结构化、半结构化和非结构化数据是根据数据的组织和表示形式来分类的，这种分类主要用于描述数据的组织结构和处理方式。
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结构化数据（Structured Data）：
- 定义： 结构化数据是一种具有明确定义和固定格式的数据，通常存储在关系型数据库中，表现为行和列的结构。
- 特征： 数据的组织和关系在预定义的模型中，每个数据项都有确定的数据类型。
- 示例： 关系型数据库中的表格，例如员工信息表、订单表等。
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半结构化数据（Semi-Structured Data）：
- 定义： 半结构化数据是一种在组织上没有严格结构化的数据，但具有某种程度的标记和层次结构，以方便处理。
- 特征： 数据可能包含标签、标记或者层次结构，但不像结构化数据那样遵循预定义的模式。
- 示例： XML（可扩展标记语言）文档、JSON（JavaScript Object Notation）数据、NoSQL数据库中的数据。
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非结构化数据（Unstructured Data）：
- 定义： 非结构化数据是一种没有明确结构或组织的数据，通常不容易以表格或数据库形式进行存储和处理。
- 特征： 数据缺乏预定义的数据模型，不适合传统的关系型数据库存储。
- 示例： 文本文件、图像、音频、视频等媒体文件，社交媒体内容等。
这三种数据类型代表了不同的数据组织和处理方式。在实际应用中，企业常常需要处理和分析各种类型的数据，因此理解并灵活应用这些概念对于有效利用数据资源非常重要。数据湖是一个存储和处理各种结构化、半结构化和非结构化数据的架构，使得企业可以更灵活地管理和分析不同类型的数据。
标签：结构化,示例,数据,数据库,存储,User,Data From： https://www.cnblogs.com/guoyu1/p/17893059.html