结构化数据和非结构化数据的区别
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结构化数据和非结构化数据的区别：1、定义不同；2、来源不同；3、形式不同；4、模型不同；5、存储不同；6、使用不同。定义不同是指结构化数据是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，而非结构化数据是不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。
1、定义不同
结构化数据：结构化数据也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。
非结构化数据：非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。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。
2、来源不同
结构化数据：结构化数据源来自 GPS 传感器、在线表单、网络日志、Web 服务器日志、OLTP 系统等。
非结构化数据：非结构化数据源包括电子邮件、文字处理文档、PDF 文件等。
3、形式不同
结构化数据：结构化数据由数字和值组成。
非结构化数据：非结构化数据由传感器、文本文件、音频和视频文件等组成。
4、模型不同
结构化数据：结构化数据具有预定义的数据模型，并且在放入数据存储（例如，写入时模式）之前被格式化为设定的数据结构。
非结构化数据：非结构化数据则以其本机格式存储，并且在使用之前不会进行处理（例如，读取时模式）。
5、存储不同
结构化数据：结构化数据以表格格式（例如，Excel 工作表或 SQL 数据库）存储，需要较少的存储空间。它可以存储在数据仓库中，这使其具有高度的可扩展性。
非结构化数据：非结构化数据存储为媒体文件或NoSQL数据库，这需要更多的空间。它可以存储在数据湖中，这使得它难以扩展。
6、使用不同
结构化数据：结构化数据用于机器学习（ML）并驱动其算法。
非结构化数据：非结构化数据用于自然语言处理（NLP）和文本挖掘。
拓展阅读
结构化数据工具
- OLAP：从统一、集中的数据存储执行高速、多维的数据分析。
- SQLite：实现一个独立的、无服务器的、零配置的事务性关系数据库引擎。
- MySQL：将数据嵌入到大规模部署的软件中，特别是任务关键型重负载生产系统。
- 后交语法：支持 SQL 和 JSON 查询以及高级编程语言（C/C+、Java、python等）。
非结构化数据工具
- MongoDB：使用灵活的文档来处理跨平台应用程序和服务的数据。
- DynamoDB：通过内置安全性、内存中缓存以及备份和还原，在任何规模下均可提供个位数的毫秒级性能。
- Hadoop：使用简单的编程模型提供大型数据集的分布式处理，并且没有格式化要求。
- Azure：支持敏捷的云计算，以便通过微软的数据中心创建和管理应用。
