DỮ LIỆU PHI CẤU TRÚC LÀ GÌ

      119
Ảnh Franông chồng V. từ bỏ UnsplashKhi một cuộc đối thoại được chuyển hẳn qua đối chiếu hay nhtràn lên quy mô tài liệu to, các thuật ngữ nhỏng dữ liệu Có cấu trúc, Bán cấu tạo hoặc Không cấu tạo thường xuyên hay được nói tới. Đây là phần đa mô hình dữ liệu quan trọng cần phải biết trong thời đại mà lại tài liệu Bán kết cấu và Không cấu trúc đang gia tăng cùng với vận tốc cđợi mặt, đôi khi hầu hết giải pháp để quản lý và đối chiếu những loại dữ liệu này đang dần dần dần trở nên thịnh hành. Dưới đó là hồ hết gì các bạn cần phải biết.Quý Khách đang xem: Dữ liệu phi cấu tạo là gìDữ liệu Có cấu trúc

Đây là một số loại tài liệu thuận tiện search tìm và bố trí tốt nhất, vì chưng nó thường xuyên được hàm cất trong các cột cùng mặt hàng, cùng những thành phần của bọn chúng hoàn toàn có thể được link bởi gần như ngôi trường được định sẵn từ trước. Hãy nghĩ về hầu hết tài liệu chúng ta có thể tàng trữ trong một tệp Excel với bọn họ sẽ thấy ngay lập tức được ví dụ về dữ liệu có kết cấu. Dữ liệu bao gồm kết cấu rất có thể dính theo một quy mô tài liệu nhưng người kiến tạo cơ sở dữ liệu (CSDL) tạo thành — ví như các bạn dạng những thống kê bán sản phẩm theo vùng miền, xếp theo một số loại món đồ hoặc theo người tiêu dùng. Đối với tài liệu tất cả cấu tạo, các khuôn khổ hoàn toàn có thể được đội lại nhằm sản xuất thành các mối tương tác với nhau (những ‘khách hàng hàng’ thuộc bao gồm đánh giá ‘thỏa mãn’ về hình thức dịch vụ chẳng hạn). Những vấn đề này sẽ giúp dữ liệu gồm cấu trúc dễ dàng được lưu trữ, phân tích, tra cứu kiếm, với trở nên một số loại tài liệu dễ sử dụng độc nhất cho doanh nghiệp trong thời hạn cách đây không lâu. Ngày nay, nhiều phần đa số các loại tài liệu biết đến bao gồm kết cấu chỉ chiếm khoảng chừng ít hơn 20% tổng cộng tài liệu thu được.

Bạn đang xem: Dữ liệu phi cấu trúc là gì

Đôi khi, tài liệu có cấu tạo được cai quản bởi Ngôn ngữ Truy vấn Có kết cấu (Structured Query Language — SQL) — một một số loại ngữ điệu thiết kế được cải tiến và phát triển vày IBM từ bỏ trong những năm 1970 dành riêng cho các cơ sở dữ liệu có liên hệ.

Dữ liệu gồm cấu tạo được tạo nên do trang thiết bị cùng bé bạn. Các ví dụ của dữ liệu gồm cấu tạo bao hàm tài liệu tài chính như các thanh toán giao dịch, chi tiết hệ trọng, ban bố nhân khẩu, Review của người tiêu dùng, các bạn dạng ghi crúc của sản phẩm, tài liệu vị trí từ bỏ những thứ tối ưu, …

Dữ liệu Không cấu trúc

Một phần rất to lớn của tất cả dữ liệu trên quả đât này là dữ liệu Không kết cấu. Loại tài liệu này là các loại bắt buộc cất vào cơ sở dữ liệu dạng mặt hàng và cột, với nó cũng không tồn tại quy mô dữ liệu như thế nào tương quan. Ví dụ nhỏng một quãng chữ trong một gmail ví dụ điển hình. Sự thiếu vắng về cấu trúc sẽ khiến cho tài liệu Không cấu trúc trngơi nghỉ cần cực nhọc search tìm, làm chủ và so sánh, cũng là nguyên do bởi sao những đơn vị gần như làm lơ dạng dữ liệu này; cho tới gần đây Lúc sự Thành lập và hoạt động của trí tuệ tự tạo cùng các thuật toán vật dụng từ bỏ học tập khiến cho quá trình này trnghỉ ngơi phải dễ dàng rộng đôi chút.

Các ví dụ không giống của dữ liệu Không cấu trúc tất cả có hình hình ảnh, phyên với những tệp âm tkhô cứng, những tệp đựng vần âm, những văn bản trường đoản cú social, hình hình ảnh tự vệ tinh, các bài xích diễn giả, tệp PDF, những câu trả lời từ phiên bản điều tra khảo sát câu hỏi msống, những website cùng bạn dạng thu trường đoản cú những cuộc Điện thoại tư vấn cung cấp người sử dụng.

Dữ liệu Bán cấu trúc
*

*

Hình ảnh Franki Chamaki từ bỏ Unsplash

Ngoài tài liệu Có kết cấu cùng Không kết cấu, gồm một loại dữ liệu khác nữa, cơ phiên bản là dựa vào sự trộn lẫn của 2 nhiều loại bên trên. Loại tài liệu này có một trong những đặc điểm nhất quán rất có thể xác định được, tuy nhiên lại không hiện ra một kết cấu rõ ràng cùng cân xứng cùng với cơ sở dữ liệu tình dục. Vì vậy, một số trong những ở trong tính tất cả tổ chức được gán cho nó nlỗi các nhãn về ngữ nghĩa (semantic tag) tuyệt các khôn xiết tài liệu (metadata) cùng với mục tiêu tiện lợi bố trí rộng, tuy nhiên vẫn sẽ có hồ hết lỗ hổng vào câu hỏi này.

Xem thêm: Add On Dịch Tiếng Anh Chrome Cực Kỳ Đơn Giản, Thay Đổi Ngôn Ngữ Của Chrome Và Dịch Trang Web

Email là 1 trong ví dụ nổi bật. Nội dung thực tế của gmail ở trong dạng Không cấu trúc, dẫu vậy nó lại có những dữ liệu Có kết cấu như tên, liên tưởng của fan gửi và người thừa nhận, thời gian gửi, … Một ví dụ khác là hình ảnh tiên tiến nhất. Bản toàn thân hình ảnh chính là Không cấu tạo, tuy thế giả dụ tấm hình đó được chụp từ bỏ điện thoại, thì nó sẽ tiến hành gắn thêm ngày tháng cùng thời hạn, nhãn về địa lý, với bao gồm Khi còn có ID của vật dụng. Một khi được tàng trữ, bức ảnh đó cũng rất có thể được đính nhãn như ‘chó’ hay ‘mèo’.

Rất những lắp thêm khác nhưng đầy đủ bạn hay xếp vào dạng dữ liệu Không cấu tạo nhưng mà thực ra lại là Bán cấu tạo, cũng chính vì nó mang trong bản thân phần lớn tính chất rất có thể phân một số loại được.

Sự không giống nhau thân Dữ liệu Có kết cấu, Bán cấu trúc với Không cấu trúc

Để đọc một cách dễ dàng nhất sự không giống nhau giữa các loại hình dữ liệu, thử sử dụng phnghiền loại suy này. Khi đi chất vấn câu hỏi có tác dụng, tưởng tượng rằng ta có 3 dạng vấn đáp khác nhau: Có cấu trúc, Bán cấu tạo và Không kết cấu.

do đó, cùng với dữ liệu nói phổ biến, tài liệu Có kết cấu đã dễ dãi bố trí với dính theo một định dạng độc nhất định; dữ liệu Không cấu tạo vẫn phức tạp hơn với thường bao hàm các báo cáo định tính nhưng mà đa số quan trọng làm sao lược giảm tốt bố trí lại vào CSDL quan hệ; với dữ liệu Bán cấu tạo thì tất cả những nhân tố từ bỏ cả nhị hiệ tượng trên.

tinh dầu vape, pod 1 lần