什么是结构化数据？
结构化数据是具有标准化格式的数据，可供软件和人类高效访问。它通常以表格形式呈现，其中行和列清楚地定义数据属性。由于结构化数据的定量性质，计算机可以有效地处理结构化数据以获得洞见。例如，一个包含名称、地址和电话号码等列的结构化客户数据表，可以提供诸如客户总数和客户数量最多的地区等洞见。相比之下，社交媒体帖子列表等非结构化数据分析起来更具挑战性。
结构化数据有什么特征？
下面是结构化数据的一些特征和例子。
可定义属性
结构化数据对于所有数据值拥有相同的属性。 例如，每个预订记录都可以拥有这些属性：预订名称、活动名称、活动日期和预订金额。
关系属性
结构化数据表具有将不同数据集链接在一起的公共值。例如，可以使用 customer id 和 booking id 字段将客户数据与预订数据关联起来。因此，您可以在关系数据库中存储结构化数据，非常方便。
定量数据
结构化数据有助于进行数学分析。例如，您可以计算和测量属性的频率，并对数值数据执行数学操作。
存储
您可以在关系数据库中存储结构化数据，并使用结构化查询语言（SQL）对其进行管理。SQL 允许您定义一个称为架构的数据模型，并在该模型下为您的数据确定预设规则（如字段、格式和值）。然后您便可以将结构化数据存储在数据仓库或其他关系数据库技术中。
结构化数据范例
以下是结构化数据系统的例子：
- Excel 文件
- SQL 数据库
- 销售点数据
- Web 表单结果
- 搜索引擎优化（SEO）标签
- 产品目录
- 库存控制
- 预订系统
结构化数据有哪些好处？
使用结构化数据有几个好处。
易于使用
任何人都可以快速理解和访问结构化数据。更新和修改结构化数据等操作非常简单。存储效率高，因为可以为数据值分配固定长度的存储单元。
可扩展性
结构化数据按算法扩展。随着数据量的增加，您可以增加存储和处理能力。处理结构化数据的现代系统可以扩展到几千 TB 的数据。
分析
机器学习算法可以分析结构化数据并识别商业智能的常见模式。您可以使用结构化查询语言（SQL）来生成报告以及修改和维护数据。结构化数据对于大数据分析也很有用。
结构化数据面临哪些挑战？
虽然在业务中使用结构化数据有几个优点，但同时也存在一些挑战。
使用受限
预定义结构是一把双刃剑。结构化数据只可被用于其预期目的。例如，预订数据可以为您提供有关预订系统财务和预订流行度的信息。但在没有进一步修改的情况下，它无法透露哪种营销活动更有效地提高了预订量。如果您希望获得更多见解，则必须将营销活动相关数据添加到您的预订中。
缺乏灵活性
随着环境的变化和新的关系或需求的出现，更改结构化数据的模式可能十分昂贵，且需要大量消耗资源。
结构化数据与非结构化数据有何不同？
非结构化数据是指没有设置数据模型的信息，或者还没有以预定义的方式排序的数据。以下是非结构化数据的常见例子：
- 文本文件
- 视频文件
- 报告
- 电子邮件
- 图像
企业正在以指数级的速度创建数据，而绝大多数数据（80%-90%）是非结构化的。由于是定性数据，需要不同的技术和策略来进行有效分析。例如，您将非结构化数据存储在 NoSQL 数据库和数据湖中。
结构化数据和非结构化数据之间有许多关键的区别。
易于分析
结构化数据的优点之一是人和计算机程序都能够分析信息。企业有很多分析结构化数据的工具，这些工具在提供洞见和商业智能方面非常专业。分析没有预定义数据模型的数据要困难得多，而且市场上能够做到这一点的成熟工具也很少。
可搜索性
结构化数据易于搜索，因为它遵循许多预定义的规则。相比之下，非结构化数据缺乏使用传统数据挖掘技术获得业务洞见的必要顺序。搜索和分析非结构化数据需要高水平的专业知识和先进的分析工具，如自然语言处理和文本挖掘。
存储
由于绝大多数数据是非结构化的，企业需要更多的资金、空间和资源来存储这些数据。相比之下，结构化数据具有更精简的存储过程。结构化和非结构化数据通常存储在不同的环境、数据仓库和数据湖中。
数据仓库
结构化数据通常存储在数据仓库中，数据仓库充当企业数据的中央存储库。数据仓库从多个结构化的来源提取数据，包括数据库和事务系统。它们主要用于数据存储，但也被企业用于分析数据和开发商业智能。它们可以支持数百个业务用户进行大规模数据分析。
数据湖
数据湖是用于存储原始、非结构化数据的中央存储库。数据湖能够大规模存储非结构化数据。对于许多每天都要创建大量数据的现代企业来说，它们必不可少。数据湖存储来自业务应用程序的关系数据和来自移动应用程序、物联网（IoT）设备和社交媒体的非关系数据。
结构化、半结构化和非结构化数据之间的区别是什么？
半结构化数据位于结构化数据和非结构化数据之间。由于缺乏特定的关系或表格数据模型，半结构化数据不能被视为完全结构化数据。尽管如此，它确实包含了可以分析的元数据，如标签和其他标记。
比起非结构化数据，半结构化数据被认为更容易获得信息和见解。然而，它不具备与结构化数据那样的信息完整性和对预定义数据模型的依赖性。
以下是半结构化数据的常见例子：
- JSON
- XML
- Web 文件
- 电子邮件
- 压缩文件
AWS 能为结构化数据提供什么帮助？
使用 Amazon relational Database Service（Amazon RDS），您可以在几秒钟内设置、操作和扩展关系数据库。它是一个托管服务的集合，可以在 AWS Outposts 上进行管理。这些服务包括：
- 兼容 MySQL 的 Amazon Aurora
- 兼容 PostgreSQL 的 Amazon Aurora
- Amazon RDS for MySQL
- Amazon RDS for MariaDB
- Amazon RDS for PostgreSQL
- Amazon RDS for Oracle
- Amazon RDS for SQL Server
您可以构建 Web 和移动应用程序，迁移到托管数据库，提高现有数据库的效率，并摆脱传统数据库的束缚。
您还可以使用 Amazon RDS 做到以下几件事：
- 迁移时不重新架构应用程序
- 减少管理数据库的时间
- 削减资本和运营支出
- 专注于创新
立即开始您的 AWS 免费试用，成为使用亚马逊 RDS 的数百个企业客户的一员。
