非結構資料庫有什麼

❶ 結構化數據和非結構化數據是什麼意思

結構化數據和非結構化數據是大數據的兩種類型，這兩者之間並不存在真正的沖突。客戶如何選擇不是基於數據結構，而是基於使用它們的應用程序：關系資料庫用於結構化數據，大多數其他類型的應用程序用於非結構化數據。

結構化數據也稱作行數據，是由二維表結構來邏輯表達和實現的數據，嚴格地遵循數據格式與長度規范，主要通過關系型資料庫進行存儲和管理。

與結構化數據相對的是不適於由資料庫二維表來表現的非結構化數據，包括所有格式的辦公文檔、XML、HTML、各類報表、圖片和音頻、視頻信息等。

(1)非結構資料庫有什麼擴展閱讀

結構化和非結構化數據之間的差異除了存儲在關系資料庫和存儲非關系資料庫之外的明顯區別之外，最大的區別在於分析結構化數據與非結構化數據的便利性。針對結構化數據存在成熟的分析工具，但用於挖掘非結構化數據的分析工具正處於萌芽和發展階段。

並且非結構化數據要比結構化數據多得多。非結構化數據占企業數據的80%以上，並且以每年55%~65%的速度增長。如果沒有工具來分析這些海量數據，企業數據的巨大價值都將無法發揮。

❷ 什麼是結構化數據，非結構化數據

相對於結構化數據(即行數據,存儲在資料庫里,可以用二維表結構來邏輯表達實現的數據)而言,不方便用資料庫二維邏輯表來表現的數據即稱為非結構化數據,包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML、HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。
欄位可根據需要擴充，即欄位數目不定，可稱為半結構化數據，例如Exchange存儲的數據。
非結構化資料庫

在信息社會，信息可以劃分為兩大類。一類信息能夠用數據或統一的結構加以表示，我們稱之為結構化數據，如數字、符號；而另一類信息無法用數字或統一的結構表示，如文本、圖像、聲音、網頁等，我們稱之為非結構化數據。結構化數據屬於非結構化數據，是非結構化數據的特例

數據清洗從名字上也看的出就是把「臟」的「洗掉」。因為數據倉庫中的數據是面向某一主題的數據的集合，這些數據從多個業務系統中抽取而來而且包含歷史數據，這樣就避免不了有的數據是錯誤數據、有的數據相互之間有沖突，這些錯誤的或有沖突的數據顯然是我們不想要的，稱為「臟數據」。我們要按照一定的規則把「臟數據」「洗掉」，這就是數據清洗.而數據清洗的任務是過濾那些不符合要求的數據，將過濾的結果交給業務主管部門，確認是否過濾掉還是由業務單位修正之後再進行抽取。不符合要求的數據主要是有不完整的數據、錯誤的數據、重復的數據三大類。

(1)不完整的數據
這一類數據主要是一些應該有的信息缺失，如供應商的名稱、分公司的名稱、客戶的區域信息缺失、業務系統中主表與明細表不能匹配等。對於這一類數據過濾出來，按缺失的內容分別寫入不同Excel文件向客戶提交，要求在規定的時間內補全。補全後才寫入數據倉庫。
(2)錯誤的數據
這一類錯誤產生的原因是業務系統不夠健全，在接收輸入後沒有進行判斷直接寫入後台資料庫造成的，比如數值數據輸成全形數字字元、字元串數據後面有一個回車操作、日期格式不正確、日期越界等。這一類數據也要分類，對於類似於全形字元、數據前後有不可見字元的問題，只能通過寫SQL語句的方式找出來，然後要求客戶在業務系統修正之後抽取。日期格式不正確的或者是日期越界的這一類錯誤會導致ETL運行失敗，這一類錯誤需要去業務系統資料庫用SQL的方式挑出來，交給業務主管部門要求限期修正，修正之後再抽取。
(3)重復的數據
對於這一類數據——特別是維表中會出現這種情況——將重復數據記錄的所有欄位導出來，讓客戶確認並整理。
數據清洗是一個反復的過程，不可能在幾天內完成，只有不斷的發現問題，解決問題。對於是否過濾，是否修正一般要求客戶確認，對於過濾掉的數據，寫入Excel文件或者將過濾數據寫入數據表，在ETL開發的初期可以每天向業務單位發送過濾數據的郵件，促使他們盡快地修正錯誤,同時也可以做為將來驗證數據的依據。數據清洗需要注意的是不要將有用的數據過濾掉，對於每個過濾規則認真進行驗證，並要用戶確認。

隨著網路技術的發展，特別是Internet和Intranet技術的飛快發展，使得非結構化數據的數量日趨增大。這時，主要用於管理結構化數據的關系資料庫的局限性暴露地越來越明顯。因而，資料庫技術相應地進入了「後關系資料庫時代」，發展進入基於網路應用的非結構化資料庫時代。所謂非結構化資料庫，是指資料庫的變長紀錄由若干不可重復和可重復的欄位組成，而每個欄位又可由若干不可重復和可重復的子欄位組成。簡單地說，非結構化資料庫就是欄位可變的資料庫。

我國非結構化資料庫以北京國信貝斯(iBase)軟體有限公司的iBase資料庫為代表。IBase資料庫是一種面向最終用戶的非結構化資料庫，在處理非結構化信息、全文信息、多媒體信息和海量信息等領域以及Internet/Intranet應用上處於國際先進水平，在非結構化數據的管理和全文檢索方面獲得突破。它主要有以下幾個優點：

(1)Internet應用中，存在大量的復雜數據類型，iBase通過其外部文件數據類型，可以管理各種文檔信息、多媒體信息,並且對於各種具有檢索意義的文檔信息資源，如HTML、DOC、RTF、TXT等還提供了強大的全文檢索能力。

(2)它採用子欄位、多值欄位以及變長欄位的機制，允許創建許多不同類型的非結構化的或任意格式的欄位，從而突破了關系資料庫非常嚴格的表結構，使得非結構化數據得以存儲和管理。

(3)iBase將非結構化和結構化數據都定義為資源，使得非結構資料庫的基本元素就是資源本身，而資料庫中的資源可以同時包含結構化和非結構化的信息。所以，非結構化資料庫能夠存儲和管理各種各樣的非結構化數據，實現了資料庫系統數據管理到內容管理的轉化。

(4)iBase採用了面向對象的基石，將企業業務數據和商業邏輯緊密結合在一起，特別適合於表達復雜的數據對象和多媒體對象。

(5)iBase是適應Internet發展的需要而產生的資料庫，它基於Web是一個廣域網的海量資料庫的思想，提供一個網上資源管理系統iBase Web，將網路伺服器(WebServer)和資料庫伺服器(Database Server)直接集成為一個整體，使資料庫系統和資料庫技術成為Web的一個重要有機組成部分，突破了資料庫僅充當Web體系後台角色的局限，實現資料庫和Web的有機無縫組合，從而為在Internet/Intranet上進行信息管理乃至開展電子商務應用開辟了更為廣闊的領域。

(6)iBase全面兼容各種大中小型的資料庫，對傳統關系資料庫，如Oracle、Sybase、SQLServer、DB2、Informix等提供導入和鏈接的支持能力。

通過從上面的分析後我們可以預言，隨著網路技術和網路應用技術的飛快發展，完全基於Internet應用的非結構化資料庫將成為繼層次資料庫、網狀資料庫和關系資料庫之後的又一重點、熱點技術。

❸ MongoDB挑戰傳統資料庫：非結構化資料庫的迭新不容小覷

相比甲骨文中國在中國市場的裁員風波，同為資料庫服務的MongoDB顯得更為樂觀。「MongoDB是中國開發者最喜歡用的一個資料庫。」MongoDB全球渠道及亞太區銷售高級副總裁Alan Chhabra帶著一點自信和驕傲在媒體面前宣稱。

中國企業的數字化轉型正進入關鍵期，在打造開放、高效、靈活、共享的雲計算基礎設施的同時，資料庫的更新換代也被提上了日程。

日前，非結構化資料庫平台提供商MongoDB在上海舉辦用戶大會，MongoDB全球渠道及亞太區銷售高級副總裁Alan Chhabra接受了億歐企業服務頻道的采訪， 並針對去年修改開源協議，在SSPL的不同許可機制下授權伺服器軟體的爭議以及其他疑問作出回應。

資料庫的本質是解決數據的存儲和管理問題。 Alan Chhabra表示，對企業發展具有戰略意義的資料庫正在催生巨大的市場。

在這些潛力頗大的資料庫中，市場上目前存在著的是關系型的傳統資料庫和以Mongo DB為代表的非關聯式新型資料庫。傳統資料庫比較典型的是甲骨文旗下的Oracle資料庫、IBM推出的大數據平台Hadoop和Stream Computing、微軟的SQL Server、SAP以及EMC Greenplum。 他們的主要差別在於資料庫的結構化和非結構化。

結構化的數據是指可以使用關系型資料庫表示和存儲，表現為二維形式的數據，存儲和排列很有規律，這對查詢和修改等操作很有幫助，但擴展性和靈活性欠佳。 非結構化資料庫就是各種文檔、圖片、視頻/音頻等沒有固定結構的數據，一般直接整體進行存儲為二進制的數據格式。 目前涵蓋分布式資料庫、圖資料庫、流資料庫、時空資料庫和眾包資料庫等多個領域。

MongoDB是文檔型的非結構化新型資料庫，Alan Chhabra表示， 與傳統資料庫相比，更能滿足用戶數據存儲量大、計算靈活的需求。「在某些客戶某些案例上，我們已經取代了傳統資料庫，比如甲骨文。」

當前， 軟體對於商業模式的改變、開發人員地位的提高，以及企業向雲端遷移的趨勢 都讓數據服務公司的發展得到了助力。但從畢馬威會計事務所對首席信息官的調查結果來看， 88%的首席信息官認為他們未能從數字化戰略中充分獲益；82%的首席信息官認為其所在機構在利用技術推動業務發展方面並非「卓有成效」。 也就是說， 大多數公司的數字化戰略是以失敗告終的。

在此背景下，更加靈活、性能更加強大的新型資料庫在一些領域獲得了試驗田豐收，並且可以看到，隨著客戶數據需求的繁雜程度的日益增加，傳統資料庫也在自我革新，以迎頭趕上數據浪潮的大變革。

MongoDB成立於2007年，2017年在納斯達克上市。最初，MongoDB是一項面向技術愛好者的技術，如今已成為一項企業級的業務關鍵技術。通過不斷開發資料庫即服務（Database-as-a-Service）產品，積極擁抱雲計算，MongoDB在過去十年裡，為開發人員提供了處理數據的方法。正因如此，它也成了企業數字化轉型戰略的一個關鍵部分。

MongoDB提供的產品主要包括MongoDB雲服務MongoDB Atlas、MongoDB Mobile、MongoDB企業版和MongoDB Stitch等十餘個相關產品。Alan Chhabra表示，產品包括了 開源版、付費版和雲版。

2018 年 10 月，MongoDB宣布其開源許可證將從GNU AGPLv3切換到SSPL，新許可證將適用於新版本的MongoDB Community Server以及打過補丁的舊版本，這一舉動引發了行業熱議。基於GNU AGPLv3協議，企業可以將MongoDB作為公共服務但這需要企業開源自己的軟體或是獲得MongoDB的商業授權，事實卻是MongoDB發現許多企業正在違反協議「瘋狂試探」甚至已經違反協議。 SSPL（ Server Side Public License）顧名思義，要求使用者必須得到伺服器端公共許可證，這一協議會進一步約束商業公司使用MongoDB服務。

Alan Chhabra向億歐解釋， SSPL 針對的是提供MongoDB託管服務的雲服務廠商。 也就是說，如果不是雲服務廠商，沒有公然售賣MongoDB產品，而只是作為應用後台資料庫來使用的話，那麼無論你是電商、物聯網、金融、社交、 游戲 、移動應用等等，一概都不會有任何影響。 「MongoDB的宗旨還是為了始終支持並保護創新開放。」

但此開源協議的修改明顯帶來了市場用戶的「掉粉」，比如Linux 社區的接連「棄用」，以及AWS 、IBM、微軟推出了兼容MongoDB的相關產品來服務用戶。

資料庫開源的商業變現與創新形成的矛盾，目前似乎還尚未找到解決方案。

Alan Chhabra在大會上也透露了MongoDB的未來計劃， 即將基於智能運營數據平台和下一代基礎架構、文化、方法論和安全，推動原有系統的現代化、數據即服務、雲數據策略、業務敏捷性，進而幫助客戶實現以數據驅動的數字化轉型。

針對MongoDB在中國的發展情況， Alan Chhabra表示，公司將以創新立足，持續引領資料庫技術發展潮流，與合作夥伴攜手助力中國企業的數字化轉型。

MongoDB北亞區副總裁蘇玉龍認為：「中國是數據大國，而數據就是未來的石油。如何利用好數據，讓數據石油助力中國企業騰飛是MongoDB希望在中國達成的事情。隨著中國企業數字化轉型逐漸走向深入，MongoDB資料庫的價值得到不斷釋放。」

本文作者龔晨霞，微信Gcx847076575，歡迎關注企業服務和產業互聯網的朋友加微信交流。

❹ 非結構性的資料庫系統有哪些

非結構性的資料庫系統有：

1、High performance——對資料庫高並發讀寫的需求。

2、Huge Storage——對海量數據的高效率存儲和訪問的需求。

3、High Scalability && High Availability——對資料庫的高可擴展性和高可用性的需求。

基本含義NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即「不僅僅是SQL」，是一項全新的資料庫革命性運動，早期就有人提出，發展至2009年趨勢越發高漲。

計算機信息化系統

中的數據分為結構化數據和非結構化數據。非結構化數據其格式非常多樣，標准也是多樣性的，而且在技術上非結構化信息比結構化信息更難標准化和理解。所以存儲、檢索、發布以及利用需要更加智能化的IT技術，比如海量存儲、智能檢索、知識挖掘、內容保護、信息的增值開發利用等。