Die Vielfalt von Big Data führt dazu, dass Daten in drei Datenstrukturen unterteilt werden.

Die Vielfalt von Big Data führt dazu, dass Daten in drei Datenstrukturen unterteilt werden, nämlich: 1. Strukturierte Daten, bei denen es sich um Daten handelt, die logisch ausgedrückt und durch eine zweidimensionale Tabellenstruktur implementiert werden Die Regeln sind möglicherweise unvollständig, es gibt kein vordefiniertes Datenmodell und es ist unpraktisch, zweidimensionale logische Tabellen in der Datenbank zur Darstellung der Daten zu verwenden. 3. Halbstrukturierte Daten.

Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows 7-System, Dell G3-Computer.

Die Vielfalt von Big Data führt dazu, dass Daten in drei Datenstrukturen unterteilt werden: strukturierte Daten, unstrukturierte Daten und halbstrukturierte Daten.

Strukturierte Daten

Strukturierte Daten werden auch als Zeilendaten bezeichnet. Es handelt sich um Daten, die durch eine zweidimensionale Tabellenstruktur logisch ausgedrückt und implementiert werden. Befolgen Sie strikt die Spezifikationen für Datenformat und -länge und speichern und verwalten Sie sie hauptsächlich über relationale Datenbanken.

Strukturiertes Daten-Markup ist eine Möglichkeit, Websites besser in den Suchergebnissen anzuzeigen. Nach der strukturierten Datenauszeichnung kann die Website Rich Web Snippets gut in den Suchergebnissen anzeigen.

Suchmaschinen unterstützen alle standardmäßige strukturierte Datenauszeichnungen, um Benutzern ein besseres Online-Erlebnis zu bieten. Mikrodaten-Tags in Webseiten können Suchmaschinen dabei helfen, die Informationen auf Webseiten zu verstehen, sodass Suchmaschinen leichter Kategorien identifizieren und Relevanz bestimmen können.

Gleichzeitig ermöglichen strukturierte Mikrodaten Suchmaschinen, eine umfassendere Zusammenfassung der Suchergebnisse bereitzustellen. Dabei handelt es sich um detaillierte Informationen, die Benutzern bei ihren spezifischen Suchanfragen helfen, sodass Benutzer wichtige Informationen zu Ihren Produkten direkt in den Suchergebnissen sehen können. Beispielsweise können der Preis des Produkts, der Name, der Lagerbestandsstatus (ob das Produkt auf Lager ist), die Bewertungen und Kommentare der Rezensenten usw. direkt in der Zusammenfassung der Suchergebnisse angezeigt werden.

Diese Rich Snippets helfen Benutzern zu verstehen, ob die Website für ihren Suchinhalt relevant ist, sodass die Webseite mehr Klicks erhält.

In den Suchergebnissen werden beispielsweise mehr Sternebewertungen, die Anzahl der Bewertungen, Preise und andere Faktoren angezeigt, was zweifellos die Professionalität der Website erhöht, das Vertrauen der Kunden in die Website stärkt und der Website eine gute Sichtbarkeit verleiht. Dies virtuell erhöht die Click-Through-Rate und Conversion-Rate der Website.

Unstrukturierte Daten

Das Gegenteil von strukturierten Daten sind unstrukturierte Daten, die nicht für die Darstellung durch eine zweidimensionale Datenbanktabelle geeignet sind.

Unstrukturierte Daten sind Daten mit unregelmäßiger oder unvollständiger Datenstruktur, keinem vordefinierten Datenmodell und der umständlichen Verwendung zweidimensionaler logischer Tabellen in einer Datenbank zur Darstellung von Daten.

Einschließlich aller Formate von Office-Dokumenten, XML, HTML, verschiedenen Berichten, Bildern und Audio, Videoinformationen usw. Datenbanken, die unstrukturierte Daten unterstützen, verwenden Mehrwertfelder, Einzelfelder und Feldmechanismen variabler Länge zum Erstellen und Verwalten von Datenelementen und werden häufig beim Volltextabruf und in verschiedenen Bereichen der Multimedia-Informationsverarbeitung verwendet

Halbstrukturierte Daten

halbstrukturierte Daten (halbstrukturierte Daten). Beim Entwurf eines Informationssystems ist die Datenspeicherung unbedingt erforderlich. Im Allgemeinen speichern wir Systeminformationen in einer bestimmten relationalen Datenbank. Wir klassifizieren die Daten nach Unternehmen, entwerfen entsprechende Tabellen und speichern dann die entsprechenden Informationen in den entsprechenden Tabellen. Wenn wir beispielsweise ein Geschäftssystem aufbauen und grundlegende Mitarbeiterinformationen speichern müssen: Jobnummer, Name, Geschlecht, Geburtsdatum usw., erstellen wir eine entsprechende Personaltabelle.

Aber nicht alle Informationen im System können problemlos mit Feldern in einer Tabelle korrespondiert werden.

Das halbstrukturierte Datenmodell hat eine einzigartige Stellung im Datenbanksystem:

(1) Es ist ein Datenmodell, das für die Datenbankintegration geeignet ist, das heißt, es eignet sich zur Beschreibung der in zwei oder mehreren Datenbanken enthaltenen Daten ähnliche Daten in unterschiedlichen Schemata.

(2) Es handelt sich um ein Grundmodell eines Markup-Dienstes zum Teilen von Informationen im Web.

Das Strukturmuster in halbstrukturierten Daten hängt mit den Daten selbst zusammen oder wird mit ihnen vermischt, und die Daten selbst beschreiben ihr entsprechendes Strukturmuster. Insbesondere weisen halbstrukturierte Daten die folgenden Merkmale auf:

(1) Die Datenstruktur ist selbstbeschreibend. Struktur und Daten verschmelzen, und es besteht keine Notwendigkeit, in Forschung und Anwendung zwischen „Metadaten“ und „allgemeinen Daten“ zu unterscheiden (die beiden werden eins).

(2) Komplexität der Datenstrukturbeschreibung. Es ist schwierig, die Struktur in verschiedene bestehende Beschreibungsrahmen zu integrieren, und es ist schwierig, sie in praktischen Anwendungen klar zu verstehen und zu erfassen.

(3) Dynamische Natur der Datenstrukturbeschreibung. Datenänderungen führen normalerweise zu Strukturmodelländerungen, und das Gesamtstrukturmodell weist eine dynamische Struktur auf.

Konventionelle Datenmodelle wie das E-R-Modell, das relationale Modell und das Objektmodell sind genau das Gegenteil der oben genannten Eigenschaften und können daher zu strukturierten Datenmodellen werden. Im Vergleich zu strukturierten Daten ist die Zusammensetzung halbstrukturierter Daten komplexer und unsicherer, sodass sie flexibler sind und sich an ein breiteres Spektrum von Anwendungsanforderungen anpassen lassen.

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