빅데이터의 다양성으로 인해 데이터는 세 가지 데이터 구조로 구분됩니다.

빅데이터의 다양성으로 인해 데이터는 세 가지 데이터 구조로 구분됩니다. 즉, 1. 구조화된 데이터는 2차원 테이블 구조로 논리적으로 표현되고 구현된 데이터입니다. 불완전하고, 미리 정의된 데이터 모델이 없으며, 데이터를 표현하기 위해 데이터베이스에서 2차원 논리적 테이블을 사용하는 것이 불편합니다.

이 튜토리얼의 운영 환경: Windows 7 시스템, Dell G3 컴퓨터.

빅데이터의 다양성으로 인해 데이터는 구조화된 데이터, 비구조화된 데이터, 반구조화된 데이터의 세 가지 데이터 구조로 구분됩니다.

구조화된 데이터

구조화된 데이터는 행 데이터라고도 합니다. 2차원 테이블 구조로 논리적으로 표현되고 구현된 데이터입니다. 데이터 형식과 길이 사양을 엄격히 준수하며, 주로 관계형 데이터베이스를 통해 저장, 관리합니다.

구조화된 데이터 마크업은 웹사이트가 검색 결과에 더 나은 방식으로 표시되는 방법입니다. 구조화된 데이터 마크업 이후 웹사이트는 검색결과에 리치 웹 스니펫을 잘 표시할 수 있습니다.

검색 엔진은 모두 사용자에게 더 나은 온라인 경험을 제공하기 위해 표준 구조화된 데이터 마크업을 지원합니다. 웹 페이지의 마이크로데이터 태그는 검색 엔진이 웹 페이지의 정보를 이해하는 데 도움이 되므로 검색 엔진이 카테고리를 더 쉽게 식별하고 관련성을 판단할 수 있습니다.

동시에 구조화된 마이크로데이터를 통해 검색 엔진은 검색 결과에 대한 더욱 풍부한 요약을 제공할 수 있습니다. 이는 사용자의 특정 검색어에 대한 자세한 정보를 제공하여 사용자가 검색 결과에서 직접 제품에 대한 중요한 정보를 볼 수 있도록 해줍니다. 예를 들어, 상품 가격, 이름, 재고 상태(상품 재고 여부), 리뷰어 평점, 댓글 등을 모두 검색 결과 요약에서 직접 확인할 수 있습니다.

이러한 리치 스니펫은 웹사이트가 검색 콘텐츠와 관련이 있는지 사용자가 이해하는 데 도움이 되어 웹페이지에서 더 많은 클릭을 유도할 수 있습니다.

예를 들어, 검색 결과에는 더 많은 별점, 리뷰 수, 가격 및 기타 요소가 표시되어 의심할 여지없이 웹사이트의 전문성이 높아지고 웹사이트에 대한 고객의 신뢰가 향상되며 웹사이트가 좋은 노출을 받게 됩니다. 웹사이트의 클릭률과 전환율을 향상시킵니다.

비정형 데이터

정형 데이터의 반대말은 데이터베이스에서 2차원 테이블로 표현하기에 적합하지 않은 비정형 데이터입니다.

비정형 데이터는 데이터 구조가 불규칙하거나 불완전하고, 미리 정의된 데이터 모델이 없으며, 데이터베이스 내 2차원 논리적 테이블로 표현되는 불편함을 지닌 데이터입니다.

사무실 문서, XML, HTML, 각종 보고서, 사진 및 오디오, 비디오 정보 등 모든 형식을 포함합니다. 비정형 데이터를 지원하는 데이터베이스는 다중값 필드, 단일 필드, 가변 길이 필드 메커니즘을 사용하여 데이터 항목을 생성 및 관리하며, 전체 텍스트 검색 및 다양한 멀티미디어 정보 처리 분야에서 널리 사용됩니다

반구조적 데이터

반구조화된 데이터(반구조화된 데이터). 정보 시스템을 설계할 때 데이터 저장은 반드시 포함됩니다. 일반적으로 우리는 지정된 관계형 데이터베이스에 시스템 정보를 저장합니다. 데이터를 업종별로 분류하고, 해당 테이블을 디자인한 후, 해당 테이블에 해당 정보를 저장하게 됩니다. 예를 들어, 비즈니스 시스템을 구축하고 기본 직원 정보(직업 번호, 이름, 성별, 생년월일 등)를 저장해야 하는 경우 해당 직원 테이블을 생성합니다.

그러나 시스템의 모든 정보가 테이블의 필드 사용과 쉽게 일치할 수 있는 것은 아닙니다.

반구조적 데이터 모델은 데이터베이스 시스템에서 고유한 위치를 갖습니다.

(1) 데이터베이스 통합에 적합한 데이터 모델입니다. 즉, 두 개에 포함된 데이터 또는 여러 데이터베이스에 포함된 데이터를 설명하는 데 적합합니다. 다른 스키마의 유사한 데이터.

(2) 웹에서 정보를 공유하기 위한 마크업 서비스의 기본 모델입니다.

반구조화된 데이터의 구조적 패턴은 데이터 자체에 첨부되거나 혼합되며, 데이터 자체는 해당 구조적 패턴을 설명합니다. 특히 반구조화된 데이터는 다음과 같은 특징을 갖습니다.

(1) 데이터 구조는 자기 설명적입니다. 구조와 데이터가 통합되어 연구 및 응용 분야에서 "메타데이터"와 "일반 데이터"를 구분할 필요가 없습니다(둘이 하나가 됨).

(2) 데이터 구조 설명의 복잡성. 이 구조는 기존의 다양한 설명 프레임워크에 통합하기 어렵고, 실제 적용에서 명확하게 이해하고 파악하기 어렵습니다.

(3) 데이터 구조 설명의 동적 특성. 일반적으로 데이터 변경은 구조적 모델 변경으로 이어지며 전체 구조 모델은 동적 구조를 갖습니다.

ER-R 모델, 관계형 모델, 객체 모델과 같은 기존 데이터 모델은 위의 특성과 정반대이므로 구조화된 데이터 모델이 될 수 있습니다. 구조화된 데이터에 비해 반구조화된 데이터의 구성은 더 복잡하고 불확실하므로 유연성이 더 높고 더 넓은 범위의 애플리케이션 요구 사항에 적응할 수 있습니다.

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