빅 데이터의 맥락에서 우리는 그것이 많은 양의 데이터와 그 실행을 다룬다는 것을 알고 있습니다. 따라서 간단히 말해서 빅 데이터는 많은 양의 데이터를 처리하는 것이라고 말할 수 있습니다. 데이터의 양이 너무 많기 때문에 데이터가 구성되는 방식을 기반으로 정의되는 세 가지 범주, 즉 구조화된 범주가 있습니다. 반정형 및 비정형 데이터.
이제 데이터를 구성하는 수준의 기초가 다음과 같이 이 세 가지 유형의 데이터 모두에서 몇 가지 차이점을 더 찾을 수 있습니다.
다음은 Structure와 Union의 중요한 차이점입니다.
| Sr. 아니요. | 키 | 구조화된 데이터 | 반구조화된 데이터 | 비정형 데이터 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 조직화 수준 | 구조화된 데이터라는 이름은 이러한 유형의 데이터가 잘 조직되어 있으므로 이러한 유형의 데이터에서 구성 수준이 가장 높음을 나타냅니다. | 반면 반정형 데이터의 경우 데이터가 어느 정도 정리되어 있고 나머지는 정리되어 있지 않아 정리 수준이 정형 데이터보다 낮고 비정형 데이터보다 높습니다. | 마지막으로 비정형 데이터의 경우 데이터가 완전히 정리되지 않아 비정형 데이터의 경우 구성 수준이 가장 낮습니다. |
| 2 | 데이터 구성 수단 | 구조화된 데이터는 관계형 데이터베이스를 통해 구성됩니다. | 반구조화된 데이터의 경우 부분적으로 XML/RDF를 통해 구성됩니다. | 반면 비정형 데이터의 경우 데이터는 단순 문자와 바이너리 데이터를 기반으로 합니다. |
| 3 | 거래 관리 | 구조화된 데이터 관리 및 데이터 동시성이 존재하므로 멀티태스킹 프로세스에서 주로 선호됩니다. | 반구조적 데이터에서 트랜잭션은 기본적으로는 아니지만 DBMS에서 조정되지만 데이터 동시성은 존재하지 않습니다. | 비정형 데이터에서는 트랜잭션 관리 및 동시성이 존재하지 않습니다. |
| 4 | 버전 관리 | 정의에서 언급했듯이 구조적 데이터는 관계형 데이터베이스에서 지원하므로 튜플, 행 및 테이블에서도 버전 관리가 수행됩니다. | 반구조화 데이터의 경우 부분 데이터베이스가 지원되므로 튜플이나 그래프가 가능한 경우에만 버전 관리가 수행됩니다. | 비정형 데이터의 경우 데이터베이스 지원이 전혀 되지 않아 전체 데이터로만 버전 관리가 가능합니다. |
| 5 | 유연하고 확장 가능 | 구조화된 데이터는 관계형 데이터베이스를 기반으로 하므로 스키마에 종속되고 유연성과 확장성이 떨어집니다. | 반구조적 데이터 데이터는 구조적 데이터보다 유연하지만 비구조적 데이터에 비해 유연성과 확장성이 떨어집니다. | 데이터베이스에 대한 종속성이 없으므로 비정형 데이터는 정형 및 반정형 데이터에 비해 더 유연하고 확장 가능합니다. |
| 6 | 성능 | 구조적 데이터에서 우리는 복잡한 결합을 허용하는 구조적 쿼리를 수행할 수 있으므로 반구조적 및 비구조적 데이터에 비해 성능이 가장 높습니다. | 반 구조화 데이터의 경우 익명 노드에 대한 쿼리만 가능하므로 구조화 데이터보다 성능이 떨어지지만 비정형 데이터보다 성능이 좋습니다. | 비정형 데이터의 경우 텍스트 쿼리만 가능하므로 정형 및 반정형 데이터보다 성능이 떨어집니다. |