论非结构化数据库的应用 谭鑫（1101400114）随着网络技术和网络应用技术的飞快发展，完全基于Internet应用的非结构化数据库将成为继层次数据库、关系数据库之后的又一重点、热点技术。关系型数据库由于其严格的表格结构使其对图像、音频、视频等数据的处理存在着缺陷。这种无法用数字或统一的结构表示的信息，即通常意义上的多媒体信息统称为非结构化数据。随着网络技术的不断发展，在数据库应用领域中，非结构化数据的数据量日趋增大，非结构化数据库管理系统便应运而生。 非结构化数据库，即其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库。在其底层存储机制的变革基础上，采用先进的倒排档索引技术，从而实现了对于海量文献信息的快速全文检索的功能，并同时支持多种字段限定检索。对于多媒体信息的存储和管理，非结构化数据库系统采用外部文件方式，摈弃了传统关系型数据库采用二进制字段存储的方式，实现了对于图形、声音等多媒体信息的高效管理。其高效性在图书馆信息资源中具体表现在： （1）非结构化数据库系统实现了对于变长字段、重复字段和子字段的定义、存储和管理，并且记录的数目、长度，字段数目与长度以及字段可重复次数均可不受限制，允许数据项具有多值性和可包含子字段，充分满足了图书馆建立文献数据库的特殊管理要求。 （2）图书馆资源载体类型较多，有纸制的载体，也有磁、光、电介质的载体。馆藏电子信息资源不仅包括TxT、DOC、EXCEL、PPT、PDF等流行的数据文件类型，而且还存有大量的图像、音频、视频等数据信息。图书馆资源既包括本地资源，又存在异地资源，既有国内资源，又存在国外资源，不同国别，不同地域的文献资料在数据著录格式上存在着差别。非结构化数据库采用面向对象技术不仅支持国际标准和国内标准格式，而且支持最新的SGML和XML格式，覆盖了多类型文档应用领域内几乎所有的文献数据类型。具有可扩展性，可以与其他元数据单元连接使用，不仅适合中文全文检索系统平台的应用，同时也符合国际数字图书馆标准化的发展趋势，便于与国际交流与接轨，这对于图书馆数据库标准化和数据交换与共享，起着极其重要的作用。 （3）在网络应用中，如何从浩瀚的信息海洋中查找到所需的信息，如何保证所查询信息的全面性和准确性，也是一个我们面临的问题。非结构化网络数据库系统通过其独特的索引技术和基于布尔检索表达式的查询检索算法，解决了基于字段级和数据库级的全文检索问题，用户可以针对数据库中特定的字段也可针对整个数据库进行全文检索，从而从数据库中检索出感兴趣的内容。非结构化数据库内嵌全文检索引擎，采用倒排档索引技术，不仅能够对整个字段进行查询，而且可以提供子字段、关键词、自由词、标引词、位置词和全文任意词的单项及组配检索。而且速度也非常快，一般不受文献量的影响，满足海量数据检索的需要。同时，非结构化数据库支持外挂文件的全文检索，其独特的外部文件支持能力使图书馆能轻松实现二次文献挂接全文的功能。 （4）非结构化数据库采用自然语言处理和人工智能技术，提供基于内容的检索和ANY词检索方式，并在检索中实现对于特定类目相关词的利用，大大提高了系统的查全率。同时非结构化数据库支持的禁用词，可以过滤掉一些没有检索意义的英文虚词，以提高查准率。作为网络应用，由于需要面对大量的用户群和
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 数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”，这就是数据清洗.而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。 (1)不完整的数据 这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。 (2)错误的数据 这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题，只能通过写SQL语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用SQL的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。 (3)重复的数据 对于这一类数据——特别是维表中会出现这种情况——将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。 数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题，解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者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，促使他们尽快地修正错误,同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有
非结构化数据存储方案 一、存储类型体系： 1.1 存储类型体系结构图 1.2 存储类型体系描述 （1）块存储：将存储区域划分为固定大小的小块，是传统裸存设备的存储空间对外暴露方式。块存储系统将大量磁盘设备通过SCSI/SAS或FC SAN与存储服务器连接，服务器直接通过SCSI/SAS或FC协议控制和 访问数据。主要包括DAS和SAN两种存储方式。对比如下图：
（2） 分布式文件存储：文件存储以标准文件系统接口形式向应用系统提供 海量非结构化数据存储空间。分布式文件系统把分布在局域网内各个计算机上的共享文件夹集合成一个虚拟共享文件夹，将整个分布式文件资源以统一的视图呈现给用户。它对用户和应用程序屏蔽各个节点计算机底层文件系统的差异，提供用户方便的管理资源的手段和统一 的访问接口。主要包括NAS 和HDFS 两种存储方式。 a) 网络附加存储NAS 结构如图：
b)HDFS分布式文件系统存储结构如图： （3）对象存储：对象存储为海量非结构化数据提供Key-Value这种通过键-值查找数据文件的存储模式，提供了基于对象的访问接口，有效地合并了NAS和SAN的存储结构优势，通过高层次的抽象具有NAS的跨平台共享数据优点，支持直接访问具有SAN的高性能和交换网络结 构的可伸缩性。主要包括swift和ceph两种实现形式。 a)Swift，OpenStack Object Storage（Swift）是OpenStack项目的子项目 之一，被称为对象存储。它构建在比较便宜的标准硬件存储基础设 施之上，无需采用RAID（磁盘冗余阵列），通过在软件层面引入一致性散列技术和数据冗余性，牺牲一定程度的数据一致性来达到高可 用性和可伸缩性，支持多租户模式、容器和对象读写操作，适合解 决非结构化数据存储问题。 b)ceph，Linux下PB级分布式文件系统，可轻松扩展PB容量，提供了 对多种工作负载的高性能和高可靠性。它大致分为四部分：客户端 （数据用户），元数据服务器（缓存和同步分布式元数据），一个对 象存储集群（包括数据和元数据），以及最后的集群监视器（执行监 视功能）。
Oracle数据库11g管理非结构化数据 (2) 一、引言 (2) 二、在ORACLE 中管理非结构化数据的优势 (3) 三、打破了原来处理非结构化数据的“性能障碍” (4) 3.1 Oracle SecureFiles (4) 3.2 SecureFiles 中的存储优化 (5) 四、专用数据类型和数据结构 (6) 4.1 Oracle XML DB (6) 4.2 Oracle Text (7) 4.3 Oracle Spatial (8) 4.4 RDF、OWL 和语义数据库管理 (9) 4.5 Oracle Multimedia (9) 4.6 Oracle DICOM 医学内容管理 (9) 五结论 (10)
Oracle数据库11g管理非结构化数据 一、引言 公司、企业以及其他机构使用的绝大部分信息都可归类为非结构化数据。 非结构化数据是计算机或人生成的信息，其中的数据并不一定遵循标准的数据结构（如模式定义规范的行和列），若没有人或计算机的翻译，则很难理解这些数据。常见的非结构化数据有文档、多媒体内容、地图和地理信息、人造卫星和医学影像，还有Web 内容，如HTML。 根据数据的创建方式和使用方式的不同，非结构化数据的管理方法大不相同。 1.大量数据分布于桌面办公系统（如文档、电子表格和演示文稿）、专门的工作站和设备 （如地理空间分析系统和医学捕获和分析系统）上。 2.政府、学术界和企业中数TB 的文档存档和数字库。 3.生命科学和制药研究中使用的影像数据银行和库。 4.公共部门、国防、电信、公用事业和能源地理空间数据仓库应用程序。 5.集成的运营系统，包括零售、保险、卫生保健、政府和公共安全系统中的业务或健康记 录、位置和项目数据以及相关音频、视频和图像信息。 6.学术、制药以及智能研究和发现等应用领域中使用的语义 数据（三元组）。 自数据库管理系统引入后，数据库技术就一直用于解决管理大量非结构化数据时所遇到的特有问题。通常通过“基于指针的”方法使用数据库对存储在文件中的文档、影像和媒体内容进行编目和引用。为了在数据库表内存储非结构化数据，二进制大对象（或简称为BLOB）作为容器使用已经数十年了。除了简单的BLOB 外，多年以来，Oracle 数据库一直通过运算符合并智能数据类型和优化数据结构，以分析和操作XML 文档、多媒体内容、文本和地理空间信息。由于有了Oracle 数据库11g，Oracle 再次在非结构化数据管理领域开辟出一片新天地：大幅提升了通过数据库管理系统原生支持的非结构化数据的性能、安全性以及类型。
非结构化数据管理系统 1 范围 本标准规定了非结构化数据管理系统的功能性要求和质量要求。 本标准适用于非结构化数据管理系统产品的研制、开发和测试。 2 符合性 对于非结构化数据管理系统是否符合本标准的规定如下： a)非结构化数据管理系统若满足本标准基本要求中的所有要求，则称其满足本标准的基本要求； b)非结构化数据管理系统在满足所有基本要求的前提下，若满足某部分扩展要求，则称其满足本 标准的基本要求和该部分扩展要求； c)非结构化数据管理系统若满足本标准基本要求和扩展要求中的所有要求，则称其满足本标准的 所有要求。 3 规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。 GB 18030—2005 信息技术中文编码字符集 GB/T AAAAA-AAAA 非结构化数据访问接口规范 4 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 4.1 非结构化数据unstructured data 没有明确结构约束的数据，如文本、图像、音频、视频等。 4.2 非结构化数据管理系统unstructured data management system 对非结构化数据进行管理、操作的大型基础软件，提供非结构化数据存储、特征抽取、索引、查询等管理功能。 5 缩略语 下列缩略语适用于本文件。 IDF：逆向文件频率 (Inverse Document Frequency) MFCC：梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstrum Coefficient）
PB：千万亿字节（Peta Byte） SIFT：尺度不变特征转换（Scale-invariant Feature Transform） TF：词频 (Term Frequency) 6 功能性要求 6.1 总体要求 非结构化数据管理系统的总体要求如下： a)应包括存储与计算设施、存储管理、特征抽取、索引管理、查询处理、访问接口、管理工具七 个基本组成部分； b)宜包括转换加载、分析挖掘、可视展现三个扩展组成部分。 6.2 存储与计算设施 6.2.1 基本要求 存储与计算设施基本要求如下： a)应支持磁盘、磁盘阵列、内存存储、键值存储、关系型存储、分布式文件系统等一种或多种存 储设施； b)应支持单机、并行计算集群、分布式计算集群等一种或多种计算设施。 6.2.2 扩展要求 无。 6.3 存储管理 6.3.1 基本要求 存储管理基本要求如下： a)应提供涵盖原始数据、基本属性、底层特征、语义特征的概念层存储建模功能； b)应提供逻辑层的存储建模功能； c)支持整型、浮点型、布尔型、字符串、日期、日期时间、二进制块等基本数据类型； d)支持向量、矩阵、关联等数据类型； e)应支持根据建好的逻辑层存储模型创建存储实例； f)应支持在创建好的存储实例上插入、修改、删除非结构化数据； g)应支持删除存储实例； h)应支持非结构化数据操作的原子性。 6.3.2 扩展要求 存储管理扩展要求如下： a)应支持全局事务的定义并保证事务的原子性、一致性、隔离性和持久性； b)应支持数据类型的多值结构和层次结构； c)应支持在不同的存储设施上创建存储实例并实现自动映射； d)应支持PB级数据存储。 6.4 特征抽取
在数据分析中，我们会接触到很多的数据，而这些数据都是有类别之分的。这些数据根据结构分类被划分为三种，它们分别是结构化数据、非结构化数据、半结构化数据。在这篇文章中我们就简单地给大家介绍一下这三种数据的相关知识。 首先我们说一下结构化数据，结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。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。传统的关系数据模型、行数据，存储于数据库，可用二维表结构表示。而结构化的数据的存储和排列是很有规律的，这对查询和修改等操作很有帮助。 然后我们说一下半结构化数据，半结构化数据是结构化数据的一种形式，它并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构，但包含相关标记，用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。因此，它也被称为自描述的结构。半结构化数据，属于同一类实体可以有不同的属性，即使他们被组合在一起，这些属性的顺序并不重要。所谓半结构化数据，就是介于完全结构化数据和完全无结构的数据之间的数据，XML、HTML文档就属于半结构化数据。它一般是自描述的，数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分。而不同的半结构化数据的属性的个数是不一定一样的。有些人说半结构化数据是以树或者图的数据结构存储的数据，怎么理解呢？
最后我们给大家介绍一下非结构化数据，非结构化数据顾名思义，就是没有固定结构的数据。各种文档、图片、视频、音频等都属于非结构化数据。对于这类数据，我们一般直接整体进 行存储，而且一般存储为二进制的数据格式。非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每 个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化 数据而且更适合处理非结构化数据。 在这篇文章中我们简单地给大家介绍了结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据的知识，其实现在很多的数据分析师都开始加大对非结构化数据的研究。由此可见，非结构化数据的 前景还是十分明朗的。
1.非结构化数据存储 在上图中，描述了非结构化数据存储架构的基本组成部分，其中： 1. 文件存取统一接口，封装了对数据中心所以非结构化数据的读写操作接口。 2. Hadoop HDFS 负责对大文件的存储，以HDFS：为文件协议标准 3. HBase 通过维护一张文件表完成对小文件的存储，以HBase：为文件协议标识1.1文件存取统一接口 1.1.1 文件存储接口 对文件进行存储前，接口根据文件的大小和HDFS文件分块的配置大小进行比较，当文件超过设定大小时，接口认为该文件是大文件，直接分配到HDFS文件存储接口进行写入；否则当文件小与块大小时，根据系统维护的Hbase小文件存储通用存储表进行存储管理。
1. 对直接存储到HDFS的文件，则文件路径以HDFS为中心存储文件协议头，文件路径则根据该文件的业务属性做完文件的路径，文件名称保留原有名称，例如：HDFS://aaa/bbb.zip 2. 对通过Hbase管理的小文件，则文件路径以HBASE为中心存储文件协议头，文件路径不需要分文件夹，直接以文件的唯一标识标识即可，例如：HBASE://uuid 1.1.2 文件读取接口 文件读取时，通过识别URL，确定文件的存储方式，然后找到对应的存储接口获取文 件。
1.1Had oop HDFS存储接口 完成大文件的存储与读取接口操作。 1.2Hbase存储接口 文件通用存储表结构： 表存在两个列簇，default列簇负责存储基础属性信息，用一个单独的列簇存储图片内容。 HBase是采用面向列的存储模型，按列簇来存储和处理数据，即同一列簇的数据会连续存储。HBase在存储每个列簇时，会以Key-Value的方式来存储每行单元格(Cell)中的数据，形成若干数据块，然后把数据块保存到HFile中，最后把HFile保存到后台的HDFS 上。由于用单元格 (Cell)存储图片小文件的内容，上述存储数据的过程实际上隐含了把图片小文件打包的过程。默认情况下，HBase数据块限制为64KB。由于图片内容作为单元格(Cell)的值保存，其大小受制于数据块的大小。在应用中需根据最大图片大小对HBase数据
研究非结构化文本分析软件比较 一、引言 非结构化文本是指以文本(字符、数字、标点、各种可打印的符号等)为数据形式的非结构化数据。非结构化文本数据的典型代表是图书馆数据库中的文档，这些文档可能包含结构字段，如标题、作者、出版日期、长度、分类等等，也可能包含大量非结构化文本成分，如摘要和内容。当前互联网上也存在大量的非结构化电子文本，如新闻、博客、电子邮件、政府文件、聊天记录等。人们应该如何正确理解这些数据?目前普遍的方式是通过人工注释语义信息实现对非结构化文本进行分析。但是数据量的过于巨大使得这项任务不可能完全凭借人工方式来完成，迫切的需要借助于计算机的帮助来完成对大量非结构化文本进行信息抽取和分析。在此情况下，非结构化文本分析软件就应运而生了。非结构化文本，主要是指类似于字符、标点、各种可打印的符号等数据。比如，一篇文档既可能包含结构字段，如标题、作者、出版日期、长度、分类等，也可能包含大量非结构化文本成分，如摘要和正文内容。而所谓非结构化文本分析软件，是指能够对非结构化文本进行自动化分析，进而将文本中词频、词性、词间关系等特征以结构化数据或者可视化方式呈现给用户的计算机软件。 早在20世纪50年代末，H.P.Luhn就已经在非结构化文本分析领域进行了开创性的研究，提出了将词频统计思想用于文本的自动分类。之后，这一领域逐渐得到学者们的重视，出现了许多新的研究成果。如Maron M E等人围绕如何对非结构化文本进行自动分类开展了研究与探讨;Ghanem M等人在经过深入研究后，提出了适用于非结构化文本的分析模型。除此之外，我国也有许多学者对这一问
题加以关注，研究重点主要集中在文本特征抽取与文本中间表示、关联规则抽取、语义关系挖掘、文本聚类与主题分析以及趋势分析等领域。例如，李凡等人曾于2001年对文本特征的抽取进行研究，提出了一种新的文本特征抽取方法;万小军等人于2003年撰文试图对文档聚类方法k-means算法加以改进;而黄晓斌教授等学者则试图对互联网文本内容进行分析挖掘以达到对舆情信息的分析与预测。与此同时，由于对非结构化文本分析的需求日益加大，许多支持非结构化文本分析、功能日益完善的软件也相继出现，数量多达数十个。因此，美国哈佛大学学者Lowe W于2002年撰文对前述非结构化文本分析软件进行了详细的分类与介绍，以期为用户选用非结构化文本分析软件提供借鉴与帮助。然而，尽管有越来越多的学者将目光聚焦于非结构化文本分析这一问题，也产生了丰硕的研究成果，但是应该明确的是，现有研究大都从实现技术层面着手试图对非结构化文本分析技术加以改进，而从用户角度出发，将关注点集中在应用层面的文章却少之又少。鉴于此，本文试图以两款较为常用的非结构化文本分析软件――KH Coder和Wordstat 为例，从内外特征共11个方面对其数据格式、工作流程、主要功能等进行比较分析，以期为用户选用并研究非结构化文本分析软件提供参考。 二、非结构化文本分析软件的主要类型 根据笔者对各类非结构化文本分析软件的调研，并且结合前人的研究成果，可初步将非结构化文本分析软件按照主要功能划分为如下三个类型：基于词典的非结构化文本分析软件、包含开发环境的非结构化文本分析软件以及包含注释的非结构化文本分析软件。 2.1 基于词典的非结构化文本分析软件 基于词典的非结构化文本分析软件以词典或词表为基础，通过将文本中的单
结构化、非结构化数据 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。 非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本、图象、声音、影视、超媒体等信息）。 非结构化WEB数据库主要是针对非结构化数据而产生的，与以往流行的关系数据库相比，其最大区别在于它突破了关系数据库结构定义不易改变和数据定长的限制，支持重复字段、子字段以及变长字段并实现了对变长数据和重复字段进行处理和数据项的变长存储管理，在处理连续信息（包括全文信息）和非结构化信息（包括各种多媒体信息）中有着传统关系型数据库所无法比拟的优势。 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) 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 所谓半结构化数据，就是介于完全结构化数据（如关系型数据库、面向对象数据库中的数据）和完全无结构的数据（如声音、图像文件等）之间的数据，HTML文档就属于半结构化数据。它一般是自描述的，数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分。 数据模型： 结构化数据：二维表（关系型） 半结构化数据：树、图 非结构化数据：无 RMDBS的数据模型有：如网状数据模型、层次数据模型、关系型 其他： 结构化数据：先有结构、再有数据 半结构化数据：先有数据，再有结构 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。 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 数据库是一种面向最终用户的非结构化数据库，在处理非结构化信息、全文信息、多媒体信息和海量信息等领域以及Internet/Intranet应用上处于国际先进水平，在非结构化数据的管理和全文检索方面获得突破。它主要有以下几个优点： (1)Internet应用中，存在大量的复杂数据类型，iBase通过其外部文件数据类型，可以管理各种文档信息、多媒体信息,并且对于各种具有检索意义的文档信息资源，如HTML、DOC、RTF、TXT等还提供了强大的全文检索能力。 (2)它采用子字段、多值字段以及变长字段的机制，允许创建许多不同类型的非结构化的或任意格式的字段，从而突破了关系数据库非常严格的表结构，使得非结构化数据得以存储和管理。 (3)iBase将非结构化和结构化数据都定义为资源，使得非结构数据库的基本元素就是资源本身，而数据库中的资源可以同时包含结构化和非结构化的信息。所以，非结构化数据库
在数据分析行业中，很多人都掌握着一种技能，那就是非结构化数据。非结构化数据在数据分析行业中是一个十分重要的内容，而非结构化数据也是很多数据分析师容易忽略的内容。我们在这篇文章中就给大家介绍一下这些有关非结构化数据的知识，希望这篇文章能够帮助大家更好地了解非结构化数据。 其实在过去几年，大数据产业更多关注的是如何处理海量、多源和异构的数据，并从中获得价值，而其中绝大多数都是结构化数据。不可否认，这些数据的体量足够巨大，其实在这些数据中，结构化数据仅占到全部数据量的20%，其余80%都是以文件形式存在的非结构化和半结构化数据，而半结构化数据和非结构化数据包括各种办公文档、图片、视频、音频、设计文档、日志文件、机器数据等，所以这些数据都是未被使用的，而我们往往容易忽略这些数据，其实，过去大家并非有意忽视非结构化数据，而是受到一些条件的制约和影响，不得不策略性地“放弃”这部分数据，那么究竟是为什么呢？ 首先是因为缺乏处理分析的技术手段，非结构化数据的价值密度相对较低，缺乏有效的技术对非结构化数据进行处理和分析，面对海量文件数据束手无策。相比之下，结构化数据更容易入手，优先处理结构化数据也是非常合情合理的。
然后就是因为存储资源受限，大量数据被抛弃，非结构化数据体量巨大并且产生速度非常快，需要占用大量的存储资源，而存储成本降低也只是最近几年的事情，大量数据还没有加以分 析和利用就被早早抛弃，以便为新产生的数据腾出空间。 最后就是因为数据体量大，获取和流转困难，其实对于已经保留下来的非结构化数据，真要 去使用和处理它，依然是一项不讨好的工作。由于体量、距离和网速的原因，非结构化数据 并不容易获得，更不要说被灵活地放入业务分析和处理流程之中了。 我们在这篇文章中给大家介绍了关于非结构化数据的具体情况以及非结构化数据被人们忽视 的具体原因。其实非结构化数据在很多情况中都是会使用到的，一个优秀的数据分析师是一 定会合理地使用这些数据，在后面的文章中我们会继续为大家介绍更多有关非结构化数据的 知识。
非结构化数据来袭 有人说，人类仅仅开发使用了自己大脑容量的10%，要能够利用其他的90%，人类的洞察力和成就将会无比惊人。这种说法的准确性可能有待研究确定，但与之类似，的确属实的情况是企业一直在分析应用的是只占数据总量20%的那些跑在ERP等系统里的结构化数据。如果再能结合利用其余80%的非结构化数据，那效果就可想而知了。 基础技术在不断发展，而电子商务、移动应用、社交网络等日益活跃，这导致大量的像影像资料、办公文档、扫描文件、Web 页面、电子邮件、微博、即时通信以及音视频等非结构化数据迎面而来，企业应接不暇。 结构化vs 非结构化 相对于存储在关系型数据库里，用二维逻辑表来表现的结构化数据而言，那些不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据就是所谓的非结构化数据，包括报表、账单、影像、办公文档、扫描文件、Web 页面、电子邮件以及多媒体音频和视频信息等。 据统计，企业中20%的数据是结构化的，80%则是非结
构化或半结构化的。当今世界结构化数据增长率大概是32%，而非结构化数据增长则是63%，至2012年，非结构化数据 占有比例将达到互联网整个数据量的75%以上。而非结构化数据中50%~75%的数据都来源于人与人的互动，都是以人为中心产生的。 我们都很熟悉结构化数据，典型的就是事务数据、定量的数据。企业收集、存储、查询、利用它们来制定商业战略、预判趋势、运行报表、进行分析、优化运营。企业在结构化数据的利用方面已经做得很好，通过它能提供重要的业务洞察力，更有效率和有效益地服务于客户，遵循监管法规，为决策制定者提供所需的即时的、持续的关键信息以优化业务。 但今天，许多企业已经意识到，结构化数据仅仅是企业所拥有数据的一小部分。与业务信息系统中大量用于交易记录、流程控制和统计分析的结构化数据相比，非结构化数据具有某种特定和持续的价值，这种价值在共享、检索、分析等使用过程中得以产生和放大，并最终对企业业务和战略产生影响。 比如在医疗行业，逐渐普及的电子病历的建设中，既存在结构化的电子病历数据，也存在非结构化的电子病历数据，而非结构化的电子病历数据的重要性并不比结构化数据低。因为描述病人病情的自然语言要比患者基本信息等结构化 数据更丰富形象，而临床产生的大量影像文件对医生的诊断
结构化、非结构化数据相对于结构化数据(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。非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本、图象、声音、影视、超媒体等信息）。非结构化WEB数据库主要是针对非结构化数据而产生的，与以往流行的关系数据库相比，其最大区别在于它突破了关系数据库结构定义不易改变和数据定长的限制，支持重复字段、子字段以及变长字段并实现了对变长数据和重复字段进行处理和数据项的变长存储管理，在处理连续信息（包括全文信息）和 非结构化信息（包括各种多媒体信息）中有着传统 关系 型数据库所无法比拟的优势。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) 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/视频信息等等所谓 半结构化数据，就是介于完全结构化数据（如关系型数据库、 面向对象数据库中的数据）和完全无结构的数据（如声音、图像文件等）之间的数据，HTML 文档就属于半结构化数据。它一般是自描述的，数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分。数据模型：结构化数据：二维表（关系型）半结构化数据：树、图非结构化数据：无RMDBS的数据模型有：如网状数据模型、 层次数据模型、关系型其他：结构化数据：先有结构、再有数据半结构化数据：先有数据，再有结构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。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数据库是一种面向最终用户的非结构化数据库，在处理非结构化信息、全文信息、多媒体信息和海量信息等领域以及Internet/Intranet应用上处于国际先进水平，在非结构化数据的管理和全文检索方面获得突破。它主要有以下几个优点：(1)Internet应用中，存在大量的复杂数据类型，iBase通过其外部文件数据类型，可以管理各种文档信息、多媒体信息,并且对于各种具有检索意义的文档信息资源，如HTML、DOC、RTF、TXT等还提供了强大的全文检索能力。(2)它采用子字段、多值字段以及变长字段的机制，允许创建许多不同类型的非结构化的或任意格式的字段，从而突破了关系数据库非常严格的表结构，使得非结构化数据得以存储和管理。(3)iBase将非结构化和结构化数据都定义为资源，使得非结构数据库的基本元素就是资源本身，而数据库中的资源可以同时包含结构化和非结构化的信息。所以，非结构化数据库能够存储和管理各种各样的非结构化数据，实现了数据库系统数据管理到内容管理的转化。 (4)iBase采用了面向对象的基石，将企业业务数据和商业逻辑紧密结合在一起，特别适合于表达复杂的数据对象和多媒体对象。 (5)iBase是适应Internet发展的需要而产生的数据库，它基于Web是一个广域网的海量数据库的思想，提供一个网上资源管理系统iBase Web，将网络服务器(WebServer)和数据库服务器(Database Server)直接集成为一个整体，使数据库系统和数据库技术成为Web的一个重要有机组成部分，突破了数据库仅充当Web体系后台角色的局限，实现数据库和Web的有机无缝组合，从而为在Internet/Intranet上进行信息管理乃至开展电子商务应用开辟了更为广阔的领域。 (6)iBase全面兼容各种大中小型的数据库，对传统关系数据库，如Oracle、Sybase、SQLServer、
AI智慧搜索和非结构化数据分析趋势分析 报告 大多数组织都很好地利用了结构化数据(表格、电子表格等)，但是很多未开发的业务关键的见解都在非结构化数据中。 80%组织正在意识到他们80%的内容是非结构化的。 企业中近80%的数据是非结构化的——工作描述、简历、电子邮件、文本文档、研究和法律报告、录音、视频、图片和社交媒体帖子。虽然这些数据过去非常难以处理和使用，但神经网络、搜索引擎和机器学习的新技术发展，正在扩展我们使用非结构化内容进行企业知识发现、搜索、业务洞察和行动的能力。搜索加人工智能正在解决现实世界的问题 想想你智能手机上的应用程序——Siri, Alexa, Shazam, Lyft等等。您可能没有意识到这一点，但它们都是由一大批搜索引擎在幕后工作提供动力的。这些应用程序将搜索与人工智能技术(如自然语言处理、神经网络和机器学习)相结合，可以处理你的语音命令或文本输入，搜索不同的数据源，并返回所需的答案，所有这些都是实时且非常准确的。 在企业内部，这些技术可以将员工与他们所需要的内容和答案联系起来，而不管答案在哪里——在文档、财务系统、人力资源系统或政策和程序数据库中。搜索已经从寻找文件发展到提供答案
到2020年，我们希望看到更多的人工智能搜索和基于搜索的分析应用支持企业。 下面是搜索和非结构化数据分析领域中值得关注的五大趋势。 1. 神经网络和搜索引擎 埃森哲的《峡湾趋势2020》显示，神经网络是支持创新型企业人工智能系统的关键技术，它可以通过模式识别“学习”执行任务。通过分析大量的数字数据，神经网络可以学会识别照片，识别语音命令，并对自然语言搜索查询作出反应。神经网络超越了简单的关键词搜索，使搜索引擎能够理解用户的意思和意图，从而提供最个性化、最相关的结果。 最新的神经网络(BERT及其衍生产品)能够创建一个“语义空间”——对企业内容的抽象理解——可以用于: ?深入搜索:识别具有相同含义的句子，而不是仅仅包含相同的搜索关键词(如“公司费用政策”和“商务旅行报销”) ?更好的分类:为更好的导航或管理对内容进行分类(例如，合规性、筛选、补救等) ?提问/回答:从文件中提取事实，回答与原始材料相关的具体问题(例如:“美国上季度的收入是多少?”) 这些神经网络已经被用于高度管理的内容，如知识库文章、政策和程序、文档、测试标准等等。在接下来的几年里，我们希望看到更多的组织应用神经网络来更好地理解他们的文档内容和用户查询，提供高度相关的、基于上下文的答案。 2. 语义搜索
企业如何管理非结构化数据？ 移动应用要求 企业的信息化往移动端发展已经是一种趋势，移动端的非结构化数据也变的越来越重要，因此，做好移动端和PC端非结构化数据的协同应用是企业面临的难题。 大数据应用要求 大数据时代的到来，让每一个企业都在挖掘大数据的价值，同样，作为大数据的一部分，非结构化数据必将给企业带来巨大的应用价值。物联网应用要求 随着移动及大数据应用，物联网已经在国内逐步推进，非结构化数据是物联网应用基础之一，所以做好非结构化数据管理也是势在必行。 最重要的是，进入高度信息化的大数据时代，企业对信息系统高敏捷协作有了更高度的要求。 网络消耗难题分析：文件同步的传统机制是造成网络消耗最大问题 企业的邮件、OA、ERP、文件服务器等应用所涉及到的文件数据共享都是采用文件全量同步、或者是文件全量上传与下载的文件传输方式，这种传统的文件传输方式最大的问题是没有文件增量同步功能，就是当一个文件做过一小点的改动后，要进行同步时，不是只传改动的那部份数据，而是又将整个文件进行同步。 大数据存储和保护难题：传统SAN式存储的扩展性差并且自身没有实现大数据归档备份保护机制 非结构化数据共享往往是随机会产生大并发量访问存储数据的要求，
需要存储系统高弹性、高可扩展性、高可靠性，并且可以灵活的组成一个跨地区网络的以“本地数据本地访问”原则来解决网络大带宽消耗难题，这都是传统的SAN难以做到的。 非结构化数据不安全根本：本地应用程序编辑预览文件时需要同步或拷贝一整个文件的机制 例如当共享一个pdf文件时，或者是word文件给其他人，他们需要在自身安装有对应的pdf或微软office软件并需要完整将这个文件读入他们计算机系统才能浏览或编辑这个文件，这就意味着这个文件的数据已经可以存储到他们的计算机上了。这是非结构化最难以控制的数据泄漏安全问题根源所在。 LFS企业私有文件云是一个统一、稳定、可靠、安全、高弹性扩展的非结构化数据中心系统 解决非结构化数据管理的最佳思路是：集中存储、统一管理
●李 慧(武汉大学信息管理学院 湖北 430072) 颜显森(北京国信贝斯软件有限公司 北京 100053) 数据库技术发展的新方向———非结构化数据库 Abstract:With the development of Internet,many disadvantages of the traditional relational database have been dis2 covered.Under such circumstances,the non2structure database comes into being.This paper mainly discusses the defini2 tion,background,characteristics and advantages of the non2structure database. K eyw ords:database technology;data structure/Internet;full text searching 1 什么是非结构化数据库 在信息社会,所有信息大体上可以分为两类: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;另一类信息根本无法用数字或者统一的结构表示,如文本、图像、声音乃至网页等,我们称之为非结构化数据。非结构化数据包括结构化数据,但又不止是结构化数据;结构化数据属于非结构化数据,是非结构化数据的特例。 所谓非结构化数据库,是指数据库的变长记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。简单的说,非结构化数据库就是字段数和字段长度可变的数据库。 2 为什么需要非结构化数据库 传统关系数据库,通过引入数学领域的关系模型及关系代数和关系演算,经过几十年的应用和发展,奠定了自己的优势。但随着网络的发展,关系数据库越来越显示出不足的一面。到了20世纪90年代,当关系数据库还满足于用户连接到大型主机上的数据库进行联机检索时,因特网的出现已经可以把超文本文件传送到用户的浏览器里了。起初,WWW只支持较简单的文档,随着应用需求的不断提高和技术的发展,它不仅可以支持文字、图形、图像、声音等多媒体信息,还可以支持一些较为复杂的对象,比如电子表格对象。但随着数据量的增大,显然只靠静态页面就捉襟见肘了。让页面动起来的想法由此应运而生,这时迫切需要数据库在动态页面中扮演主角。 而此前,关系数据库要么限于桌面,用文件方式的共享来实现局域网内的使用;要么是使用各种关系数据库厂商开发的专用客户端软件和工具。尽管ODBC,JDBC, O LE DB等解决了不同数据库之间的接口,但是我们可以说关系数据库从设计之初并没有也不可能考虑到以HTTP 为基础、HT M L为文件格式的因特网的需求,只是在因特网出现后才作出相应的调整,因此关系数据库在基于因特网应用时由于结构模型等原因的限制,不能与因特网完全融合,需在因特网与数据库之间加入大量的中间件,从而在无形中加大了数据库基于网络应用的难度。同时,由于关系数据库从一开始就没有考虑网络时代的应用需求,因而对于网络环境下WWW应用,如各种非结构化文档信息、多媒体信息以及全文检索需求显得有些力不从心。虽然后来关系数据库对于这些需求作出了一些适应性调整,如增加数据库的面向对象成分以增加处理多种复杂数据类型的能力,增加各种中间件以扩展基于WWW应用能力,但对于网络环境下WWW应用不可或缺的检索效率、全文检索能力等却无法解决。关系数据库的基于中间件的解决方案又给WWW应用带来了新的网络瓶颈,应用服务器端由于与数据库频繁交互,因其本身的效率和数据库检索的效率造成WWW应用在服务器端的阻塞。 非结构化数据库就是针对关系数据库模型过于简单,不便表达复杂的嵌套需要以及支持数据类型有限等局限,从数据模型入手而提出的全面基于因特网应用的新型数据库理论。非结构化数据库主要是针对非结构化数据应运而生的,与目前流行的关系数据库相比,其最大区别在于它突破了关系数据库结构定义不易改变和数据定长的限制,支持重复字段、子字段以及变长字段并实现了对变长数据和重复字段进行处理和数据项的变长存储管理,在处理连续信息(包括全文信息)和非结构信息(重复数据和变长数据)中有着传统关系型数据库所无法比拟的优势。 3 非结构化数据库的特点与优势 311 灵活的非结构化数据结构 非结构化数据库也是建立在二维表的基础之上的,因此非结构化数据库不能称为非关系型数据库,但在数据结构上,它又与关系型数据库有着很大的不同。 — 7 8 2 — ?情报理论与实践? ITA!信息系统#
产品概述 产品介绍 Egg是一个高性能、可扩展、并支持分布式存贮的非结构化数据库，同时也具备了部分非关系型数据库具备的结构化查询功能。该类型的数据库被广泛应用于搜索引擎、海量信息检索系统、音频视频管理系统等领域，成为这些领域中必不可少的一个组成部分。Egg是一个完全由C编写的，成熟的软件，并且是埃帕Cooling搜索引擎软件、Cooling云桌面平台软件、Cooling云输入法的重要组成部分，已经运用到了互联网、信息检索、数据挖掘、虚拟化等多个领域中。 行业背景 随着互联网的不断发展，搜索、云计算、WEB 2.0等全新的应用模式不断涌现出来。这些新应用都有着一些非常显著的特点，如：信息量巨大、信息结构化程度低、信息更新频度高、信息增长幅度大，并发访问频繁等。传统的关系型数据库，虽然能够胜任企业级别的信息管理，但在处理互联网级别的应用时，往往无法满足于以上的特点，暴露出了很多问题。 ●海量数据的高效存贮与访问要求 海量数据应用中最早，最典型的应用是搜索引擎；最有发展的是云计算；最流行的是WEB2.0中的SNS社区。 据CNNIC统计，截止2009年底，仅中国的网页数量就达到了336亿，较之2008年底，增长幅度接近100%。搜索引擎不光要存贮这些网页的基本信息，同时又要解决平均每天几千万网页的增长量。云计算、需要将原先用户端的应用、服务、数据移到服务端，利用服务端的计算、存贮、带宽、管理优势，提供相比传统桌面应用更有竞争力的服务方式。WEB 2.0中最主流的SNS社区，每天都要产生大量的用户动态信息，以Facebook为例，每月用户动态记录就达到2.5亿条；另如一些Web门户，都已经达到上亿帐户数量。所有的此类应用中的存贮要求，都已经超过了关系型数据库可以容纳的范围。Google是最早采用了廉价硬件（Commodity Hardware）建立分布式存贮的互联网公司；Amazon则在云计算平台中，采用了Yahoo与apache合作开发的分布式文件系统Hadoop；Facebook则为业界贡献了Cassandra，这一分布式的非关系型数据库。 ●高可用与可扩展性的要求 关系型数据库具备一定的高可用性与可扩展性，但这是建立在企业级可预测数据的前提之下的。而对互联网应用来说，没有任何人能预测下一年新增的网页数量、云计算平台的使用人数以及社区将拥有的用户数。唯一可以肯定的就是，所有这些数据都会以一个相当快的速度增长。当一种存贮方式，无法满足面对应用的增长而动态扩展，将对互联网业务的发展，产生严重的负面影响。此外，互联网应用要求所有系统都要能够全天侯提供服务，即便系统升级、增加设备、出现故障。而传统关系型数据库的扩展、维护都需要停止数据库实例，而无法实现实时维护，这也导致了传统的存贮方式，无法满足目前互联网发展的需求。 ●高并发访问的要求 搜索引擎、云计算、WEB 2.0每天都要面对大量的用户访问。2010年，Google与Facebook