什么是半结构化数据? (什么是半结构化面试)
什么是结构化数据?什么是半结构化数据 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白成功的数据) 非结构化数据,包括一切格局的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频消息等等 关于结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表白成功的数据)而言,不繁难用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括一切格局的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频消息等等。
非结构化数据库是指其字段长度可变,并且每个字段的记载又可以由可重复或无法重复的子字段形成的数据库,用它不只可以处置结构化数据(如数字、符号等消息)而且更适宜处置非结构化数据(全文文本、图象、声响、影视、超媒体等消息)。
非结构化WEB数据库关键是针对非结构化数据而发生的,与以往盛行的相关数据库相比,其最大区别在于它打破了相关数据库结构定义不易扭转和数据定长的限度,允许重复字段、子字段以及变长字段并成功了对变长数据和重复字段启动处置和数据项的变长存储治理,在处置延续消息(包括全文消息)和非结构化消息(包括各种多媒体消息)中有着传统相关型数据库所无法比拟的长处。
什么是结构化数据?什么是半结构化数据 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白成功的数据) 非结构化数据,包括一切格局的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频消息等等 关于结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表白成功的数据)而言,不繁难用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括一切格局的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频消息等等。
非结构化数据库是指其字段长度可变,并且每个字段的记载又可以由可重复或无法重复的子字段形成的数据库,用它不只可以处置结构化数据(如数字、符号等消息)而且更适宜处置非结构化数据(全文文本、图象、声响、影视、超媒体等消息)。
非结构化WEB数据库关键是针对非结构化数据而发生的,与以往盛行的相关数据库相比,其最大区别在于它打破了相关数据库结构定义不易扭转和数据定长的限度,允许重复字段、子字段以及变长字段并成功了对变长数据和重复字段启动处置和数据项的变长存储治理,在处置延续消息(包括全文消息)和非结构化消息(包括各种多媒体消息)中有着传统相关型数据库所无法比拟的长处。
什么是结构化数据,非结构化数据和半结构化数据 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白成功的数据) 非结构化数据,包括一切格局的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频消息等等。
关于结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表白成功的数据)而言,不繁难用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括一切格局的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频消息等等。
非结构化数据库是指其字段长度可变,并且每个字段的记载又可以由可重复或无法重复的子字段形成的数据库,用它不只可以处置结构化数据(如数字、符号等消息)而且更适宜处置非结构化数据(全文文本、图象、声响、影视、超媒体等消息)。
非结构化WEB数据库关键是针对非结构化数据而发生的,与以往什么是半结构化消息? 结构化:数据结构字段含意确定,明晰,典型的如数据库中的表结构. 半结构化:具备必定结构,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:横七竖八的数据,很难依照一个概念去启动抽取,无规律性 结构化水平是指对某一决策疑问的决策环节、决策环境和规律,能否用明白的言语(数学的或逻辑学的、方式的禒非方式的、定量的或定性的)给予说明或形容明晰水平或准确水平。
依照决策疑问的结构化水平不同把决策疑问分红结构化疑问、半结构化疑问和非结构化疑问三种类型。
1).结构化决策疑问 结构化决策疑问相对比拟繁难、间接,其决策环节和决策方法有固定的规律可以遵照,能用明白的言语和模型加以形容,并可依据必定的通用模型和决策规则成功其决策环节的基本智能化。
早期的少数治理消息系统,能够求解这类疑问,例如,运行运筹学方法等求解资源提升疑问。
如:饲料配方、消费方案、调度等 2).非结构化决策疑问 非结构化决策疑问是指那些决策环节复杂,其决策环节和决策方法没有固定的规律可以遵照,没有固定的决策规则和通用模型可依,决策者的客观行为(学问、阅历、直觉、判别力、洞察力、团体偏好和决策格调等)对各阶段的决策成果有相当影响。
往往是决策者依据把握的状况和数据暂时做出选择。
如:聘用人员,为杂志选封面 3).半结构化决策疑问 半结构化决策疑问介于上述两者之间,其决策环节和决策方法有必定规律可以遵照,但又不能齐全确定,即有所了解但不片面,有所剖析但不确切,有所预计但不确定。
这样的决策疑问普通可适当建设模型,但无法确定最优方案。
如:开发市场,经费估算; 参考资料:网络一下什么是结构化数据,非结构化数据和半结构化数据 相关于结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表白成功的数据)而言,不繁难用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括一切格局的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频消息等等。
字段可依据须要扩大,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 在消息社会,消息可以划分为两大类。
一类消息能够用数据或一致的结构加以示意,咱们称之为结构化数据,如数字、符号;而另一类消息无法用数字或一致的结构示意,如文本、图像、声响、网页等,咱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 数据荡涤从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”。
由于数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的 *** ,这些数据从多个业务系统中抽取而来而且蕴含历史数据,这样就防止不了有的数据是失误数据、有的数据相互之间有抵触,这些失误的或有抵触的数据显然是咱们不想要的,称为“脏数据”。
咱们要依照必定的规则把“脏数据”“洗掉”,这就是数据荡涤.而数据荡涤的义务是过滤那些不合乎要求的数据,将过滤的结果交给业务主管部门,确认能否过滤掉还是由业务单位批改之后再启动抽取。
不合乎要求的数据关键是有不完整的数据、失误的数据、重复的数据三大类。
(1)不完整的数据 这一类数据关键是一些应该有的消息缺失,如供应商的称号、分公司的称号、客户的区域消息缺失、业务系统中主表与明细表不能婚配等。
关于这一类数据过滤进去,按缺失的内容区分写入不同Excel文件向客户提交,要求在规则的期间内补全。
补全后才写入数据仓库。
(2)失误的数据 这一类失误发生的要素是业务系统不够健全,在接纳输入后没有启动判别间接写入后盾数据库形成的,比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据前面有一个回车操作、日期格局不正确、日期越界等。
这一类数据也要分类,关于相似于全角字符、数据前后有无法见字符的疑问,只能经过写SQL语句的方式找进去,而后要求客户在业务系统批改之后抽取。
日期格局不正确的或许是日期越界的这一类失误解造成ETL运转失败,这一类失误须要去业务系统数据库用SQL的方式挑进去,交给业务主管部门要求限期批改,批改之后再抽取。
(3)重复的数据 关于这一类数据——特意是维表中会发生这种状况——将反双数据记载的一切字段导进去,让客户确认并整顿。
数据荡涤是一个重复的环节,无法能在几天内成功,只要始终的发现疑问,处置疑问。
关于能否过滤,能否批改普通要求客户确认,关于过滤掉的数据,写入Excel文件或许将过滤数据写入数据表,在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件,促使他们尽快地批改失误,同时也可以做为未来验证数据的依据。
数据荡涤须要留意的是不要将有用的数据过滤掉,关于每个过滤规则仔细启动验证,并要用户确认。
随着网络技术的开展,特意是Internet和Intranet技术的飞快开展,使得非结构化数据的数量日趋增大。
这时,关键用于治理结构化数据的相关数据库的局限性泄露地越来越显著。
因此,数据库技术相应地进入了“后相关数据库时代”,开展进入基于网络运行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无法重复和可重复的字段组成,而每个字段又可由若干无法重复和可重复的子字段组成。
繁难地说,非结构化数据库就是字段可变的数据库。
我国非结构化数据库以北京国信贝斯(iBase)软件有限公司的iBase数据库为代表。
IBase数据库是......>>什么是结构化数据表 结构化消息与非结构化消息咱们可以把科技消息划分为结构化消息与非结构化消息。
结构化消息是可以数字化的数据消息,可以繁难地经过计算机和数据库技术启动治理。
无法齐全数字化的消息称为非结构化消息,如文档文件、图片、图纸资料 、缩微胶片等。
这些资源中领有少量的有价值的消息。
如今这类非结构化消息正以成倍的速度增长。
另一种定义:关于起源单一的消息资料,专业人士依据消息的格局加以划分,将其分为结构化消息和非结构化消息两大类。
结构化消息,咱们通常接触的数据库所治理的消息,包括消费、业务、买卖、客户消息等方面的记载。
非结构化消息,专业术语为内容,所涵盖的消息更为宽泛,可分为:营运内容(operational content):如合约、发票、书信与洽购记载;部门内容(workgroup content):如文书处置、电子表格、简报档案与电子邮件;Web内容:如HTML与XML等格局的消息;多媒体内容(Rich Media Content):如声响、影片、图形等。
假设说结构化消息更多的虔诚、详实地记载了企业的消费买卖优惠,是显性的示意,那么非结构化消息则隐性蕴含了把握著企业命根子的关键,隐含着许多提高企业效益的时机。
关于企业来说,企业外部,以及企业与供应商、客户、协作同伴和员工数字化共享一切方式的数据资源,已越来越关键。
90%的消息和常识在结构化环球之外,IT运行中还存在着一个非结构化的环球。
对大少数企业来说,ERP等业务系统所治理的结构化数据只占到企业所有消息和常识的10%左右,其余的90%都是数据库难以存取到的非结构化消息和常识。
来自IDC的剖析显示,只管很多企业投资不菲建设了诸多业务撑持系统,但仍有72%的治理者以为常识没有在他们的组织获取重复应用,88%的人以为他们没有接触到企业最佳通常的时机。
Gartner 也曾预言,对非结构化消息和常识的治理将会带来一个新IT运行潮流。
目前的非结构化消息处置相似于上世纪70年代以前的结构化消息运行。
割裂、无法启动数据互操作的运行是其干流。
以人们最罕用的文档软件来看,DOC文档是MS WORD的公用格局,WPS、永中、中文2000等OFFICE产品厂商则各有各的自留地。
这种状况下,由于文档格局的约束而使消息支离破碎,消息流无法通顺流转,消息处置愈加艰巨,消息资源由于消息流的不通顺而丢失了其应有的渺小价值。
从非结构化到半结构化,从半结构化到结构化,从结构化到关联数据体系,从关联数据体系到数据开掘,从数据开掘到故事化出现,从故事化出现到决策导向。
互连网上发生的海量消息,大略分为结构化、半结构化和非结构化三种。
结构化消息如电子商务消息,消息的性质和量值的发生的位置是固定的;半结构化的消息如专业网站上的细分频道,其题目和注释的语法相当规范,关键词的范围相当局限;非结构化的消息如BLOG和BBS,一切内容都是无法预知的。
结构化消息和非结构化消息是IT运行的两个环球,它们有着各自不同的运前退化特点和规律。
什么叫结构化,半结构化和非结构化数据 相关于结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表白成功的数据)而言,不繁难用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括一切格局的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频消息等等。
字段可半结构化数据的简介 半结构化数据(semi-structured>结构化剖析的方法是一种
结构化剖析的方法是一种软件开发方法,普通应用图形表白用户需求,强调开发方法的结构正当性以及所开发软件的结构正当性。
结构化设计方法给出一组协助设计人员在模块档次上区分设计品质的原理与技术。
它把系统作为一系列数据流的转换,输入数据被转换为希冀的输入值,经过模块化来成功自顶而下成功的文档化,并作为一种评估规范在软件设计中起指点性作用,通常与结构化剖析方法衔接起来经常使用,以数据流图为基础获取软件的模块结构。
结构化设计所经常使用的工具备结构图和伪代码。
结构图是一种经过经常使用矩形框和衔接线来示意系统中的不同模块以及其优惠和子优惠的工具。
SD方法尤其实用于变换型结构和事务型结构的指标系统。
结构化设计是数据模型和环节模型的联合。
在设计环节中,它从整个程序的结构登程,应用模块结构图表述程序模块之间的相关。
整个软件系统(包括文档和程序)的各个模块均应经常使用分歧的概念、符号和术语;程序外部接口应坚持分歧;软件与配件接口应坚持分歧;系统规格说明与系统行为应坚持分歧;成功分歧性须要良好的软件设计工具(如数据字典、数据库、文档智能生成与分歧性审核工具等等)、设计方法和编码格调的允许。
网络协定三要素中的语法和语义怎样区别?
区别网络协定三要素中的语法和语义的方法如下:
语法确定通讯双方如何讲,即如何收回控制消息、成功举措、做出照应;语义,确定通讯双方讲什么,指出须要收回何种控制消息、成功何种举措以及做出何种照应。
2.定义对象不同。
语法定义了数据格局,编码、信号、数据发生的顺序等;语义定义了用于协调同步和过错处置等控制消息,解释控制消息每个局部的意义。
扩大资料:
语义具备畛域性特色,不属于任何畛域的语义是不存在的。
而语义异构则是指对同一事物在解释上所存在差异,也就表现为同一事物在不同畛域中了解的不同。
关于计算机迷信来说,语义普通是指用户关于那些用来形容事实环球的计算机示意(即符号)的解释,也就是用户用来咨询计算机示意和事实环球的路径。
语义是对数据符号的解释,而语规律是关于这些符号之间的组织规则和结构相关的定义。
关于消息集成畛域来说,数据往往是经过形式(关于形式不存在或许隐含的非结构化和半结构化数据,往往须要在集成前定义出它们的形式)来组织的,数据的访问也是经过作用于形式来取得的,这时语义就是指形式元素(例如类、属性、约束等等)的含意,而语规律是形式元素的结构。
参考资料:
语义_网络百科
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