結構化資料庫大數據

① 什麼叫結構化數據，什麼叫非結構化數據能舉例說明下嗎--ITJOB

概念可以網路下，用食品舉例子。

把一堆水果的種類、顏色、名稱等屬性按照一定的格式記錄下來，這部分數據就是結構化數據，可以通過固定的模板讀取某一條記錄的某一個屬性值。

現在給水果們拍照，用語言描述水果的口感，甚至給每個水果做一個網頁，這些數據都是非結構化數據，這些數據不直接對應某個屬性，需要相對復雜的方式來分析才能知道其含義。

② 什麼叫大數據

本人工作崗位是大數據咨詢顧問，從事大數據行業多年，IT行業十年經驗。

大數據是一個統稱，是相對於小數據而說的。比如以前採用ORACLESQLMYSQL資料庫存儲的數據基本是幾十G到幾百G，而且大多以結構化的數據為主。但現在隨著互聯網的爆發，數據量越來越大（從GB、TB、PB、ZB），類型越來越多（結構化傳統資料庫的數據、半結構化網頁、文件、郵件，非結構化的視頻、圖片、音頻），所以原來的資料庫技術已經無法滿足需求了，所以才有了大數據。

大數據幾個關鍵的技術如下：

1.存儲能力。大數據平台可支持結構化（常規資料庫存放的規范化數據）、半結構化（文檔、網衡態搜頁、郵件）、非結構化的數據存儲（視頻、圖片、音頻），並且可以支持分布式存儲，可以很方便的擴展，成本也很低。

2.計算能力。可以支持大批量閉滲離線計算（PB級、億級大量數據）和實時計算（低延遲毫秒急出結果）。咐歷

3.AI能力。支持多種演算法，機器學習、神經網路等演算法，可開發很多人工智慧應用。

③ 大數據的特徵有哪些

大數據的特徵主要包括以下四個方面：

大量性：大數據通常具有海量的數據量，甚至可能超過幾百TB或者幾PB。因此，大數據的處理需要採用分布式存儲和計算技術。

多樣性：大數據的來源多種多樣，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據等。這些數據形式不同，處理方法也不同，因此需要採用多種處理技術。

高速性：大數據的處理和分析需要快速完成，以滿足實時數據告返薯分析的需要。例如，在金融交易、互聯網廣告、社交媒體等領域，需要在短時間內進行數據分析。

價值性：襪者大數據具有較高的價值，可以用於預測和分析趨勢、提高生產效率和決策效率等。通過對大數據的分析和挖掘，可以發現商業模式的漏洞，找到新的商業機會。

同時，隨著技術的不斷發展，大世首數據的特徵也在不斷演變和擴展，例如可視化分析、深度學習、自然語言處理等。

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④ 什麼是大數據

大數據（Big Data）指的是大規模、高復雜度、處理速度快的數據集合。大數據集合通常由多種不同類型的數據構成，如結構化數據（如資料庫中的表格數據）、半結構化數據（如XML或JSON格式的數據）和非結構化數據（如文本、音頻、視頻等）。
大數據的特徵可以由「念激4V」來表示：
1.Volume（數據量）：指的是大數據集合的數據量通常非常龐大，可能是以TB或PB計量的。數據的體量之大，往往需要使用分布式處理技術才能處理。
2.Velocity（數據處理速度）：指的是大數據集合的數據流動速度通常非常快，可能需要實時或准實時的處理，以滿足業務需滑拆求。這就需要處理大數據的系統具有高效的實時處理能力。
3.Variety（數據類型多樣性）：指的是大數據集合中包含各種類型的數據，如文本、圖像、音頻、視頻等，這些數據可能以不同的格式、編碼方式存在，需要對其進行處理和整合。
4.Value（數據價值）：指的是大數據集合中蘊含著巨大的價值，通過對大數據進行分析和挖掘，可以發現數據背後的規律和關聯，幫助企業做出更明智的決策，提高產品和服務的質量等。
大數據在當前的商業、科技、醫療、教育等領域都仔讓襪得到了廣泛的應用。通過對大數據進行分析和挖掘，可以實現精準營銷、智能製造、金融風控、醫療診斷、交通管控等方面的應用。同時，由於大數據集合的處理和存儲需要龐大的計算資源和存儲設備，因此大數據也推動了雲計算、分布式計算等技術的發展。