Многие организации используют структурированную базу данных для хранения своих данных в организованном виде в отформатированном хранилище. В сущности, данные в структурированной базе данных имеют фиксированное поле, предопределенную длину данных, и в них установлено, какие данные там должны храниться, в частности числа, дата, время, адрес, валюта и т. д. Короче говоря, структура уже определена до того, как данные будут вставляться, что дает более четкое представление о том, какие данные могут там находиться. Ключевым преимуществом использования структурированной базы данных является простота хранения, запросов и анализа данных.
Неструктурированная база данных - это полная противоположность; она не имеет идентифицируемой внутренней структуры. Она может иметь массивный неорганизованный агломерат или различные объекты. Источник структурированных данных главным образом генерируется машиной, имея в виду, что информация поступает от машины и без вмешательства человека, в то время как неструктурированные данные генерируются человеком. Организации используют структурированные базы данных для таких данных, как транзакции банкоматов, бронирование авиабилетов, системы инвентаризации и т. д. Точно так же некоторые организации используют неструктурированные данные, такие как электронные письма, мультимедийный контент, текстовые документы, веб-страницы, бизнес-документы и т. д.
Структурированные базы данных - это традиционные базы данных, которые используются многими предприятиями уже более 40 лет. Тем не менее в современном мире объем данных становится все больше и больше, и возникла общая потребность - аналитическая обработка данных. Со структурированными базами данных аналитика становится все сложнее, поскольку объем и скорость цифровых данных растут быстрее с каждым днем; нам нужно найти способ удовлетворения таких потребностей эффективным и действенным образом. Наиболее распространенной в мире СУБД, которая используется в качестве структурированной базы данных с открытым исходным кодом, является MySQL. Вы познакомитесь с тем, как сделать эту структурированную СУБД пригодной для обработки больших данных, что в итоге приведет к упрощению комплексного анализа. Прежде всего давайте в следующей статье рассмотрим некоторые идеи MySQL.
