非结构数据库有什么

❶ 结构化数据和非结构化数据是什么意思

结构化数据和非结构化数据是大数据的两种类型，这两者之间并不存在真正的冲突。客户如何选择不是基于数据结构，而是基于使用它们的应用程序：关系数据库用于结构化数据，大多数其他类型的应用程序用于非结构化数据。

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。

与结构化数据相对的是不适于由数据库二维表来表现的非结构化数据，包括所有格式的办公文档、XML、HTML、各类报表、图片和音频、视频信息等。

(1)非结构数据库有什么扩展阅读

结构化和非结构化数据之间的差异除了存储在关系数据库和存储非关系数据库之外的明显区别之外，最大的区别在于分析结构化数据与非结构化数据的便利性。针对结构化数据存在成熟的分析工具，但用于挖掘非结构化数据的分析工具正处于萌芽和发展阶段。

并且非结构化数据要比结构化数据多得多。非结构化数据占企业数据的80%以上，并且以每年55%~65%的速度增长。如果没有工具来分析这些海量数据，企业数据的巨大价值都将无法发挥。

❷ 什么是结构化数据，非结构化数据

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“脏”的“洗掉”。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.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Internet和Intranet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“后关系数据库时代”，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Internet/Intranet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)Internet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Internet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Internet/Intranet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Internet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。

❸ MongoDB挑战传统数据库：非结构化数据库的迭新不容小觑

相比甲骨文中国在中国市场的裁员风波，同为数据库服务的MongoDB显得更为乐观。“MongoDB是中国开发者最喜欢用的一个数据库。”MongoDB全球渠道及亚太区销售高级副总裁Alan Chhabra带着一点自信和骄傲在媒体面前宣称。

中国企业的数字化转型正进入关键期，在打造开放、高效、灵活、共享的云计算基础设施的同时，数据库的更新换代也被提上了日程。

日前，非结构化数据库平台提供商MongoDB在上海举办用户大会，MongoDB全球渠道及亚太区销售高级副总裁Alan Chhabra接受了亿欧企业服务频道的采访， 并针对去年修改开源协议，在SSPL的不同许可机制下授权服务器软件的争议以及其他疑问作出回应。

数据库的本质是解决数据的存储和管理问题。 Alan Chhabra表示，对企业发展具有战略意义的数据库正在催生巨大的市场。

在这些潜力颇大的数据库中，市场上目前存在着的是关系型的传统数据库和以Mongo DB为代表的非关联式新型数据库。传统数据库比较典型的是甲骨文旗下的Oracle数据库、IBM推出的大数据平台Hadoop和Stream Computing、微软的SQL Server、SAP以及EMC Greenplum。 他们的主要差别在于数据库的结构化和非结构化。

结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据，存储和排列很有规律，这对查询和修改等操作很有帮助，但扩展性和灵活性欠佳。 非结构化数据库就是各种文档、图片、视频/音频等没有固定结构的数据，一般直接整体进行存储为二进制的数据格式。 目前涵盖分布式数据库、图数据库、流数据库、时空数据库和众包数据库等多个领域。

MongoDB是文档型的非结构化新型数据库，Alan Chhabra表示， 与传统数据库相比，更能满足用户数据存储量大、计算灵活的需求。“在某些客户某些案例上，我们已经取代了传统数据库，比如甲骨文。”

当前， 软件对于商业模式的改变、开发人员地位的提高，以及企业向云端迁移的趋势 都让数据服务公司的发展得到了助力。但从毕马威会计事务所对首席信息官的调查结果来看， 88%的首席信息官认为他们未能从数字化战略中充分获益；82%的首席信息官认为其所在机构在利用技术推动业务发展方面并非“卓有成效”。 也就是说， 大多数公司的数字化战略是以失败告终的。

在此背景下，更加灵活、性能更加强大的新型数据库在一些领域获得了试验田丰收，并且可以看到，随着客户数据需求的繁杂程度的日益增加，传统数据库也在自我革新，以迎头赶上数据浪潮的大变革。

MongoDB成立于2007年，2017年在纳斯达克上市。最初，MongoDB是一项面向技术爱好者的技术，如今已成为一项企业级的业务关键技术。通过不断开发数据库即服务（Database-as-a-Service）产品，积极拥抱云计算，MongoDB在过去十年里，为开发人员提供了处理数据的方法。正因如此，它也成了企业数字化转型战略的一个关键部分。

MongoDB提供的产品主要包括MongoDB云服务MongoDB Atlas、MongoDB Mobile、MongoDB企业版和MongoDB Stitch等十余个相关产品。Alan Chhabra表示，产品包括了 开源版、付费版和云版。

2018 年 10 月，MongoDB宣布其开源许可证将从GNU AGPLv3切换到SSPL，新许可证将适用于新版本的MongoDB Community Server以及打过补丁的旧版本，这一举动引发了行业热议。基于GNU AGPLv3协议，企业可以将MongoDB作为公共服务但这需要企业开源自己的软件或是获得MongoDB的商业授权，事实却是MongoDB发现许多企业正在违反协议“疯狂试探”甚至已经违反协议。 SSPL（ Server Side Public License）顾名思义，要求使用者必须得到服务器端公共许可证，这一协议会进一步约束商业公司使用MongoDB服务。

Alan Chhabra向亿欧解释， SSPL 针对的是提供MongoDB托管服务的云服务厂商。 也就是说，如果不是云服务厂商，没有公然售卖MongoDB产品，而只是作为应用后台数据库来使用的话，那么无论你是电商、物联网、金融、社交、 游戏 、移动应用等等，一概都不会有任何影响。 “MongoDB的宗旨还是为了始终支持并保护创新开放。”

但此开源协议的修改明显带来了市场用户的“掉粉”，比如Linux 社区的接连“弃用”，以及AWS 、IBM、微软推出了兼容MongoDB的相关产品来服务用户。

数据库开源的商业变现与创新形成的矛盾，目前似乎还尚未找到解决方案。

Alan Chhabra在大会上也透露了MongoDB的未来计划， 即将基于智能运营数据平台和下一代基础架构、文化、方法论和安全，推动原有系统的现代化、数据即服务、云数据策略、业务敏捷性，进而帮助客户实现以数据驱动的数字化转型。

针对MongoDB在中国的发展情况， Alan Chhabra表示，公司将以创新立足，持续引领数据库技术发展潮流，与合作伙伴携手助力中国企业的数字化转型。

MongoDB北亚区副总裁苏玉龙认为：“中国是数据大国，而数据就是未来的石油。如何利用好数据，让数据石油助力中国企业腾飞是MongoDB希望在中国达成的事情。随着中国企业数字化转型逐渐走向深入，MongoDB数据库的价值得到不断释放。”

本文作者龚晨霞，微信Gcx847076575，欢迎关注企业服务和产业互联网的朋友加微信交流。

❹ 非结构性的数据库系统有哪些

非结构性的数据库系统有：

1、High performance——对数据库高并发读写的需求。

2、Huge Storage——对海量数据的高效率存储和访问的需求。

3、High Scalability && High Availability——对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。

基本含义NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。

计算机信息化系统

中的数据分为结构化数据和非结构化数据。非结构化数据其格式非常多样，标准也是多样性的，而且在技术上非结构化信息比结构化信息更难标准化和理解。所以存储、检索、发布以及利用需要更加智能化的IT技术，比如海量存储、智能检索、知识挖掘、内容保护、信息的增值开发利用等。