『壹』 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。
『貳』 什麼是結構化數據非結構化數據半結構化數據
1、結構化數據
結構化數據，簡單來說就是資料庫。結合到典型場景中更容易理解，比如企業ERP、財務系統；醫療HIS資料庫；教育一卡通；政府行政審批；其他核心資料庫等。
基本包括高速存儲應用需求、數據備份需求、數據共享需求以及數據容災需求。
2、非結構化數據
非結構化數據是數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，不方便用資料庫二維邏輯表來表現的數據。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。
3、半結構化數據
和普通純文本相比，半結構化數據具有一定的結構性，OEM(Object exchange Model)是一種典型的半結構化數據模型。
半結構化數據(semi-structured data)。在做一個信息系統設計時肯定會涉及到數據的存儲，一般我們都會將系統信息保存在某個指定的關系資料庫中。我們會將數據按業務分類，並設計相應的表，然後將對應的信息保存到相應的表中。
數據：
數據是指對客觀事件進行記錄並可以鑒別的符號，是對客觀事物的性質、狀態以及相互關系等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合。它是可識別的、抽象的符號。
它不僅指狹義上的數字，還可以是具有一定意義的文字、字母、數字元號的組合、圖形、圖像、視頻、音頻等，也是客觀事物的屬性、數量、位置及其相互關系的抽象表示。例如，「0、1、2…」、「陰、雨、下降、氣溫」、「學生的檔案記錄、貨物的運輸情況」等都是數據。數據經過加工後就成為信息。
在計算機科學中，數據是所有能輸入計算機並被計算機程序處理的符號的介質的總稱，是用於輸入電子計算機進行處理，具有一定意義的數字、字母、符號和模擬量等的通稱。計算機存儲和處理的對象十分廣泛，表示這些對象的數據也隨之變得越來越復雜。
『叄』 什麼是結構化數據，非結構化數據
（1）結構化數據，簡單來說就是資料庫。結合到典型場景中更容易理解，比如企業ERP、財務系統；醫療HIS資料庫；政府行政審批；其他核心資料庫等。這些應用需要哪些存儲方案呢？基本包括高速存儲應用需求、數據備份需求、數據共享需求以及數據容災需求。
（2）非結構化資料庫是指其欄位長度可變，並且每個欄位的記錄又可以由可重復或不可重復的子欄位構成的資料庫，用它不僅可以處理結構化數據（如數字、符號等信息）而且更適合處理非結構化數據（全文文本、圖像、聲音、影視、超媒體等信息）。
面對海量非結構數據存儲，杉岩海量對象存儲MOS，提供完整解決方案，採用去中心化、分布式技術架構，支持百億級文件及EB級容量存儲，具備高效的數據檢索、智能化標簽和分析能力，輕松應對大數據和雲時代的存儲挑戰，為企業發展提供智能決策。
『肆』 什麼是非結構化數據
非結構化數據是數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，不方便用資料庫二維邏輯表來表現的數據。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。
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。
非結構化數據的特點：
分析數據不需要一個專業性很強的數學家或數據科學團隊，公司也不需要專門聘請IT精英去做。真正的分析發生在用戶決策階段，即管理一個特殊產品細分市場的部門經理，可能是負責尋找最優活動方案的市場營銷者，也可能是負責預測客戶群體需求的總經理。
終端用戶有能力、也有權利和動機去改善商業實踐，並且視覺文本分析工具可以幫助他們快速識別最相關的問題，及時採取行動，而這都不需要依靠數據科學家。
以上內容參考：
網路-非結構化數據
『伍』 非結構化資料庫都有哪些謝謝
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。
『陸』 什麼是nosql非結構化資料庫
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。NoSQL的擁護者們提倡運用非關系型的數據存儲，相對於鋪天蓋地的關系型資料庫運用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。NoSQLNoSQL資料庫的四大分類鍵值(Key-Value)存儲資料庫這一類資料庫主要會使用到一個哈希表，這個表中有一個特定的鍵和一個指針指向特定的數據。Key/value模型對於IT系統來說的優勢在於簡單、易部署。但是如果DBA只對部分值進行查詢或更新的時候，Key/value就顯得效率低下了。[3] 舉例如：Tokyo Cabinet/Tyrant, Redis, Voldemort, Oracle BDB.列存儲資料庫。這部分資料庫通常是用來應對分布式存儲的海量數據。鍵仍然存在，但是它們的特點是指向了多個列。這些列是由列家族來安排的。如：Cassandra, HBase, Riak.文檔型資料庫文檔型資料庫的靈感是來自於Lotus Notes辦公軟體的，而且它同第一種鍵值存儲相類似。該類型的數據模型是版本化的文檔，半結構化的文檔以特定的格式存儲，比如JSON。文檔型資料庫可 以看作是鍵值資料庫的升級版，允許之間嵌套鍵值。而且文檔型資料庫比鍵值資料庫的查詢效率更高。如：CouchDB, MongoDb. 國內也有文檔型資料庫SequoiaDB，已經開源。圖形(Graph)資料庫圖形結構的資料庫同其他行列以及剛性結構的SQL資料庫不同，它是使用靈活的圖形模型，並且能夠擴展到多個伺服器上。NoSQL資料庫沒有標準的查詢語言(SQL)，因此進行資料庫查詢需要制定數據模型。許多NoSQL資料庫都有REST式的數據介面或者查詢API。[2] 如：Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph.因此，我們總結NoSQL資料庫在以下的這幾種情況下比較適用：1、數據模型比較簡單；2、需要靈活性更強的IT系統；3、對資料庫性能要求較高；4、不需要高度的數據一致性；5、對於給定key，比較容易映射復雜值的環境。
『柒』 什麼叫「非結構化資料庫技術」
.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。
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。
『捌』 結構化數據和非結構化數據是什麼意思
（1）結構化數據，簡單來說就是資料庫。結合到典型場景中更容易理解，比如企業ERP、財務系統；醫療HIS資料庫；政府行政審批；其他核心資料庫等。這些應用需要哪些存儲方案呢？基本包括高速存儲應用需求、數據備份需求、數據共享需求以及數據容災需求。
（2）非結構化資料庫是指其欄位長度可變，並且每個欄位的記錄又可以由可重復或不可重復的子欄位構成的資料庫，用它不僅可以處理結構化數據（如數字、符號等信息）而且更適合處理非結構化數據（全文文本、圖像、聲音、影視、超媒體等信息）。
面對海量非結構數據存儲，杉岩海量對象存儲MOS，提供完整解決方案，採用去中心化、分布式技術架構，支持百億級文件及EB級容量存儲，具備高效的數據檢索、智能化標簽和分析能力，輕松應對大數據和雲時代的存儲挑戰，為企業發展提供智能決策。
『玖』 「數據倉庫之父」談如何處理非結構化數據
毫無疑問，這是一個信息爆炸的時代。你的伺服器上充滿了各種各樣的數據。問題就提出來了，你如何處理那些非結構化數據？在本文中，讓「數據倉庫之父」 W.H.Inmon談談他自己的獨到見解。
雖說非結構化數據很難處理，但是它已經存在很久了，肯定比計算機的歷史還要久遠。不信的話，想想聖經，埃及象形文字，和卡馬河佛經這些骨灰級的東西，它們都是非結構化數據，它們的歷史可想而知了。這些非結構化數據絕對比那些矽片的出現的要早。搜索引擎雖然出現了一段時間，但也絕沒有印刷時代歷史悠久。即便現在的搜索引擎已經很完善了，但想隨心所欲的處理包含非結構化數據信息的時代還沒有到來，至少目前是這樣的。這是什麼原因造成的呢？
1、無用輸入，無用輸出 ：
只有實現非結構化數據到數據倉庫的抽取，搜索引擎才會釋放出非結構化數據的真正價值。實現非結構化數據的整合存在著困難，想想那些很早就提出來的信息技術難題：無用信息輸入，無用信息輸出（GIGO），就會知道即使功能再強大的搜索引擎，用來處理那些實質上未經提煉和整和的數據會得到什麼結果？搜索引擎的結果會告訴我們答案，返回給用戶的也將會是一些沒有提煉，無用的信息。
因此，在搜索之前，那些非結構化的文本數據需要被提煉整合。如果這個工作完成的話，就不會有無用信息的輸入，那麼將不會產生無用的輸出信息。
2、Internet數據和公司數據的差異 ：
通過搜索Internet來提煉數據收效甚微。通過Internet提煉和整合數據是白費力氣。試圖在Internet整合數據好比愚公移山，大海撈針。
但是公司數據就是另外一回事了，有以下兩個原因。第一，當提到公司數據，它的總量和類型是有限的，而Internet上的數據正好相反，無窮無盡。第二，不像Internet數據，公司數據幾乎和公司的事務相關。我可以很肯定的說，Internet上的數據上只有小部分的數據和公司的事務相關。
因此，整合公司文本數據，或者為了研究或者分析的目的而去整合，是非常可行的。
3、什麼樣的公司數據需要整合：
因此什麼樣的公司數據需要被整合呢？很明顯，有這么些類型的公司數據應該被整合，包括：
1．客戶數據——那些與客戶信息相關的數據
2．安全性數據——如意外事件，審查，修理，特約條款等等這些重要的事件
3．合同數據——與公司合同相關的數據
4．發現數據（Discovery data）——訴訟過程中的數據
5．順應性數據（Compliance data）——針對公司敏感事件和事務的描述
由此看出，公司數據限制很少，或者從理論上說，是沒有限制的。
4、數據整合的優勢：
整合公司文本數據的重大優點之一，就是一旦整合，它們就可以輸入到數據倉庫中，並且能重用。也就是說，公司文本數據只需要整合一次。整合之後，只要你願意，你可以多次研究和分析這些數據，可謂一勞永逸。
值得一提的是，在這公司文本數據整合後，就可以放入到數據倉庫中。一旦進入了數據倉庫，這些數據就能與結構數據結合到一起。
5、客戶信息分析 ：
舉個例子，如針對公司的客戶信息管理系統，就要分析客戶信息。通常會從客戶那裡收到e-mail。但是，一旦那些e-mail閱讀之後，通常就被放在一邊了。這些讀過的郵件將會存放到一個文件夾里，從此這些郵件就在那裡擱置著，與另外上千的e-mail堆放在一起。
問題是，當公司需要這些信息的時候，這些信息卻很難找到。當一些e-mail涉及到潛在的未來信息，就顯得更加重要了。
客戶瓊斯夫人案例分析
為了證明以上觀點，讓我們看看一個案例，這個案例的主角是一位叫瓊斯夫人的客戶。假設她上個月寫了一個e-mail來嚴厲批評公司的銷售人員，因為她的一個訂單被延誤了。而正好這個月，公司的另外銷售人員准備打電話給瓊斯夫人，請求下更多的訂單。這是時候，對於那個銷售人員來說，上個月的來自瓊斯夫人的e-mail重不重要呢？
答案當然是非常重要的。如果我們想給瓊斯夫人推銷更多的新產品，這個時候關於客戶最近的任何信息都是非常重要的，無論正面了解的信息，還是從瓊斯夫人那裡反饋的信息。因此，擺在我們公司面前的問題就是如何找到那些與客戶相關的e-mail？如何過濾掉那些不相關的e-mail？
這里說的例子，只是其中的一個，許多的例子都需要用到非結構文本數據，如果為公司文本數據設計一個專門的整合過程，將這些公司文本數據能存儲到一個數據倉庫里，查找、過濾信息就好辦多了。
註：數據無非包括結構化數據和非結構化數據。結構化數據可以很輕松的被導入到數據倉庫中，因為不管是3NF還是星型模型，它們在結構上都屬於結構化數據。而非結構化數據包括音頻、圖像、e-mail、電子表格、txt文本、文檔、報告等。
作者簡介
比爾•恩門（Bill Inmon），被稱為數據倉庫之父，最早的數據倉庫概念提出者，在資料庫技術管理與資料庫設計方面，擁有逾35年的經驗。他是「企業信息工廠」的合作創始人與「政府信息工廠」的創始人。