Yapılandırılmamış Verinin Faydaları ve Dezavantajları

Nosql bağlamında, yapılandırılmamış veriler, önceden tanımlanmış bir şemaya uymayan verilerdir. Bu tür veriler genellikle belge odaklı veritabanlarında bulunur ve yapılandırılmış veriler kadar kolay sorgulanmaz veya analiz edilmez. Ancak yapılandırılmamış veriler bazı durumlarda daha esnek ve bunlarla çalışmak daha kolay olabilir.

NoSQL veritabanları, şema tasarımı açısından esnek olabilir ve geliştiricilerin daha hızlı ve daha hızlı çalışmasına olanak tanır. Yuvalanmış veri modelleri, NoSQL veritabanlarının yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veriler için bir veri deposu olarak hizmet etmesine olanak tanır.

Nosql Yapılandırılmamış Veri Kullanıyor mu?

NoSQL platformu, yapılandırılmış verilerden çok daha hızlı büyüyen ve RDBMS'nin ilişkisel şemalarıyla uyumsuz olan yapılandırılmamış verileri depolamak için özellikle kullanışlıdır.

"Yapılandırılmamış veri" terimi, çeşitli anlamlara sahiptir ve büyük olasılıkla çeşitli bağlamlarda kullanılmaktadır. RDBMS, başlangıçta her şeyi tanımlamanızı bekler (aşağıdaki ayrıntılara bakın). Sütun adı ve veri türü) ve sütunda bulunan veri türü, bir R.DBMS'de bu tür verilerin yönetimini zorlaştırır. Gördüğünüz gibi, bir kullanıcının bir ülkeye yaptığı ziyareti izlemek, o ülkeye yaptığı son ziyarete bakılarak gerçekleştirilebilir. Bir No. SQL veritabanı, bir tabloyu, hücrenin adı ülke adına karşılık gelecek şekilde modelleyebilir. BLOB, Oracle Veritabanı gibi RDBMS dahil olmak üzere çeşitli veritabanlarında saklanabilir. CLOB veya BLOB'a sahipseniz, verilerde bir anahtar değer arayamazsınız. Öncelikle yarı yapılandırılmış (JSON, XML, tüm alanlar bilinmez) ve yapılandırılmamış verilerle ilgilenirler.

Yapılandırılmamış veriler söz konusu olduğunda, NoSQL veritabanları daha esnektir ve çok çeşitli uygulamalar için mükemmel bir uyum sağlayabilir. MongoDB, genel olarak büyük ölçekli veri depolama için çok uygundur.

Nosql Yapılandırılmış Verileri Yönetebilir mi?

Geliştiriciler, bir NoSQL veritabanı kullanarak şemalar hakkında endişelenmek yerine daha iyi müşteri hizmeti için sistemler geliştirmeye konsantre olabilirler. NoSQL veritabanları, yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler dahil olmak üzere her türlü veri biçimini işlemek için uygundur.

Mongodb Yapılandırılmamış Verileri İşleyebilir mi?

MongoDB'deki belge veri modeli özellikle yapılandırılmamış veriler için kullanışlıdır. Veriler kendi başına tek bir belgede saklanabilir ve ilişkisel veritabanlarının gerektirdiği satır veya sütun biçimlendirmesini gerektirmez. Yapılandırılmamış verilerin mevcudiyeti hem meydan okuyabilir hem de fırsatlar sağlayabilir.

Yapılandırılmamış Veriler İçin Hangi Veritabanı Kullanılıyor?

Yapılandırılmamış verilerin önceden tanımlanmış bir veri modeli olmadığından, en iyi şekilde ilişkisel olmayan (NoSQL) bir veritabanında yönetilir.

Veritabanındaki Yapılandırılmamış Veri Nedir?

Yapılandırılmamış veriler, geleneksel bir veritabanında düzenlenmemiş verilerdir. Buna metin, resimler, video ve ses dahil olabilir. Yapılandırılmamış veriler genellikle bir NoSQL veritabanında depolanır.

Yapılandırılmamış veriler, medya, görüntüleme, ses, sensör verileri, metin verileri vb. dahil olmak üzere herhangi bir veri türü olabilir. on milyarlarca veya yüz milyarlarca öğeden oluşan yapılandırılmamış veri kümeleri birçok kuruluşta yaygındır. Yapılandırılmış bir veri seti, bir veritabanındaki kayıtların veya işlemlerin bir koleksiyonudur. Kullanıcılar her iki aracı kullanarak bilgilere erişebilir. Yapılandırılmamış veriler, adından da anlaşılacağı gibi, dosyalar veya öğeler gibi küçük boyutlu verilerdir. Bu ölçeği geleneksel dosya yaklaşımlarıyla yönetmek uzun zaman alır, ancak kısa sürede imkansız hale gelir. Çözüm, ölçeklendirme ve işbirliği zorluklarını çözen, coğrafi olarak dağıtılmış kaplarda etkin bir ad alanı sağlar. NetApp'ın StorageGRID teknolojisi, hem özel hem de genel bulutlar için en güvenli ve dayanıklı depolama teknolojisidir.

Kuruluşlar, verilerini giderek daha fazla miktarda yapılandırılmamış veri oluşturan buluta taşıyor. İnsanlar yapılandırılmamış verileri olması gerektiği kadar hızlı okuyamayabilir. Makine öğrenimi bu sorunu çözmek için kullanılabilir.
Makine öğrenimi, bilgisayarların açıkça programlanmasına gerek kalmadan çevrelerinden öğrenmelerine olanak tanıyan bir yapay zeka alt kümesidir. Bununla, yapılandırılmamış verileri analiz edebilir, işleyebilir ve işleyebilirsiniz.
Makine öğrenimi algoritmaları, büyük hacimli yapılandırılmış verileri bütünüyle kolayca inceleyebilir. Bu, onu bulut depolama ve yönetimi için mükemmel bir format haline getirir. Yapılandırılmamış verilerin ise insan kullanıcılar için okunması ve işlenmesi zordur. Makine öğreniminden yararlanarak yapılandırılmamış verileri işlemek ve analiz etmek artık mümkün.

Nosql Veritabanları Geleceğin Yolu

Büyük verilerin ortaya çıkışı nedeniyle, büyük miktarda veriyi işleyebilen bir veri depolama çözümüne acil bir ihtiyaç vardır. Örneğin MongoDB, yapılandırılmamış verileri işlemek için ideal olan ilişkisel olmayan bir veritabanıdır. Bir NoSQL veritabanı, geleneksel bir SQL veritabanından birkaç yönden farklıdır. Tablo yapıları ise gereksizdir. Veriler, veritabanları yerine belgelerde ve dizilerde saklanır. Sonuç olarak, veritabanını oluşturmak çok daha hızlı olabilir ve çalışmak çok daha kolaydır. Ayrıca MongoDB, sınırsız ölçeklenebildiği için çok büyük miktarda veriyi herhangi bir zamanda işleyebilir.

Nosql Yapılandırılmamış Veri mi Yoksa Yarı Yapılandırılmış Veri mi?

NoSQL veritabanları, yüksek düzeyde yapılandırılmış veri işlemeye ek olarak genellikle yarı yapılandırılmış verilere, tamamen yapılandırılmamış verilere, belgelere, grafiklere veya dinamik şemalara yanıt verir. RDBMS, yüksek düzeyde yapılandırılmış veri işleme için en yaygın kullanılan veritabanlarından biridir.

Veriler, elektronik tablolar, metin ve video ve hatta ses dosyaları dahil olmak üzere çeşitli biçimlerde bulunabilir. Yapılandırılan verilerin, depolama cihazlarına depolanmadan önce önceden tanımlanmış bir yapıya sahip olması beklenir. Önceden tanımlanmış bir veri modeli olmadan, yapılandırılmamış veriler ilişkisel bir veritabanında saklanamaz ve bu nedenle erişilemez. Yapılandırılmamış bir veri dosyası, yapılandırılmamış ancak kullanıcının kısmi bir yapı veya hiyerarşi belirlemesine izin veren bir tür meta veri içeren dosyadır. Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Bilim adamları ve Mühendisler, çeşitli kaynaklardan gelen verilerden anlam (veya en azından daha yüksek düzeyde bir yapı) çıkarmak için teknikler kullanır. Yarı yapılandırılmış veri kategorisi, aynı biçimde olan ancak kullanıcıların belirli bilgilere erişmesini sağlayan meta veriler içeren e-postaları ve diğer belgeleri içerir. Bu makalede, farklı veri türlerinin her birinin gerçek dünyadaki örneklerine bakacağız ve bunların modern kuruluşlardaki mevcut kullanımlarını tartışacağız.

Yapılandırılmış veriler tipik olarak veritabanlarında depolanır (bunlar daha sonra Veri Ambarları ile entegre edilir). Yapılandırılmamış veriler bir Data Lakes veritabanında veya ilişkisel olmayan bir veritabanında depolanır, çünkü apriori'yi karşılamak için gereken önceden tanımlanmış herhangi bir şemadan yoksundur. Bir tür yapı veya hiyerarşi (meta veri) içeren yarı yapılandırılmış veriler, genellikle MongoDB gibi modern NoSQL veritabanlarında depolanır.

SQL, yapılandırılmış veriler üzerinde sorgulamalara olanak sağladığından, veri analizi için kritik bir araçtır. Yapılandırılmış veriler, kolayca erişilebilmesi için elektronik tablolar ve veritabanları halinde düzenlenir ve paketlenir. Buna karşılık, yapılandırılmamış veriler önceden tanımlanmış sistemlere veya yapılara sahip değildir. Ses, görüntü ve videolar dahil olmak üzere çeşitli biçimlerde analiz etmek zor olabilir. Yapılandırılmış Sorgu Dili (SQL) kullanılarak bu tür yapılandırılmış verileri ilişkisel bir veritabanında sorgulamak mümkündür. müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) uygulamaları gibi yapılandırılmamış veriler bazı ilişkisel veritabanlarında saklanır. Analiz edilmesi zor olsa da yapılandırılmamış veriler, yapılandırılmış verilerle birlikte kullanıldığında değerli olabilir. SQL, yapılandırılmış verileri sorgulamak için kullanılabileceği için veri analizi için kritik bir araçtır.

Mongodb Yapılandırılmamış Bir Veritabanı mı?

Mongodb, belge odaklı bir veri modeli kullanan açık kaynaklı bir veritabanıdır . Veriler, dinamik şemalarla JSON benzeri belgelerde depolanır ve bu da diğer veri kaynaklarıyla entegrasyonu zorlaştırır. Mongodb ilişkisel bir veritabanı değildir ve SQL'i desteklemez.

Mongodb: Yarı Yapılandırılmış Verileri Depolamak İçin Çekici Bir Seçenek

MongoDB, verileri JSON biçiminde depolayan bir NoSQL veritabanıdır. Sonuç olarak MongoDB, yarı yapılandırılmış verileri depolamak için mükemmel bir seçimdir. Farklı bir şekilde yapılandırıldığı için, MongoDB genellikle yapılandırılmamış bir veritabanı olarak anılır. MongoDB, yarı yapılandırılmış verileri JSON formatında depolamak için kullanılabilir. Sonuç olarak MongoDB, yapısı değişebilen verileri depolamak için mükemmel bir seçimdir.