非结构化数据管理数据库 结构化数据和非结构化数据的区别

如何将非结构化数据转化为结构化数据

展开全部 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逗脏地的逗洗掉地。

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，称为逗脏数据地。

我们要按照一定的规则把逗脏数据地逗洗掉地，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，特别是和技术的飞快发展，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逗后关系数据库时代地，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/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)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/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。

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。

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。

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。

所谓半结构化数据，就是介于完全结构化数据(如关系型数据库、面向对象数据库中的数据)和完全无结构的数据(如声音、图像文件等)之间的数据，HTML文档就属于半结构化数据。

它一般是自描述的，数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分。

数据库 结构化数据和非结构化数据的区别

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.