ประโยชน์และข้อเสียของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ในบริบท nosql ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างคือข้อมูลที่ไม่เป็นไปตามสคีมาที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ข้อมูลประเภทนี้มักพบในฐานข้อมูลเชิงเอกสาร และไม่สามารถสืบค้นหรือวิเคราะห์ได้ง่ายเหมือน ข้อมูลที่มีโครงสร้าง อย่างไรก็ตาม ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างสามารถยืดหยุ่นและทำงานได้ง่ายขึ้นในบางสถานการณ์

ฐานข้อมูล NoSQL สามารถยืดหยุ่นได้ในแง่ของการออกแบบสคีมา ช่วยให้นักพัฒนาทำงานได้เร็วขึ้นและเร็วขึ้น โมเดลข้อมูลที่ซ้อนกันช่วยให้ฐานข้อมูล NoSQL ทำหน้าที่เป็นที่เก็บข้อมูลสำหรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้าง

Nosql ใช้ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือไม่

แพลตฟอร์ม NoSQL มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ซึ่งเติบโตเร็วกว่าข้อมูลที่มีโครงสร้างมาก และเข้ากันไม่ได้กับสคีมาเชิงสัมพันธ์ของ RDBMS

คำว่า "ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง" มีความหมายที่หลากหลายและมักจะใช้ในบริบทต่างๆ RDBMS คาดหวังให้คุณกำหนดทุกอย่างตั้งแต่เริ่มต้น (ดูรายละเอียดด้านล่าง) ชื่อคอลัมน์และประเภทข้อมูล) รวมถึงประเภทของข้อมูลที่อยู่ในคอลัมน์ ทำให้การจัดการข้อมูลประเภทนี้ใน R.DBMS ทำได้ยาก อย่างที่คุณเห็น การติดตามการเยี่ยมชมประเทศของผู้ใช้สามารถทำได้โดยการดูที่การเยี่ยมชมประเทศนั้นครั้งล่าสุด ไม่ ฐานข้อมูล SQL สามารถจำลองตารางในลักษณะที่ชื่อของเซลล์สอดคล้องกับชื่อประเทศ BLOB สามารถจัดเก็บในฐานข้อมูลต่างๆ รวมถึง RDBMS เช่น Oracle Database หากคุณมี CLOB หรือ BLOB คุณจะไม่สามารถค้นหาค่าคีย์ในข้อมูลได้ ส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับข้อมูลกึ่งโครงสร้าง (JSON, XML ไม่รู้จักทุกฟิลด์) และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

เมื่อพูดถึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ฐานข้อมูล NoSQL จะมีความยืดหยุ่นมากกว่าและเหมาะสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย MongoDB เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่โดยทั่วไป

Nosql สามารถจัดการข้อมูลที่มีโครงสร้างได้หรือไม่?

นักพัฒนาสามารถมีสมาธิกับการพัฒนาระบบเพื่อการบริการลูกค้าที่ดีขึ้น แทนที่จะกังวลเกี่ยวกับสคีมาโดยใช้ ฐานข้อมูล NoSQL ฐานข้อมูล NoSQL เหมาะสำหรับจัดการรูปแบบข้อมูลทุกประเภท รวมถึงข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้าง

Mongodb สามารถจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้หรือไม่?

โมเดลข้อมูลเอกสาร ใน MongoDB มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ข้อมูลสามารถจัดเก็บในเอกสารเดียวโดยตัวมันเอง และไม่จำเป็นต้องจัดรูปแบบแถวหรือคอลัมน์ที่จำเป็นสำหรับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ความพร้อมใช้งานของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างสามารถท้าทายและให้โอกาส

ฐานข้อมูลใดใช้สำหรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

เนื่องจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างไม่มีโมเดลข้อมูลที่กำหนดไว้ล่วงหน้า จึงจัดการได้ดีที่สุดในฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ (NoSQL)

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างในฐานข้อมูลคืออะไร?

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างคือข้อมูลที่ไม่ได้จัดอยู่ใน ฐานข้อมูลแบบดั้งเดิม ซึ่งอาจรวมถึงข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และเสียง ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างมักถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูล NoSQL

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างสามารถเป็นข้อมูลประเภทใดก็ได้ รวมถึงสื่อ รูปภาพ เสียง ข้อมูลเซนเซอร์ ข้อมูลข้อความ และอื่นๆ ชุดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหลายหมื่นล้านหรือหลายแสนล้านรายการเป็นเรื่องปกติในหลายองค์กร ชุดข้อมูลที่มีโครงสร้าง คือชุดของบันทึกหรือธุรกรรมในฐานข้อมูล ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลโดยใช้เครื่องมือทั้งสอง ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างตามชื่อหมายถึง คือข้อมูลที่มีขนาดเล็ก เช่น ไฟล์หรือรายการ การจัดการสเกลนี้ด้วยวิธีการใช้ไฟล์แบบดั้งเดิมนั้นใช้เวลานาน แต่ก็แทบจะเป็นไปไม่ได้เลย โซลูชันนี้จัดเตรียมเนมสเปซที่ใช้งานอยู่ในคอนเทนเนอร์ที่กระจายตามพื้นที่ซึ่งแก้ปัญหาความท้าทายด้านขนาดและการทำงานร่วมกัน เทคโนโลยี StorageGRID จาก NetApp เป็นเทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลที่ปลอดภัยและทนทานที่สุดสำหรับทั้งคลาวด์ส่วนตัวและสาธารณะ

องค์กรต่าง ๆ กำลังย้ายข้อมูลไปยังคลาวด์มากขึ้นเรื่อยๆ ซึ่งเป็นการสร้างข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาล มนุษย์อาจไม่สามารถอ่านข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้เร็วเท่าที่ควร แมชชีนเลิร์นนิงสามารถใช้แก้ปัญหานี้ได้
การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากสิ่งรอบตัวโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน คุณสามารถวิเคราะห์ ประมวลผล และประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้
อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถกรองข้อมูลที่มีโครงสร้างจำนวนมากได้อย่างง่ายดาย สิ่งนี้ทำให้เป็นรูปแบบที่ยอดเยี่ยมสำหรับการจัดเก็บและการจัดการบนคลาวด์ ในทางกลับกัน ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างนั้นยากต่อการอ่านและประมวลผลสำหรับผู้ใช้ที่เป็นมนุษย์ ขณะนี้สามารถประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง

ฐานข้อมูล Nosql คือหนทางแห่งอนาคต

เนื่องจากการถือกำเนิดของข้อมูลขนาดใหญ่ จึงมีความจำเป็นเร่งด่วนสำหรับโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลที่สามารถจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ ตัวอย่างเช่น MongoDB เป็นฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ซึ่งเหมาะสำหรับการจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ฐานข้อมูล NoSQL แตกต่างจากฐานข้อมูล SQL แบบดั้งเดิมหลายประการ ในทางกลับกัน โครงสร้างตารางนั้นไม่จำเป็น ข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในเอกสารและอาร์เรย์มากกว่าในฐานข้อมูล ด้วยเหตุนี้ ฐานข้อมูลจึงสามารถสร้างได้เร็วกว่ามาก และทำงานด้วยได้ง่ายกว่ามาก นอกจากนี้ MongoDB ยังสามารถจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ทุกเมื่อเนื่องจากสามารถขยายขนาดได้ไม่จำกัด

Nosql Unstructured Data หรือ Semi Structured Data?

โดยทั่วไปแล้ว ฐานข้อมูล NoSQL จะตอบสนองต่อข้อมูลกึ่งโครงสร้าง ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างทั้งหมด เอกสาร กราฟ หรือสคีมาแบบไดนามิก นอกเหนือจากการประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างสูง RDBMS เป็นหนึ่งในฐานข้อมูลที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างสูง

ข้อมูลสามารถพบได้ในหลายรูปแบบ รวมถึงสเปรดชีต ข้อความและวิดีโอ และแม้แต่ไฟล์เสียง ข้อมูลที่มีโครงสร้างคาดว่าจะมีโครงสร้างที่กำหนดไว้ล่วงหน้าก่อนที่จะถูกจัดเก็บไว้ในอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูล หากไม่มีโมเดลข้อมูลที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจะไม่สามารถจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ได้ ดังนั้นจึงไม่สามารถเข้าถึงได้ ไฟล์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง คือไฟล์ที่ไม่มีโครงสร้างแต่มีข้อมูลเมตาบางรูปแบบที่อนุญาตให้ผู้ใช้กำหนดโครงสร้างบางส่วนหรือลำดับชั้น นักวิทยาศาสตร์และวิศวกรด้านการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ใช้เทคนิคในการดึงความหมาย (หรืออย่างน้อยที่สุด โครงสร้างระดับที่สูงกว่า) จากข้อมูลจากแหล่งต่างๆ หมวดหมู่ข้อมูลกึ่งโครงสร้างประกอบด้วยอีเมลและเอกสารอื่นๆ ที่อยู่ในรูปแบบเดียวกันแต่มีข้อมูลเมตาที่ช่วยให้ผู้ใช้เข้าถึงข้อมูลเฉพาะได้ ในบทความนี้ เราจะดูตัวอย่างจริงของข้อมูลแต่ละประเภทและหารือเกี่ยวกับการใช้งานปัจจุบันในองค์กรสมัยใหม่

โดยทั่วไปข้อมูลที่มีโครงสร้างจะถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูล (ซึ่งจากนั้นจะรวมเข้ากับคลังข้อมูล) ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจะถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูล Data Lakes หรือฐานข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ เนื่องจากไม่มีสคีมาที่กำหนดไว้ล่วงหน้าประเภทใดๆ ที่จำเป็นเพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดเบื้องต้น ข้อมูลกึ่งโครงสร้างที่มีรูปแบบโครงสร้างหรือลำดับชั้น (เมทาดาทา) บางรูปแบบมักจะจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูล NoSQL สมัยใหม่ เช่น MongoDB

เนื่องจาก SQL เปิดใช้งานการสืบค้นข้อมูลที่มีโครงสร้าง จึงเป็นเครื่องมือที่สำคัญสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ข้อมูลที่มีโครงสร้างได้รับการจัดระเบียบและบรรจุเป็นสเปรดชีตและฐานข้อมูลเพื่อให้เข้าถึงได้ง่าย ในทางตรงกันข้าม ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจะไม่มีระบบหรือโครงสร้างที่กำหนดไว้ล่วงหน้า การวิเคราะห์ในรูปแบบต่างๆ รวมถึงเสียง ภาพ และวิดีโออาจเป็นเรื่องยาก เป็นไปได้ที่จะสืบค้นข้อมูลที่มีโครงสร้างประเภทนี้ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์โดยใช้ Structured Query Language (SQL) ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น แอปพลิเคชันการจัดการลูกค้าสัมพันธ์ (CRM) จะถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์บางฐานข้อมูล แม้ว่าจะวิเคราะห์ได้ยาก แต่ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างก็มีประโยชน์หากใช้ร่วมกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง SQL เป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เนื่องจากสามารถใช้เพื่อสืบค้นข้อมูลที่มีโครงสร้างได้

Mongodb เป็นฐานข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือไม่?

Mongodb เป็น ฐานข้อมูลโอเพ่นซอร์ส ที่ใช้โมเดลข้อมูลเชิงเอกสาร ข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในเอกสารที่คล้ายกับ JSON ด้วยไดนามิกสคีมา ทำให้การรวมกับแหล่งข้อมูลอื่นทำได้ยาก Mongodb ไม่ใช่ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และไม่รองรับ SQL

Mongodb: ตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับการจัดเก็บข้อมูลกึ่งโครงสร้าง

MongoDB เป็นฐานข้อมูล NoSQL ที่เก็บข้อมูลในรูปแบบ JSON ด้วยเหตุนี้ MongoDB จึงเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการจัดเก็บข้อมูลกึ่งโครงสร้าง เนื่องจากมีโครงสร้างแตกต่างกัน MongoDB จึงมักถูกเรียกว่า ฐานข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง สามารถใช้ MongoDB เพื่อเก็บข้อมูลกึ่งโครงสร้างในรูปแบบ JSON ด้วยเหตุนี้ MongoDB จึงเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการจัดเก็บข้อมูลที่สามารถเปลี่ยนแปลงโครงสร้างได้