nhau. Các ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc khác nhau từ tệp hình ảnh và văn bản như tài liệu PDF đến tệp video và âm thanh, v.v. Dữ liệu có cấu trúc thường được gọi là dữ liệu định lượng, nghĩa là bản chất khách quan và được xác định trước của nó cho phép chúng ta dễ dàng đếm, đo lường và biểu thị dữ liệu bằng số. Dữ liệu phi cấu trúc, ngược lại, được gọi là dữ liệu định tính theo nghĩa là nó có bản chất chủ quan và diễn giải. Dữ liệu này có thể được phân loại tùy thuộc vào đặc điểm và đặc điểm của nó Với phần tóm tắt đó, hãy chuyển sang phần giải thích mô tả hơn về sự khác biệt Dữ liệu có cấu trúc là gì?Vì vậy, dữ liệu có cấu trúc là loại dữ liệu được tổ chức tốt và định dạng chính xác. Dữ liệu này tồn tại ở định dạng cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS), nghĩa là thông tin được lưu trữ trong các bảng có hàng và cột được kết nối. Bằng cách này, dữ liệu có cấu trúc được sắp xếp và ghi lại gọn gàng, vì vậy có thể dễ dàng tìm thấy và xử lý. Miễn là dữ liệu phù hợp với cấu trúc của RDBMS, chúng ta có thể dễ dàng tìm kiếm thông tin cụ thể và tìm ra mối quan hệ giữa các phần của nó. Dữ liệu đó chỉ có thể được sử dụng cho mục đích dự định của nó. Ngoài ra, dữ liệu có cấu trúc thường không yêu cầu nhiều dung lượng lưu trữ Đối với mục đích phân tích, bạn có thể sử dụng kho dữ liệu. DW là kho lưu trữ dữ liệu trung tâm được các công ty sử dụng để phân tích và báo cáo dữ liệu Có một ngôn ngữ lập trình đặc biệt được sử dụng để xử lý các cơ sở dữ liệu và kho quan hệ được gọi là SQL, viết tắt của Structured Query Language và được phát triển vào những năm 1970 bởi IBM Ví dụ về dữ liệu có cấu trúc. Dữ liệu có cấu trúc quen thuộc với hầu hết chúng ta. Các tệp Google Trang tính và Microsoft Office Excel là những điều đầu tiên xuất hiện trong đầu liên quan đến các ví dụ về dữ liệu có cấu trúc. Dữ liệu này có thể bao gồm cả văn bản và số, chẳng hạn như tên nhân viên, danh bạ, mã ZIP, địa chỉ, số thẻ tín dụng, v.v. Khá nhiều người đã xử lý việc đặt vé qua một trong các hệ thống đặt chỗ của hãng hàng không hoặc rút tiền mặt bằng máy ATM. Trong các hoạt động này, chúng tôi thường không nghĩ đến loại ứng dụng mà chúng tôi xử lý và loại dữ liệu mà chúng xử lý. Tuy nhiên, đây là những hệ thống thường sử dụng cả dữ liệu có cấu trúc và cơ sở dữ liệu quan hệ. Dữ liệu phi cấu trúc là gì?Có nghĩa là nếu định nghĩa về dữ liệu có cấu trúc ngụ ý một tổ chức gọn gàng của các thành phần theo cách được xác định trước, thì định nghĩa về dữ liệu phi cấu trúc sẽ ngược lại. Các phần của dữ liệu đó không được cấu trúc theo cách được xác định trước, nghĩa là dữ liệu được lưu trữ ở định dạng gốc của nó Vấn đề với dữ liệu phi cấu trúc là không thể sử dụng các phương pháp và công cụ truyền thống để phân tích và xử lý dữ liệu đó. Một trong những cách để quản lý dữ liệu phi cấu trúc là chọn cơ sở dữ liệu phi quan hệ, còn được gọi là Nếu có nhu cầu giữ dữ liệu ở định dạng gốc thô để phân tích thêm, thì các kho lưu trữ được gọi là hồ dữ liệu sẽ là cách tốt nhất. Hồ dữ liệu là kho lưu trữ hoặc hệ thống dùng để lưu trữ khối lượng dữ liệu khổng lồ ở định dạng tự nhiên/thô Có tính đến toàn bộ các định dạng tệp của dữ liệu phi cấu trúc, không có gì ngạc nhiên khi nó chiếm hơn 80% tổng số dữ liệu. Vì điều này, các công ty bỏ qua dữ liệu phi cấu trúc sẽ bị bỏ lại phía sau vì họ không có đủ thông tin có giá trị Ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc. Có rất nhiều dạng biểu mẫu tạo nên dữ liệu phi cấu trúc như email, tệp văn bản, bài đăng trên mạng xã hội, video, hình ảnh, âm thanh, dữ liệu cảm biến, v.v. Bài đăng trên Facebook của công ty du lịch. một ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc Ví dụ: chúng tôi có thể lấy các bài đăng trên mạng xã hội của một công ty du lịch hoặc tất cả các bài đăng về vấn đề đó. Mỗi bài đăng chứa một số mô tả hoặc thuộc tính siêu dữ liệu như lượt chia sẻ hoặc thẻ bắt đầu bằng # có thể được định lượng và cấu trúc. Tuy nhiên, bản thân các bài viết thuộc danh mục dữ liệu phi cấu trúc. Điều chúng tôi muốn nói ở đây là sẽ mất một chút thời gian, công sức, kiến thức và các công cụ phần mềm đặc biệt để phân tích các bài đăng và thu thập thông tin chi tiết hữu ích. Nếu một đại lý đăng các chuyến du lịch mới và muốn biết phản ứng (bình luận) của khán giả, họ sẽ cần kiểm tra bài đăng ở định dạng gốc (xem bài đăng qua ứng dụng mạng xã hội hoặc sử dụng các kỹ thuật nâng cao như phân tích tình cảm) Sự khác biệt chính giữa dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúcSự khác biệt giữa dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc một cách chi tiết Bây giờ, hãy thảo luận về một số khác biệt quan trọng hơn giữa dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc định dạng dữ liệu. vài định dạng so với rất nhiều định dạngDữ liệu có cấu trúc thường được trình bày dưới dạng văn bản và số. Các định dạng của nó được chuẩn hóa và người dùng có thể đọc được. Những cái phổ biến nhất là CSV và XML. Trong một mô hình dữ liệu, định dạng dữ liệu đã được xác định trước định dạng dữ liệu Không giống như dữ liệu có cấu trúc, các định dạng dữ liệu phi cấu trúc được trình bày với nhiều hình dạng và kích cỡ khác nhau. Dữ liệu phi cấu trúc không có bất kỳ mô hình dữ liệu được xác định trước nào và nó được lưu trữ ở định dạng gốc (còn gọi là định dạng “gốc”). Đó có thể là âm thanh (WAV, MP3, OGG, v.v. ) hoặc tệp video (MP4, WMV, v.v. ), tài liệu PDF, hình ảnh (JPEG, PNG, v.v. ), email, bài đăng trên mạng xã hội, dữ liệu cảm biến, v.v. mô hình dữ liệu. được xác định trước so với linh hoạtDữ liệu có cấu trúc kém linh hoạt hơn vì nó dựa trên một tổ chức chặt chẽ của mô hình dữ liệu. Dữ liệu đó phụ thuộc vào lược đồ. Lược đồ của cơ sở dữ liệu đại diện cho cấu hình của các cột (còn được gọi là các trường) và các loại dữ liệu được giữ trong các cột này. Sự phụ thuộc như vậy vừa là ưu điểm vừa là nhược điểm. Mặc dù thông tin ở đây có thể dễ dàng tìm kiếm và xử lý, nhưng tất cả các bản ghi phải tuân theo các yêu cầu rất nghiêm ngặt của lược đồ Mặt khác, dữ liệu phi cấu trúc mang lại tính linh hoạt và khả năng mở rộng cao hơn. Việc không có mục đích được xác định trước của dữ liệu phi cấu trúc khiến nó trở nên siêu linh hoạt vì thông tin có thể được lưu trữ ở nhiều định dạng tệp khác nhau. Tuy nhiên, dữ liệu này là chủ quan và khó làm việc hơn Lưu trữ để sử dụng phân tích. hồ dữ liệu so với kho dữ liệuNếu chúng ta áp dụng dữ liệu để xử lý phân tích và sử dụng cái gọi là đường ống dữ liệu, thì đích đến cuối cùng của hành trình dữ liệu có cấu trúc sẽ là kho dữ liệu đặc biệt. Đây là những kho lưu trữ tiết kiệm không gian hoặc kho lưu trữ có cấu trúc xác định khó thay đổi. Ngay cả những thay đổi nhỏ đối với lược đồ cũng có thể dẫn đến nhu cầu xây dựng lại khối lượng dữ liệu khổng lồ, điều này có thể đòi hỏi phải tiêu tốn thời gian và tài nguyên Khối lượng dữ liệu càng lớn thì càng cần nhiều dung lượng để lưu trữ. Một bức ảnh có độ phân giải cao nặng hơn rất nhiều so với một tệp văn bản. Do đó, dữ liệu phi cấu trúc yêu cầu nhiều không gian lưu trữ hơn và thường được lưu giữ trong hồ dữ liệu, kho lưu trữ cho phép lưu trữ lượng dữ liệu gần như vô hạn ở định dạng thô của nó. Ngoài các hồ dữ liệu, dữ liệu phi cấu trúc nằm trong các ứng dụng gốc Có tiềm năng sử dụng đám mây trong cả hai trường hợp. Chưa kể đến việc có một kiến trúc kết hợp mới kết hợp các tính năng của cả hai hệ thống quản lý dữ liệu — kho dữ liệu. cơ sở dữ liệu. SQL so với NoQueryNhư chúng tôi đã đề cập, dữ liệu có cấu trúc tồn tại trong cơ sở dữ liệu quan hệ, còn được gọi là RDBMS. Dữ liệu ở đây được thiết lập trong các bảng có nhiều hàng (còn gọi là bản ghi) và các cột có nhãn, biểu thị các loại dữ liệu cụ thể mà chúng phải lưu giữ. Cấu hình của các loại dữ liệu và các cột tạo nên lược đồ của bảng cơ sở dữ liệu Cơ sở dữ liệu quan hệ sử dụng SQL hoặc Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc để tiếp cận và thao tác dữ liệu được lưu trữ. Cú pháp SQL tương tự như cú pháp của ngôn ngữ tiếng Anh, cung cấp sự đơn giản trong việc viết, đọc và giải thích nó Nói về cơ sở dữ liệu cho dữ liệu phi cấu trúc, lựa chọn phù hợp nhất cho loại dữ liệu này sẽ là cơ sở dữ liệu phi quan hệ, hay còn gọi là cơ sở dữ liệu NoSQL NoSQL là viết tắt của “không chỉ SQL. ” Những cơ sở dữ liệu này có nhiều mô hình dữ liệu khác nhau và chúng lưu trữ dữ liệu theo cách không phải dạng bảng. Các loại cơ sở dữ liệu NoSQL phổ biến nhất là khóa-giá trị, tài liệu, biểu đồ và cột rộng. Những cơ sở dữ liệu như vậy có thể xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ và xử lý lượng người dùng cao vì chúng khá linh hoạt và có thể mở rộng. Trong thế giới NoSQL, có các bộ sưu tập dữ liệu chứ không phải các bảng. Trong các bộ sưu tập này, có cái gọi là tài liệu. Mặc dù các tài liệu có thể trông giống như các hàng trong bảng nhưng chúng không sử dụng cùng một lược đồ. Có thể có nhiều tài liệu trong một bộ sưu tập có các trường khác nhau. Ngoài ra, có rất ít hoặc không có mối quan hệ nào giữa các mục dữ liệu. Ý tưởng ở đây là có ít sự hợp nhất quan hệ đang diễn ra và thay vào đó là có các truy vấn siêu nhanh và hiệu quả. Mặc dù, sẽ có một số dữ liệu trùng lặp Ví dụ về cấu trúc dữ liệu NoSQL Dễ dàng tìm kiếm, phân tích và xử lýMột trong những điểm khác biệt chính giữa dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc là mức độ dễ dàng phân tích dữ liệu. Dữ liệu có cấu trúc nhìn chung dễ tìm kiếm và xử lý cho dù đó là con người xử lý dữ liệu hay thuật toán lập trình. Ngược lại, dữ liệu phi cấu trúc khó tìm kiếm và phân tích hơn rất nhiều. Sau khi được tìm thấy, dữ liệu đó phải được xử lý cẩn thận để hiểu giá trị và khả năng ứng dụng của nó. Quá trình này là một thách thức vì dữ liệu phi cấu trúc không thể vừa với các trường cố định của cơ sở dữ liệu quan hệ cho đến khi nó được xếp chồng lên nhau và được xử lý Từ quan điểm lịch sử, vì dữ liệu có cấu trúc đã tồn tại lâu hơn, nên hợp lý là có nhiều lựa chọn công cụ phân tích trưởng thành cho nó. Đồng thời, những người làm việc với dữ liệu phi cấu trúc có thể phải đối mặt với sự lựa chọn công cụ phân tích kém hơn vì hầu hết chúng vẫn đang được phát triển. Việc sử dụng các công cụ khai thác dữ liệu truyền thống thường đâm vào tảng đá của cấu trúc bên trong vô tổ chức của loại dữ liệu này Bản chất dữ liệu. định lượng vs định tínhDữ liệu có cấu trúc thường được gọi là dữ liệu định lượng. Điều đó có nghĩa là dữ liệu đó thường chứa các số hoặc thành phần văn bản chính xác có thể đếm được. Phương pháp phân tích rõ ràng, dễ áp dụng. Trong số đó có
Ngược lại, dữ liệu phi cấu trúc thường được phân loại là dữ liệu định tính chứa thông tin chủ quan không thể xử lý bằng các phương pháp truyền thống và công cụ phân tích phần mềm. Chẳng hạn, dữ liệu định tính có thể chảy từ các cuộc khảo sát khách hàng hoặc phản hồi trên mạng xã hội ở dạng văn bản. Để xử lý và phân tích dữ liệu định tính, cần có nhiều kỹ thuật phân tích tiên tiến hơn như
Công cụ và công nghệCông cụ dữ liệu có cấu trúc. Bản chất rõ ràng và có tổ chức cao của dữ liệu có cấu trúc góp phần tạo nên một loạt các công cụ phân tích và quản lý dữ liệu. Điều này mở ra cơ hội cho các nhóm dữ liệu trong việc chọn sản phẩm phần mềm phù hợp nhất khi làm việc với dữ liệu có cấu trúc Công cụ quản lý dữ liệu có cấu trúc Trong số các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ, công cụ dữ liệu và công nghệ được sử dụng phổ biến nhất, có những điều sau đây
Công cụ dữ liệu phi cấu trúc. Vì dữ liệu phi cấu trúc có nhiều hình dạng và kích cỡ khác nhau, nó yêu cầu các công cụ được thiết kế đặc biệt để được phân tích và thao tác đúng cách. Ngoài ra, cần phải tìm một nhóm khoa học dữ liệu đủ tiêu chuẩn. Việc hiểu chủ đề của dữ liệu không chỉ hữu ích mà còn rất quan trọng để tìm ra mối quan hệ của dữ liệu đó Công cụ quản lý dữ liệu phi cấu trúc Dưới đây bạn tìm thấy một vài ví dụ về các công cụ và công nghệ để quản lý dữ liệu phi cấu trúc một cách hiệu quả
Trước đây, phân tích dữ liệu phi cấu trúc thường là thủ công và là một quy trình tốn thời gian. Ngày nay, có khá nhiều công cụ tiên tiến dựa trên AI giúp phân loại dữ liệu phi cấu trúc, tìm các mục có liên quan và lưu trữ kết quả. Các công nghệ và công cụ dành cho dữ liệu phi cấu trúc kết hợp cả thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên và máy học. Như vậy, có thể điều chỉnh các sản phẩm phần mềm theo nhu cầu của các ngành cụ thể Nhóm dữ liệu để xử lý dữ liệuDo cơ sở dữ liệu quan hệ đã tồn tại lâu hơn nên chúng quen thuộc hơn với người dùng. Các chuyên gia dữ liệu với các cấp độ kỹ năng khác nhau có thể làm việc với bất kỳ RDB nào khá dễ dàng và nhanh chóng do mô hình dữ liệu được xác định trước. Mọi đầu vào, tìm kiếm, truy vấn và thao tác đều được thực hiện trong môi trường có tổ chức cao, dẫn đến việc mở quyền truy cập tự phục vụ cho các chuyên gia khác nhau từ nhà phân tích kinh doanh đến kỹ sư phần mềm Không giống như các công cụ dữ liệu có cấu trúc, những công cụ được thiết kế cho dữ liệu phi cấu trúc phức tạp hơn để làm việc với. Do đó, họ yêu cầu trình độ chuyên môn nhất định về khoa học dữ liệu và học máy để tiến hành phân tích dữ liệu sâu. Bên cạnh đó, các chuyên gia xử lý dữ liệu phi cấu trúc phải hiểu rõ về chủ đề dữ liệu và cách dữ liệu liên quan. Với những điều trên, để xử lý dữ liệu phi cấu trúc, một công ty sẽ cần sự trợ giúp có trình độ từ các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư và nhà phân tích Ví dụ về dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc và các trường hợp sử dụngVì chúng tôi đã đề cập một phần đến chủ đề của các ví dụ về dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc ở trên nên sẽ rất hữu ích nếu chỉ ra các trường hợp sử dụng cụ thể Vì vậy, khi bạn nghĩ về ngày, tên, ID sản phẩm, thông tin giao dịch, v.v., bạn biết rằng bạn đã nghĩ đến dữ liệu có cấu trúc. Đồng thời, dữ liệu phi cấu trúc có nhiều mặt như tệp văn bản, tài liệu PDF, bài đăng trên mạng xã hội, nhận xét, hình ảnh, tệp âm thanh/video và email, v.v. Các ngành công nghiệp thường xuyên cần tận dụng cả hai loại dữ liệu để nâng cao hiệu quả dịch vụ của họ Dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc được sử dụng như thế nào trong các ngành khác nhau Ví dụ về trường hợp sử dụng dữ liệu có cấu trúcĐặt phòng trực tuyến. Các dịch vụ đặt phòng khách sạn và đặt vé khác nhau tận dụng lợi thế của mô hình dữ liệu được xác định trước vì tất cả dữ liệu đặt phòng như ngày, giá, điểm đến, v.v. phù hợp với cấu trúc dữ liệu tiêu chuẩn với các hàng và cột máy ATM. Bất kỳ máy ATM nào cũng là một ví dụ tuyệt vời về cách cơ sở dữ liệu quan hệ và dữ liệu có cấu trúc hoạt động. Tất cả các hành động mà người dùng có thể thực hiện theo một mô hình được xác định trước hệ thống kiểm soát hàng tồn kho. Có rất nhiều biến thể của hệ thống kiểm soát hàng tồn kho mà các công ty sử dụng, nhưng tất cả đều dựa trên môi trường cơ sở dữ liệu quan hệ có tổ chức cao Ngân hàng và kế toán. Các công ty và ngân hàng khác nhau phải xử lý và ghi lại số lượng lớn các giao dịch tài chính. Do đó, họ sử dụng các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu truyền thống để giữ dữ liệu có cấu trúc tại chỗ Ví dụ về trường hợp sử dụng dữ liệu phi cấu trúcnhận dạng âm thanh. Các trung tâm cuộc gọi sử dụng nhận dạng giọng nói để xác định khách hàng và thu thập thông tin về các truy vấn và cảm xúc của họ nhận dạng hình ảnh. Các nhà bán lẻ trực tuyến tận dụng nhận dạng hình ảnh để khách hàng có thể mua sắm từ điện thoại của họ bằng cách đăng ảnh mặt hàng mong muốn phân tích văn bản. Các nhà sản xuất sử dụng phân tích văn bản nâng cao để kiểm tra các yêu cầu bảo hành từ khách hàng và đại lý, đồng thời gợi ra các mục thông tin quan trọng cụ thể để phân cụm và xử lý thêm Chatbot. Sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phân tích văn bản, chatbot giúp các công ty khác nhau nâng cao sự hài lòng của khách hàng từ dịch vụ của họ. Tùy thuộc vào đầu vào câu hỏi, khách hàng được chuyển đến các đại diện tương ứng sẽ cung cấp câu trả lời toàn diện Dữ liệu bán cấu trúc là gì?Như tên gợi ý, dữ liệu bán cấu trúc được cấu trúc một phần, nghĩa là nó kết hợp một số dấu hiệu nhất định có thể phân tách các phần tử ngữ nghĩa và thực hiện phân cấp dữ liệu, nhưng nó vẫn khác với các mô hình dữ liệu dạng bảng được trình bày trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Một cấu trúc như vậy được gọi là tự mô tả. Các ngôn ngữ đánh dấu như XML là các dạng dữ liệu bán cấu trúc. JSON cũng là một mô hình dữ liệu bán cấu trúc được sử dụng bởi các cơ sở dữ liệu thế hệ mới như MongoDB và Couchbase. Có một loạt các công cụ và giải pháp Dữ liệu lớn khác sử dụng loại dữ liệu này vì nó dễ xử lý hơn đáng kể so với dữ liệu phi cấu trúc Cách tổ chức dữ liệu trong JSON Nguồn. techEplanet Mặc dù dữ liệu bán cấu trúc có vẻ giống như một phương tiện vui vẻ, nhưng thực tế không phải như vậy. Trong môi trường cạnh tranh cao ngày nay, các doanh nghiệp cần sử dụng tất cả các nguồn dữ liệu để tiếp nhận thông tin và sử dụng nó một cách chính xác để gặt hái những lợi ích Ranh giới mờ giữa dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúcTóm lại, điều đáng nói là không có cuộc đấu tranh thực sự giữa dữ liệu phi cấu trúc và dữ liệu có cấu trúc. Cả hai loại dữ liệu đều mang lại giá trị to lớn cho các doanh nghiệp đa dạng về lĩnh vực và quy mô. Chọn một nguồn dữ liệu có thể phụ thuộc vào cấu trúc của dữ liệu. Nhưng thường xuyên hơn không, chúng tôi không chọn loại này hơn loại kia và thay vào đó tìm kiếm các cơ hội phần mềm để xử lý tất cả dữ liệu Trước đây, các công ty không có cách thực sự để phân tích dữ liệu phi cấu trúc, vì vậy nó đã bị loại bỏ trong khi tập trung vào dữ liệu có thể dễ dàng đếm được. Ngày nay, các công ty có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo, cơ hội học máy và phân tích nâng cao để thực hiện phân tích dữ liệu phi cấu trúc phức tạp cho họ. Ví dụ: các tập đoàn như Google đã đạt được những bước tiến vượt bậc trong công nghệ nhận dạng hình ảnh bằng cách tạo ra các thuật toán AI có thể tự động phát hiện ai hoặc ai trên ảnh. Sự thật mà nói, những ranh giới giữa dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc hơi mờ vì hầu hết các bộ dữ liệu ngày nay đều là bán cấu trúc. Ngay cả khi chúng ta lấy dữ liệu phi cấu trúc như một bức ảnh, nó vẫn có các thành phần của dữ liệu có cấu trúc như kích thước ảnh, độ phân giải, ngày chụp ảnh, v.v. Thông tin này có thể được sắp xếp theo định dạng bảng của cơ sở dữ liệu quan hệ Bây giờ bạn đã biết các đặc điểm và sự khác biệt giữa dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, bạn có thể đưa ra quyết định sáng suốt về việc có nên đầu tư vào công nghệ để nắm bắt các lợi ích của dữ liệu phi cấu trúc hay không. Trường hợp tốt nhất cho các tập đoàn là áp dụng cả hai loại dữ liệu, nâng cao hiệu quả của kinh doanh thông minh MongoDB có dữ liệu có cấu trúc không?MongoDB có cấu trúc hơi khác một chút và thường được coi là cơ sở dữ liệu phi cấu trúc. Tuy nhiên, điều này sẽ không làm bạn thất vọng vì tất cả dữ liệu đều có cấu trúc theo mặc định — ngay cả khi cấu trúc đó chỉ là các nhãn. Điều tuyệt vời về MongoDB là dữ liệu thường được lưu trữ trong cấu trúc gốc của nó.
MongoDB là dữ liệu có cấu trúc hay phi cấu trúc?MongoDB, giải pháp NoSQL hàng đầu theo xếp hạng của DB-Engine, đặc biệt thành thạo trong việc lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc . Mô hình dữ liệu tài liệu của MongoDB lưu trữ tất cả dữ liệu có liên quan cùng nhau trong một tài liệu duy nhất, làm cho nó linh hoạt hơn nhiều so với cấu trúc cứng nhắc của mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ.
Ý nghĩa của dữ liệu có cấu trúc là gì?Dữ liệu có cấu trúc là khi dữ liệu ở định dạng được chuẩn hóa, có cấu trúc được xác định rõ ràng, tuân thủ mô hình dữ liệu, tuân theo một trật tự nhất quán và con người và người dùng có thể dễ dàng truy cập . Loại dữ liệu này thường được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. . This data type is generally stored in a database.
Dữ liệu có cấu trúc trong NoSQL là gì?Cơ sở dữ liệu tìm kiếm NoSQL được thiết kế để phân tích dữ liệu bán cấu trúc. Mô hình dữ liệu. Mô hình quan hệ chuẩn hóa dữ liệu thành các bảng bao gồm các hàng và cột. Lược đồ xác định nghiêm ngặt các bảng, hàng, cột, chỉ mục, mối quan hệ giữa các bảng và các thành phần cơ sở dữ liệu khác . |
