構造化データ、半構造化データ、非構造化データの違い

ビッグデータのコンテキストでは、大量のデータとその実行を処理することがわかっています。つまり、ビッグデータは大量のデータを処理するものであり、データの量が非常に多いため、データの編成方法に基づいて定義される3つのカテゴリ、つまり構造化データがあります。半構造化データと非構造化データ。

これで、データの整理レベルの基礎として、次の3種類のデータすべての違いをさらに見つけることができます。

以下は、StructureとUnionの重要な違いです。

構造化データ半構造化データ非構造化データ

Sr。いいえ。	キー
1	整理のレベル	名前としての構造化データは、このタイプのデータが適切に整理されていることを示しているため、整理のレベルはこのタイプのデータで最も高くなります。	一方、半構造化データの場合、データはある程度までしか整理されておらず、残りは整理されていないため、整理のレベルは構造化データよりも低く、非構造化データよりも高くなります。	最後に、非構造化データの場合、データは完全に整理されていないため、非構造化データの場合、整理のレベルが最も低くなります。
2	データ編成の手段	構造化データは、リレーショナルデータベースを使用して整理されます。	半構造化データの場合、XML/RDFによって部分的に編成されます。	一方、非構造化データの場合、データは単純な文字とバイナリデータに基づいています。
3	トランザクション管理	構造化データでは、データの管理と同時実行性が存在するため、マルチタスクプロセスで最も好まれます。	半構造化データでは、トランザクションはデフォルトではありませんが、DBMSから適応されますが、データの同時実行性はありません。	非構造化データでは、トランザクション管理や同時実行性はありません。
4	バージョン管理	定義で述べたように、構造化データはリレーショナルデータベースでサポートされているため、バージョン管理はタプル、行、テーブルに対しても行われます。	一方、半構造化データの場合、半構造化データの場合は部分データベースがサポートされているため、タプルまたはグラフが可能な場合にのみバージョン管理が行われます。	非構造化データの場合のバージョン管理は、データベースをまったくサポートしていないため、データ全体でのみ可能です。
5	柔軟でスケーラブル	構造化データはリレーショナルデータベースに基づいているため、スキーマに依存し、柔軟性が低くなり、スケーラビリティも低下します。	半構造化データデータは構造化データよりも柔軟性がありますが、非構造化データと比較すると柔軟性と拡張性が低くなります。	データベースへの依存関係がないため、非構造化データは、構造化データや半構造化データと比較して、より柔軟でスケーラブルです。
6	パフォーマンス	構造化データでは、複雑な結合を可能にする構造化クエリを実行できるため、半構造化データと非構造化データに比べてパフォーマンスが最高になります。	一方、半構造化データの場合、匿名ノードを介したクエリのみが可能であるため、そのパフォーマンスは構造化データよりも低くなりますが、非構造化データよりも高くなります	非構造化データの場合はテキストクエリのみが可能であるため、パフォーマンスは構造化データと半構造化データの両方よりも低くなります。

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