一、非结构化数据库有哪些？

非结构化数据库大致是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML, HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。

二、什么是nosql非结构化数据库？

1、NoSQL：以前的翻译是“不使用SQL”：因为有一部分认为SQL查询复杂了。现在的翻译是“不仅仅是SQL”NOSQL数据库与关系性数据最大的区别在于数据存储方面。NOSQL采用文档的形式存储数据、关系型数据库采用表的结构存储数据。

2、NOSQL在大数据面前比SQL数据库更占优势。

三、非结构化数据存储在什么类型数据库？

杉岩海量对象存储MOS，专为提供海量非结构化数据存储解决方案，采用去中心化、分布式技术架构，支持百亿级文件及EB级容量存储，具备高效的数据检索、智能化标签和分析能力，轻松应对大数据和云时代的存储挑战，为企业发展提供智能决策。

四、结构化与非结构化区别？

结构化和非结构化数据之间的差异除了存储在关系数据库和存储非关系数据库之外的明显区别之外，最大的区别在于分析结构化数据与非结构化数据的便利性。针对结构化数据存在成熟的分析工具，但用于挖掘非结构化数据的分析工具正处于萌芽和发展阶段。

并且非结构化数据要比结构化数据多得多。非结构化数据占企业数据的80%以上，并且以每年55%~65%的速度增长。如果没有工具来分析这些海量数据，企业数据的巨大价值都将无法发挥。

五、什么是结构化，非结构化？

相对于结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。

字段可根据需要扩充，即字段数目不定，可称为半结构化数据，例如Exchange存储的数据。

非结构化数据库

　　在信息社会，信息可以划分为两大类。一类信息能够用数据或统一的结构加以表示，我们称之为结构化数据，如数字、符号；而另一类信息无法用数字或统一的结构表示，如文本、图像、声音、网页等，我们称之为非结构化数据。结构化数据属于非结构化数据，是非结构化数据的特例。

　 　随着网络技术的发展，特别是Internet和Intranet技术的飞快发展，使得非结构化数据的数量日趋增大。这时，主要用于管理结构化数据的关系 数据库的局限性暴露地越来越明显。因而，数据库技术相应地进入了“后关系数据库时代”，发展进入基于网络应用的非结构化数据库时代。所谓非结构化数据库， 是指数据库的变长纪录由若干不可重复和可重复的字段组成，而每个字段又可由若干不可重复和可重复的子字段组成。简单地说，非结构化数据库就是字段可变的数 据库。

六、结构化决策和非结构化决策？

1，结构化决策，是指对某一决策过程的环境及规则，能用确定的模型或语言描述，以适当的方法产生决策方案，并能从多种方案中选择最优的决策。

2，非结构化决策问题是指那些决策过程复杂，其决策过程和决策方法没有固定的规律可以遵循，没有固定的决策规则和通用模型可依，决策者的主观行为（学识、经验、直觉、判断力、洞察力、个人偏好和决策风格等）对各阶段的决策效果有相当影响。

往往是决策者根据掌握的情况和数据临时做出决定。

七、结构化问题与非结构化问题？

结构化:数据结构字段含义确定,清晰,典型的如数据库中的表结构. 半结构化:具有一定结构,但语义不够确定,典型的如HTML网页,有些字段是确定的(title),有些不确定(table) 非结构化:杂乱无章的数据,很难按照一个概念去进行抽取,无规律性 结构化程度是指对某一决策问题的决策过程、决策环境和规律，能否用明确的语言(数学的或逻辑学的、形式的或非形式的、定量的或定性的)给予说明或描述清晰程度或准确程度。按照决策问题的结构化程度不同把决策问题分成结构化问题、半结构化问题和非结构化问题三种类型。

1)．结构化决策问题 结构化决策问题相对比较简单、直接，其决策过程和决策方法有固定的规律可以遵循，能用明确的语言和模型加以描述，并可依据一定的通用模型和决策规则实现其决策过程的基本自动化。早期的多数管理信息系统，能够求解这类问题，例如，应用运筹学方法等求解资源优化问题。 如：饲料配方、生产计划、调度等

2)．非结构化决策问题 非结构化决策问题是指那些决策过程复杂，其决策过程和决策方法没有固定的规律可以遵循，没有固定的决策规则和通用模型可依，决策者的主观行为(学识、经验、直觉、判断力、洞察力、个人偏好和决策风格等)对各阶段的决策效果有相当影响。往往是决策者根据掌握的情况和数据临时做出决定。 如：聘用人员，为杂志选封面

3)．半结构化决策问题 半结构化决策问题介于上述两者之间，其决策过程和决策方法有一定规律可以遵循，但又不能完全确定，即有所了解但不全面，有所分析但不确切，有所估计但不确定。这样的决策问题一般可适当建立模型，但无法确定最优方案。 如：开发市场，经费预算；

八、非结构化数据 分析

非结构化数据分析

非结构化数据是指那些无法被结构化处理的数据，它们通常存在于各种文档、图片、音频和视频等媒体中。随着互联网的普及，非结构化数据的数量也在不断增加，因此，如何有效地分析这些数据成为了当前数据科学领域的一个重要课题。

非结构化数据的分析涉及到许多方面，如文本挖掘、图像识别、音频和视频处理等。这些技术可以帮助我们提取出隐藏在非结构化数据中的有用信息，如情感分析、主题分类、趋势预测等。此外，非结构化数据的分析还有助于解决一些传统结构化数据难以解决的问题，如用户行为分析、市场调研、广告投放等。

在非结构化数据的分析中，我们通常需要使用到一些工具和技术。例如，自然语言处理（NLP）技术可以帮助我们处理文本数据，图像处理技术可以帮助我们识别图像中的主题和特征，音频和视频处理技术可以帮助我们提取出音频和视频中的关键信息。同时，我们还需要使用到一些数据库和存储系统来存储和管理这些数据，以及一些可视化工具来展示和分析结果。

总的来说，非结构化数据的分析是一个复杂而又重要的任务。通过有效的分析和处理非结构化数据，我们可以更好地理解用户需求、市场趋势和产品特性，从而为企业的决策提供有力的支持。

非结构化数据的挑战与机遇

虽然非结构化数据的分析具有许多优点，但也面临着许多挑战。首先，非结构化数据的数量庞大，而且来源广泛，质量参差不齐，这给数据的收集和处理带来了很大的难度。其次，非结构化数据通常包含大量的噪声和无关信息，需要使用高级的技术和方法进行过滤和提取。此外，非结构化数据的分析结果往往难以用传统的数据库和存储系统进行管理和存储，这也给后续的分析和应用带来了很大的难度。

然而，尽管存在这些挑战，非结构化数据的分析仍然具有巨大的机遇。随着人工智能和大数据技术的不断发展，我们有更多的工具和方法来处理和分析非结构化数据。通过深入挖掘非结构化数据中的价值，我们可以为企业提供更加精准、个性化和智能化的服务，从而提升企业的竞争力和市场占有率。

九、结构化与非结构化程序的区别？

1. 编写方式不同：结构化程序是使用顺序、选择和循环等控制语句来构建程序结构，而非结构化程序则不使用这些结构化控制语句，而是使用无条件分支和goto语句等。

2. 程序结构不同：结构化程序有清晰的程序结构，容易被理解和维护。非结构化程序可能较难理解和维护，因为它们可能存在复杂的跳转逻辑。

3. 可读性不同：由于结构化程序使用类似于自然语言的结构控制语句，因此它们通常易于阅读。非结构化程序可能需要更多的解释才能被理解。

4. 可靠性不同：结构化程序通常比非结构化程序更可靠，因为它们的模块化和分层结构可以帮助检测和修复问题。非结构化程序可能更难调试和修复。

5. 可维护性不同：由于结构化程序具有清晰的程序结构，因此它们通常比非结构化程序更易于维护和更新。

总的来说，结构化程序具有清晰的控制流程，容易被理解、调试和维护，而非结构化程序则通常较为复杂，难以理解和维护。

十、大数据非结构化

大数据与非结构化数据 - 打破信息壁垒的关键

随着科技的迅猛发展，大数据正成为各行业的热门话题。随之而来的就是海量的数据，其中有一部分是非结构化数据。

什么是非结构化数据？

非结构化数据是指不能按照传统的关系型数据库进行存储和处理的数据形式。它通常包括文本、音频、视频、图片等多媒体数据，以及社交媒体上的评论、微博等信息。与结构化数据相比，非结构化数据具有以下特点：

• 数据量庞大，来源广泛
• 格式自由，无明确的数据模式
• 包含大量的自然语言文本
• 难以通过传统的关系型数据库进行存储和分析

大数据与非结构化数据的关系

大数据与非结构化数据有着密切的关系。在大数据时代，非结构化数据成为了大数据的一部分，而大数据的处理也需要解决非结构化数据的存储和分析问题。

传统的关系型数据库无法有效地存储和处理非结构化数据，因此需要采用其他方法和技术来应对这个挑战。目前，有许多开源的大数据处理框架和工具，如Hadoop、Spark等，可以帮助企业处理非结构化数据。

大数据处理框架 - Hadoop

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。它通过将数据分布在多台计算机上，并以并行的方式进行处理，提高了数据处理的效率。

对于非结构化数据的存储，Hadoop提供了Hadoop Distributed File System（HDFS），它可以将非结构化数据切分成多个块，并分布在不同的节点上。这样可以提高数据的可靠性和容错性。

对于非结构化数据的分析，Hadoop提供了MapReduce模型，它可以将分布式计算任务分解成多个子任务，并在多个节点上进行并行处理。通过这种方式，可以高效地分析非结构化数据，并提取有用的信息。

大数据处理框架 - Spark

Spark是另一个流行的大数据处理框架，它比Hadoop更快速、更灵活。Spark提供了一种名为弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD）的数据抽象，可以在内存中高效地进行数据计算。

对于非结构化数据的存储，Spark可以通过与其他存储系统的集成来处理各种类型的数据，包括非结构化数据。Spark还提供了Spark SQL模块，可以用于对非结构化数据进行复杂的SQL查询和分析。

通过使用Hadoop和Spark这样的大数据处理框架，企业可以更好地管理和分析海量的非结构化数据，从中挖掘出有价值的信息，为业务决策提供支持。

应对非结构化数据的挑战

虽然大数据处理框架可以帮助企业处理非结构化数据，但仍然存在一些挑战需要克服。

数据清洗与预处理

非结构化数据通常包含大量的噪声和冗余信息，需要进行清洗和预处理才能得到有用的数据。清洗和预处理的过程需要借助自然语言处理、机器学习等技术，对文本、音频、视频等数据进行分析和提取。

数据存储和索引

非结构化数据的存储和索引也是一个关键问题。由于非结构化数据的复杂性，传统的关系型数据库往往无法满足存储和检索的需求。因此，需要采用其他的存储和索引技术，如文档数据库、全文搜索引擎等。

数据挖掘与分析

非结构化数据的挖掘和分析需要利用自然语言处理、机器学习、深度学习等技术。通过对非结构化数据的分析，可以发现隐藏在大数据中的规律和趋势，为企业的决策提供有力的支持。

结语

大数据与非结构化数据的结合打破了传统数据处理的壁垒，为企业带来了更多的机遇和挑战。通过合理利用大数据处理框架和技术，企业可以更好地管理和分析海量的非结构化数据，从中获取有价值的信息，提升竞争力。

未来，随着大数据和非结构化数据的不断发展，相信会有更多的创新技术出现，帮助企业更好地应对数据挑战，实现更高效的数据管理和分析。