⑴ 目前主流的關系資料庫在存儲非結構化和半結構化數據都做了哪些優化
資料庫主要用於存儲結構化數據的
半結構化數據有一些類似於資料庫的存儲方式，如XML 資料庫管理等
非結構化數據常用文件系統來存儲，很少用資料庫來存儲的（比如存儲庫要記錄一個圖片，也只是在資料庫中記錄了圖片的大小、位置等元數據，圖片的實際內容是保存在文件系統中的）
也有資料庫直接保存非/半結構化數據，主要是依靠數據壓縮和數據去重優化存儲效率
⑵ 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。
⑶ 關系型資料庫和非關系型資料庫區別
1、數據存儲方式不同。
關系型和非關系型資料庫的主要差異是數據存儲的方式。關系型數據天然就是表格式的，因此存儲在數據表的行和列中。數據表可以彼此關聯協作存儲，也很容易提取數據。
與其相反，非關系型數據不適合存儲在數據表的行和列中，而是大塊組合在一起。非關系型數據通常存儲在數據集中，就像文檔、鍵值對或者圖結構。你的數據及其特性是選擇數據存儲和提取方式的首要影響因素。
2、擴展方式不同。
SQL和NoSQL資料庫最大的差別可能是在擴展方式上，要支持日益增長的需求當然要擴展。
要支持更多並發量，SQL資料庫是縱向擴展，也就是說提高處理能力，使用速度更快速的計算機，這樣處理相同的數據集就更快了。
因為數據存儲在關系表中，操作的性能瓶頸可能涉及很多個表，這都需要通過提高計算機性能來客服。雖然SQL資料庫有很大擴展空間，但最終肯定會達到縱向擴展的上限。而NoSQL資料庫是橫向擴展的。
而非關系型數據存儲天然就是分布式的，NoSQL資料庫的擴展可以通過給資源池添加更多普通的資料庫伺服器(節點)來分擔負載。
3、對事務性的支持不同。
如果數據操作需要高事務性或者復雜數據查詢需要控制執行計劃，那麼傳統的SQL資料庫從性能和穩定性方面考慮是你的最佳選擇。SQL資料庫支持對事務原子性細粒度控制，並且易於回滾事務。
雖然NoSQL資料庫也可以使用事務操作，但穩定性方面沒法和關系型資料庫比較，所以它們真正閃亮的價值是在操作的擴展性和大數據量處理方面。
參考資料來源：網路——關系型資料庫
參考資料來源：網路——非關系型資料庫
⑷ 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
⑸ 資料庫技術的發展趨勢
資料庫技術的發展趨勢:
根據資料庫應用及多家分析機構的評估，資料庫技術發展將以應用為導向，面向業務服務，並與計算機網路和人工智慧等技術結合，為新型應用提供多種支持。
（1）雲資料庫和混合數據快速發展
雲資料庫（Cloud Database）簡稱為雲庫， 是在雲計算環境中部署和虛擬化的資料庫。將各種關系型資料庫看成一系列簡單的二維表，並基於簡化版本的SQL或訪問對象進行操作。使傳統關系型資料庫通過提交一個有效地鏈接字元串即可加入雲資料庫，雲資料庫可解決數據集中更廣泛的異地資源共享問題。
（2）數據集成與數據倉庫
數據倉庫（Data Warehouse）是面向主題、集成、相對穩定、反映歷史變化的數據集合，是決策支持系統和聯機分析應用數據源的結構化數據環境。主要側重對機構歷史數據的綜合分析利用，找出對企業發展有價值的信息，以提供決策支持，幫助提高效益。其特徵是面向主題、集成性、穩定性和時變性。新一代資料庫使數據集成和數據倉庫的實施更簡單。數據應用逐步過渡到數據服務，開始注重處理：關系型與非關系型數據的融合、分類、國際化多語言數據。
（3）主數據管理和商務智能
在企事業機構內部業務應用整合和系統互聯中，許多機構具有相同業務語義的數據被多次反復定義和存儲，導致數據大量冗餘成為IT環境發展的障礙，為了有效使用和管理這些數據，主數據管理已經成為一個新的熱點。
商務智能（Business Intelligence）是指利用數據倉庫及數據挖掘技術對業務數據分析處理並提供決策信息和報告，促進企業利用現代信息技術收集、管理和分析商務數據，改善決策水平，提升績效，增強綜合競爭力的智慧和能力。是企業利用現代信息技術收集、管理和分析商務數據和信息，創造和累計商務知識和見解，改善商務決策水平，採取有效的商務行動，完善各種商務流程，提升各方面商務績效，增強綜合競爭力的智慧和能力。融合了先進信息技術與創新管理理念的結合體，集成企業內外的數據，加工並從中提取能夠創造商業價值的信息，面向企業戰略並服務於管理層。
（4）「大數據」促進新型資料庫
進入「大數據時代」，大數據量、高並發、分布式和實時性的需求，由於傳統的資料庫技術的數據模型和預定義的操作模式，時常難以滿足實際需求，致使新型資料庫在大數據的場景下，將取代傳統資料庫成為主導。
（5）基於網路的自動化管理
網路資料庫應用系統的廣泛應用，使資料庫管理更加自動化。如網購、網銀等系統，從企業級Enterprise-class到世界級World-class的轉變，提供更多基於Internet環境的管理工具，完成資料庫管理網路化。應用程序編程介面API(Application ProgrammingInterface)更開放，基於瀏覽器端技術的管理套件，便於分布遠程管理。
（6）PHP將促進資料庫產品應用
隨著新一代Web技術的廣泛應用，在.NET和Java成為數據應用的主體開發平台後，很多廠商為了爭取市場在新版本資料庫產品推出後，提供面向超級文本預處理語言PHP（Hypertext Preprocessor）的專用驅動和應用。
（7）資料庫將與業務語義的數據內容融合
資料庫將更廣泛地為用於「信息服務」。對新一代基於AJAX、MashUp、SNS等技術的創新應用，數據從集中於邏輯中心資料庫，改為分布網路，為了給予技術支持，數據聚集及基於業務語義的數據內容融合也成為資料庫發展的方向，不僅在商務智能領域不斷加強對服務應用的支持，而且注重加強數據集成服務。
⑹ 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。
⑺ 碩士論文開題報告
碩士論文開題報告模板4500字
本課題來源於作者在學習和實習中了解到的兩個事實，屬於自擬課題。
其一，作者在2011年7月在XXX公司調研，了解到現如今各行業都面臨著數據量劇增長，並由此帶來業務處理速度緩慢，數據維護困難等問題。為了應對此挑戰，很多企業開實施大數據發展戰略。現如今的大數據發展戰略可以概括為兩類，一類是垂直擴展。即採用存儲容量更大，處理能力更強的設備，此種方式成本較大，過去很多大公司一直採用此種方法處理大數據。但自從2004年Google發布關於GFS，MapRece和BigTable三篇技術論文之後，雲計算開始興起，2006年Apache Hadoop項目啟動。隨後從2009年開始，隨著雲計算和大數據的發展，Hadoop作為一種優秀的數據分析、處理解決方案，開始受到許多 IT企業的關注。相較於垂直擴張所需的昂貴成本，人們更鍾情於採用這種通過整合廉價計算資源的水平擴展方式。於是很多IT企業開始探索採用Hadoop框架構建自己的大數據環境。
其二，作者自2013年4月在XXX實習過程中進一步了解到，因為關系資料庫在存儲數據格式方面的局限，以及其Schema機制帶來的擴展性上的不便，目前在大部分的大數據應用環境中都採用非結構化的資料庫，如列式存儲的Hbase，文檔型存儲的MangoDB，圖資料庫neo4j等。這些非結構化資料庫因為可擴展性強、資源利用率高，高並發、響應速度快等優勢，在大數據應用環境中得到了廣泛的應用。但此種應用只解決了前端的業務處理，要真正利用大數據實現商務智能，還需要為決策支持系統和聯機分析應用等提供一數據環境——數據倉庫。為此，導師指導本文作者擬此題目，研究基於Hadoop框架的數據倉庫解決方案。
二、研究目的和意義：
現如今，數據已經滲透到每一個行業，成為重要的生產因素。近年來，由於歷史積累和和數據增長速度加快，各行業都面臨著大數據的難題。事實上，大數據既是機遇又時挑戰。合理、充分利用大數據，將其轉變為海量、高增長率和多樣化的信息資產，將使得企業具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化等能力。因此，很多IT企業都將大數據作為其重要的發展戰略，如亞馬遜、FaceBook已布局大數據產業，並取得了驕人的成績。事實上，不止谷歌、易趣網或亞馬遜這樣的大型互聯網企業需要發展大數據，任何規模的企業都有機會從大數據中獲得優勢，並由此構建其未來業務分析的基礎，在與同行的競爭中，取得顯著的優勢。
相較於大型企業，中小企業的大數據發展戰略不同。大公司可以憑借雄厚的資本和技術實力，從自身環境和業務出發，開發自己的軟體平台。而中小企業沒有那樣的技術實力，也沒有那麼龐大的資金投入，更傾向於選擇一個普遍的、相對廉價的解決方案。本文旨在分析大數據環境下資料庫的特點，結合當下流行的Hadoop框架，提出了一種適用於大數據環境的數據倉庫的解決方案並實現。為中小企業在大數據環境中構建數據倉庫提供參考。其具體說來，主要有以下三方面意義：
首先，目前主流的資料庫如Oracle、SQL Server都有對應自己資料庫平台的一整套的數據倉庫解決方案，對於其他的關系型資料庫如MySQL等，雖然沒有對應資料庫平台的數據倉庫解決方案，但有很多整合的數據倉庫解決方案。而對於非結構化的資料庫，因其數據模型不同於關系型資料庫，需要新的解決方案，本文提出的基於Hive/Pentaho的數據倉庫實現方案可以為其提供一個參考。
其次，通過整合多源非結構化資料庫，生成一個面向主題、集成的.數據倉庫，可為大數據平台上的聯機事務處理、決策支持等提供數據環境，從而有效利用數據資源輔助管理決策。
再次，大數據是一個廣泛的概念，包括大數據存儲、大數據計算、大數據分析等各個層次的技術細節，本文提出的「大數據環境下的數據倉庫解決方案及實現「豐富了大數據應用技術的生態環境，為大數據環境下的數據分析、數據挖掘等提供支撐。
三、國內外研究現狀和發展趨勢的簡要說明：
本文研究的主體是數據倉庫，區別於傳統基於關系型資料庫的數據倉庫，本文聚焦大數據環境下基於非結構資料庫的數據倉庫的構建與實現。因此，有必要從數據倉庫和大數據環境下的資料庫兩方面進行闡述。
(一) 數據倉庫國內外研究現狀
自從Bill Inmon 在1990年提出「數據倉庫」這一概念之後，數據倉庫技術開始興起，並給社會帶來新的契機，逐漸成為一大技術熱點。目前，美國30%到40%的公司已經或正在建造數據倉庫。現如今隨著數據模型理論的完善，資料庫技術、應用開發及挖掘技術的不斷進步，數據倉庫技術不斷發展，並在實際應用中發揮了巨大的作用。以數據倉庫為基礎，以聯機分析處理和數據挖掘工具為手段的決策支持系統日漸成熟。與此同時，使用數據倉庫所產生的巨大效益又刺激了對數據倉庫技術的需求，數據倉庫市場正以迅猛的勢頭向前發展。
我國企業信息化起步相對較晚，數據倉庫技術在國內的發展還處於積累經驗階段。雖然近年來，我國大中型企業逐步認識到利用數據倉庫技術的重要性，並已開始建立自己的數據倉庫系統，如中國移動、中國電信、中國聯通、上海證券交易所和中國石油等。但從整體上來看，我國數據倉庫市場還需要進一步培育，數據倉庫技術同國外還有很大差距。為此，我國許多科技工作者已開始對數據倉庫相關技術進行深入研究，通過對國外技術的吸收和借鑒，在此基礎上提出適合國內需求的技術方案。
(二) 非結化資料庫國內外研究現狀
隨著資料庫技術深入應用到各個領域，結構化資料庫逐漸顯露出一些弊端。如在生物、地理、氣候等領域，研究面對的數據結構並不是傳統上的關系數據結構。如果使用關系資料庫對其進行存儲、展示，就必須將其從本身的數據結構強行轉換為關系數據結構。採用此種方式處理非結構數據，不能在整個生命周期內對非關系數據進行管理，並且數據間的關系也無法完整的表示出來。在此背景下，非結構化資料庫應運而生。相較於關系資料庫，非結構資料庫的欄位長度可變，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。如此，它不僅可以處理結構化數據，更能處理文本、圖象、聲音、影視、超媒體等非結構化數據。近年來，隨著大數據興起，非結構資料庫開始廣泛應用，以支持大數據處理的多種結構數據。
目前，非結構化的資料庫種類繁多，按其存儲數據類型分，主要包含內存資料庫、列存儲型、文檔資料庫、圖資料庫等。其中，常見的內存資料庫有SQLite，Redis，Altibase等;列存儲資料庫有Hbase，Bigtable等;文檔資料庫有MangoDB，CouchDB，RavenDB等;圖資料庫有Neo4j等。近年來，我國非結構資料庫也有一定發展，其中最具代表的是國信貝斯的iBASE資料庫。可以預見在不久的將來，伴隨這大數據的應用，非結構資料庫將會得到長足的發展和廣泛的應用。
四、主要研究內容和要求達到的深度：
本文研究的方向是數據倉庫，並且是聚焦於大數據這一特定環境下的數據倉庫建設，其主要內容包括以下幾點：
1. 非結構資料庫的數據倉庫解決方案：本文聚焦於大數據這一特定環境下的數據倉庫建設，因為大數據環境下的數據倉庫建設理論文獻很少，首先需要以研究關系資料庫型數據倉庫的解決方案為參考，然後對比關系資料庫和非結構資料庫的特點，最後在參考方案的基礎上改進，以得到適合非結構資料庫環境的數據倉庫解決方案。
2. 非結構資料庫和關系資料庫間數據轉換：非結構資料庫是對關系資料庫的補充，很多非結構資料庫應用環境中都有關系資料庫的身影。因此，非結構資料庫和關系資料庫間數據轉換是建立非結構資料庫需要解決的一個關鍵問題。
3. 基於非結構資料庫的數據倉庫構建：本文擬採用手禮網的數據，分析其具體的數據環境和需求，為其構建基於非結構資料庫的數據倉庫，主要包括非結構資料庫的數據抽取，Hive資料庫入庫操作和Pentaho前台數據展現等。
五、研究工作的主要階段、進度和完成時間：
結合研究需要和學校教務管理的安排，研究工作主要分以下四階段完成：
第一階段：論文提綱：20XX年6月——7月
第二階段：論文初稿 ：20XX年8月——10月
第三階段：論文修改：20XX年11月——2014年3月
第四階段：最終定稿：20XX年4月
六、擬採用的研究方法、手段等及採取的措施：
在論文提綱階段，本文擬採用調查統計的方法，收集目前大數據環境下資料庫應用情況，著重統計各類型資料庫的應用比例。同時採用文獻分析和個案研究的方法研究數據倉庫構建的一般過程和對應的技術細節，並提出解決方案。在論文初稿和修改階段，本文擬通過實證研究，依據提綱階段在文獻分析中收集到的理論，基於特定的實踐環境，理論結合實踐，實現某一具體數據倉庫的構建。最後採用定性和定量相結合的方法，詳細介紹大數據環境下資料庫和數據倉庫的特點，其數據倉庫實現的關鍵問題及解決方案，以及數據倉庫個例實現的詳細過程。
七、可能遇見的困難、問題及擬採取的解決辦法、措施：
基於本文的研究內容和特點分析，本文在研究過程中最有可能遇到三個關鍵問題。
其一，非結構資料庫種類繁多，每類資料庫又對應有不同的資料庫產品，由於當下非結構資料庫沒有統一標准，即便同類資料庫下不同產品的操作都不盡相同，難以為所有非結構資料庫提出解決方案。針對此問題，本文擬緊貼大數據這一背景，選擇當下大數據環境中應用最多的幾類資料庫的代表性產品進行實現。
其二，雖然經過二十年的發展，數據倉庫的理論已日趨完善，但大數據是近幾年才發展起來的技術熱點，大樹據環境下的數據倉庫建設理論文獻很少。針對此問題，本文擬參考現有的成熟的關系資料庫環境下數據倉庫構建方案和非結構化數據倉庫理論，研究適合非結構資料庫的數據倉庫構建方案，請導師就方案進行指導，然後再研究具體技術細節實現方案。
其三，基於大數據環境的數據倉庫實現是本文重要的組成部分，要完成此部分的工作需要企業提供數據支持，但現在數據在企業當中的保密級別都很高，一般企業都不會將自己的業務數據外傳。針對此問題，本文擬採用企業非核心業務數據進行數據倉庫實現。
八、大綱
本文的基本構想和思路，文章擬分為導論、大數據環境下的資料庫介紹、大數據下數據倉庫關鍵問題研究、基於XX電子商務的大數據下數據倉庫實現、結論五部分。
導論
一、研究背景
二、國內外研究現狀述評
三、本文的主要內容與研究思路
第一章 大數據環境下的資料庫介紹
第一節 大數據對資料庫的要求
第二節 關系資料庫和非結構資料庫比較
第三節 大數據下常用非結構資料庫介紹
小結
第二章 大數據下數據倉庫關鍵問題研究
第一節 非結構數據模型和關系數據模型的轉換
第二節 基於多源非結構資料庫的數據抽取
第三節 數據類型轉換
第四節 數據倉庫前端展示
第三章 大數據下數據倉庫實現方案
第一節 大數據環境介紹
第二節 實現方案
第二節 Hive介紹
第三節 Pentaho介紹
第四章 基於XX電子商務的大數據下數據倉庫實現
第一節 需求分析
第二節 模型設計
第三節 概要設計
第四節 基於Hive的數據入庫操作實現
第五節 基於Pentaho的數據倉庫前端展示實現
結論
;⑻ 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。
⑼ 「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。
⑽ 關系型資料庫和非關系型資料庫區別
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1.實質。非關系型資料庫的實質：非關系型資料庫產品是傳統關系型資料庫的功能閹割版本，通過減少用不到或很少用的功能，來大幅度提高產品性能。
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2.價格。目前基本上大部分主流的非關系型資料庫都是免費的。而比較有名氣的關系型資料庫，比如Oracle、DB2、MSSQL是收費的。雖然Mysql免費，但它需要做很多工作才能正式用於生產。
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3.功能。實際開發中，有很多業務需求，其實並不需要完整的關系型資料庫功能，非關系型資料庫的功能就足夠使用了。這種情況下，使用性能更高、成本更低的非關系型資料庫當然是更明智的選擇。
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傳統的SQL資料庫有3個缺點
許可費用昂貴
不能自動Sharding
嚴格的Schema
互聯網公司一般都是技術密集型的，就自己根據自己的需求搞了一套數據存儲，犧牲了嚴格一致性，滿足互聯網伸縮性的要求。
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nosql 當年是為了處理 雜亂的非結構化數據來設計的 比如 網頁訪問信息 那就如樓上說的 閹割了sql 的 acid 特性 這樣當然快了啊 比如插入數據
相反如果是一些 交易數據 數據的安全穩定 壓倒一切的時候 rdbms 就顯現威力了 但是rdbms 在面對nosql的 一些挑戰之後 大力優化了 對於一些 非結構化數據的支持 比如json 數據 同時rdbms 對於 olap and oltp 的支持 也要比 nosql快的你是一點半點
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非關系型資料庫的優勢：1. 性能NOSQL是基於鍵值對的，可以想像成表中的主鍵和值的對應關系，而且不需要經過SQL層的解析，所以性能非常高。2. 可擴展性同樣也是因為基於鍵值對，數據之間沒有耦合性，所以非常容易水平擴展。
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關系型資料庫的優勢：1. 復雜查詢可以用SQL語句方便的在一個表以及多個表之間做非常復雜的數據查詢。2. 事務支持使得對於安全性能很高的數據訪問要求得以實現。對於這兩類資料庫，對方的優勢就是自己的弱勢，反之亦然。