Die Vor- und Nachteile unstrukturierter Daten

Im nosql-Kontext sind unstrukturierte Daten Daten, die keinem vordefinierten Schema entsprechen. Diese Art von Daten ist typischerweise in dokumentenorientierten Datenbanken zu finden und lässt sich nicht so einfach abfragen oder analysieren wie strukturierte Daten . Unstrukturierte Daten können jedoch in manchen Situationen flexibler und einfacher zu handhaben sein.

NoSQL-Datenbanken können in Bezug auf das Schemadesign flexibel sein, sodass Entwickler immer schneller vorankommen. Mit verschachtelten Datenmodellen können NoSQL-Datenbanken als Datenspeicher für unstrukturierte und halbstrukturierte Daten dienen.

Verwendet Nosql unstrukturierte Daten?

Die NoSQL-Plattform ist besonders nützlich zum Speichern unstrukturierter Daten, die viel schneller wachsen als strukturierte Daten und mit den relationalen Schemas von RDBMS nicht kompatibel sind.

Der Begriff „unstrukturierte Daten“ hat eine Vielzahl von Bedeutungen und wird höchstwahrscheinlich in verschiedenen Zusammenhängen verwendet. RDBMS erwartet, dass Sie zu Beginn alles definieren (siehe Details unten). Der Spaltenname und Datentyp sowie der in der Spalte enthaltene Datentyp erschweren die Verwaltung dieses Datentyps in einem R.DBMS. Wie Sie sehen können, kann der Besuch eines Benutzers in einem Land nachverfolgt werden, indem sein letzter Besuch in diesem Land betrachtet wird. Eine No. SQL-Datenbank kann eine Tabelle so modellieren, dass der Name der Zelle dem Ländernamen entspricht. BLOB kann in einer Vielzahl von Datenbanken gespeichert werden, einschließlich RDBMS wie Oracle Database. Wenn Sie CLOB oder BLOB haben, können Sie in den Daten nicht nach einem Schlüsselwert suchen. Sie befassen sich hauptsächlich mit halbstrukturierten (JSON, XML, nicht alle Felder sind bekannt) und unstrukturierten Daten.

Wenn es um unstrukturierte Daten geht, sind NoSQL-Datenbanken flexibler und eignen sich hervorragend für eine Vielzahl von Anwendungen. MongoDB eignet sich im Allgemeinen gut für die Speicherung großer Datenmengen.

Kann Nosql strukturierte Daten verwalten?

Entwickler können sich auf die Entwicklung von Systemen für einen besseren Kundenservice konzentrieren, anstatt sich Gedanken über Schemas zu machen, indem sie eine NoSQL-Datenbank verwenden. NoSQL-Datenbanken eignen sich für die Verarbeitung aller Arten von Datenformaten, einschließlich strukturierter, halbstrukturierter und nicht strukturierter Daten.

Kann Mongodb mit unstrukturierten Daten umgehen?

Das Dokumentdatenmodell in MongoDB ist besonders nützlich für unstrukturierte Daten. Daten können in einem einzigen Dokument gespeichert werden und erfordern keine Formatierung von Zeilen oder Spalten, die für relationale Datenbanken erforderlich ist. Die Verfügbarkeit unstrukturierter Daten kann sowohl Herausforderungen als auch Chancen bieten.

Welche Datenbank wird für unstrukturierte Daten verwendet?

Da unstrukturierte Daten kein vordefiniertes Datenmodell haben, werden sie am besten in einer nicht relationalen (NoSQL) Datenbank verwaltet.

Was sind unstrukturierte Daten in der Datenbank?

Unstrukturierte Daten sind Daten, die nicht in einer traditionellen Datenbank organisiert sind. Dies kann Text, Bilder, Video und Audio umfassen. Unstrukturierte Daten werden häufig in einer NoSQL-Datenbank gespeichert.

Unstrukturierte Daten können jede Art von Daten sein, einschließlich Medien, Bildgebung, Audio, Sensordaten, Textdaten und so weiter. Unstrukturierte Datensätze mit mehreren zehn oder hundert Milliarden Elementen sind in vielen Organisationen üblich. Ein strukturierter Datensatz ist eine Sammlung von Datensätzen oder Transaktionen in einer Datenbank. Benutzer können mit beiden Tools auf Informationen zugreifen. Unstrukturierte Daten sind, wie der Name schon sagt, kleine Daten wie Dateien oder Elemente. Die Verwaltung dieser Größenordnung mit herkömmlichen Dateiansätzen dauert lange, wird aber schnell unmöglich. Die Lösung bietet einen aktiven Namespace in geografisch verteilten Containern, die die Herausforderungen der Skalierung und Zusammenarbeit lösen. Die StorageGRID-Technologie von NetApp ist die sicherste und langlebigste Speichertechnologie für private und öffentliche Clouds.

Unternehmen verschieben ihre Daten zunehmend in die Cloud, wodurch eine riesige Menge an unstrukturierten Daten entsteht. Menschen können unstrukturierte Daten möglicherweise nicht so schnell lesen, wie sie sollten. Maschinelles Lernen kann verwendet werden, um dieses Problem zu lösen.
Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, die es Computern ermöglicht, von ihrer Umgebung zu lernen, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen. Damit können Sie unstrukturierte Daten analysieren, aufbereiten und weiterverarbeiten.
Algorithmen für maschinelles Lernen können problemlos große Mengen strukturierter Daten in ihrer Gesamtheit sichten. Dies macht es zu einem hervorragenden Format für die Speicherung und Verwaltung in der Cloud. Unstrukturierte Daten hingegen sind für menschliche Nutzer schwer zu lesen und zu verarbeiten. Es ist jetzt möglich, unstrukturierte Daten durch maschinelles Lernen zu verarbeiten und zu analysieren.

Nosql-Datenbanken sind der Weg der Zukunft

Aufgrund des Aufkommens von Big Data besteht ein dringender Bedarf an einer Datenspeicherlösung, die riesige Datenmengen verarbeiten kann. MongoDB beispielsweise ist eine nicht-relationale Datenbank, die sich ideal für den Umgang mit unstrukturierten Daten eignet. Eine NoSQL-Datenbank unterscheidet sich in mehrfacher Hinsicht von einer herkömmlichen SQL-Datenbank. Tabellenstrukturen hingegen sind unnötig. Die Daten werden in Dokumenten und Arrays statt in Datenbanken gespeichert. Infolgedessen kann die Datenbank viel schneller erstellt werden und es ist viel einfacher, mit ihr zu arbeiten. Darüber hinaus kann MongoDB jederzeit mit enormen Datenmengen umgehen, da es unendlich skalieren kann.

Ist Nosql unstrukturierte Daten oder halbstrukturierte Daten?

NoSQL-Datenbanken reagieren in der Regel zusätzlich zur hochstrukturierten Datenverarbeitung auf halbstrukturierte Daten, vollständig unstrukturierte Daten, Dokumente, Diagramme oder dynamische Schemas. RDBMS ist eine der am weitesten verbreiteten Datenbanken für hochstrukturierte Datenverarbeitung.

Daten können in einer Vielzahl von Formaten gefunden werden, darunter Tabellenkalkulationen, Text- und Video- und sogar Audiodateien. Von strukturierten Daten wird erwartet, dass sie eine vordefinierte Struktur aufweisen, bevor sie auf Speichergeräten gespeichert werden. Ohne ein vordefiniertes Datenmodell können unstrukturierte Daten nicht in einer relationalen Datenbank gespeichert und somit nicht abgerufen werden. Eine unstrukturierte Datendatei ist eine Datei, die unstrukturiert ist, aber irgendeine Form von Metadaten enthält, die es dem Benutzer ermöglichen, eine partielle Struktur oder Hierarchie zu bestimmen. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz Wissenschaftler und Ingenieure verwenden Techniken, um Bedeutung (oder zumindest eine übergeordnete Struktur) aus Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu extrahieren. Die Kategorie der halbstrukturierten Daten umfasst E-Mails und andere Dokumente, die dasselbe Format haben, aber Metadaten enthalten, die es Benutzern ermöglichen, auf bestimmte Informationen zuzugreifen. In diesem Artikel sehen wir uns Beispiele aus der Praxis für die verschiedenen Datentypen an und erörtern ihre derzeitige Verwendung in modernen Organisationen.

Strukturierte Daten werden typischerweise in Datenbanken gespeichert (die dann in Data Warehouses integriert werden). Unstrukturierte Daten werden in einer Data Lakes-Datenbank oder einer nicht-relationalen Datenbank gespeichert, da ihnen jegliche Art von vordefiniertem Schema fehlt, das erforderlich ist, um a priori zu erfüllen. Halbstrukturierte Daten, die irgendeine Form von Struktur oder Hierarchie (Metadaten) enthalten, werden normalerweise in modernen NoSQL-Datenbanken wie MongoDB gespeichert.

Da SQL Abfragen auf strukturierten Daten ermöglicht, ist es ein wichtiges Werkzeug für die Datenanalyse. Strukturierte Daten werden organisiert und in Tabellenkalkulationen und Datenbanken verpackt, sodass sie leicht zugänglich sind. Im Gegensatz dazu haben unstrukturierte Daten keine vordefinierten Systeme oder Konstruktionen. Es kann schwierig sein, sie in einer Vielzahl von Formaten zu analysieren, einschließlich Audio, Bildern und Videos. Es ist möglich, diese Art von strukturierten Daten in einer relationalen Datenbank mit der Structured Query Language (SQL) abzufragen. Unstrukturierte Daten wie CRM-Anwendungen (Customer Relationship Management) werden in einigen relationalen Datenbanken gespeichert. Auch wenn die Analyse schwierig sein kann, können unstrukturierte Daten wertvoll sein, wenn sie in Verbindung mit strukturierten Daten verwendet werden. SQL ist ein wichtiges Werkzeug für die Datenanalyse, da es zur Abfrage strukturierter Daten verwendet werden kann.

Ist Mongodb eine unstrukturierte Datenbank?

Mongodb ist eine Open-Source-Datenbank , die ein dokumentenorientiertes Datenmodell verwendet. Daten werden in JSON-ähnlichen Dokumenten mit dynamischen Schemas gespeichert, was die Integration mit anderen Datenquellen erschwert. Mongodb ist keine relationale Datenbank und unterstützt kein SQL.

Mongodb: Eine attraktive Option zum Speichern halbstrukturierter Daten

MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank, die Daten im JSON-Format speichert. Daher ist MongoDB eine ausgezeichnete Wahl für die Speicherung halbstrukturierter Daten. Aufgrund ihrer unterschiedlichen Struktur wird MongoDB häufig als unstrukturierte Datenbank bezeichnet. MongoDB kann verwendet werden, um halbstrukturierte Daten im JSON-Format zu speichern. Daher ist MongoDB eine ausgezeichnete Wahl zum Speichern von Daten, deren Struktur sich ändern kann.