非结构化数据存储

存储非结构化数据是数据分析的第一步。

那么，什么是非结构化数据？它真的是非结构化的吗？让我们仔细看看。

尽管非结构化数据具有内部预定义的结构，但它不遵循固定的数据模型。非结构化数据可能不一定适合结构化数据库或数据表预定义的结构。以下是一些例子

• 社交媒体数据——社交媒体文本，如评论和反馈是非结构化的，但社交媒体数据如朋友、粉丝和点赞是结构化的。
• 电子邮件——正文是非结构化的，而“收件人”、“抄送”和“主题”字段是结构化的。
• 多媒体——这可以以多种方式表示，包括向量、位图、GIF、帧等，使其非结构化。

非结构化数据大约占大数据的80%。企业使用各种非结构化数据分析技术和工具来从非结构化数据中获取洞察。然而，由于通常具有高体积、多样性和速度，存储非结构化大数据是复杂的。

在这篇文章中，我们将讨论

• 非结构化数据存储挑战。
• 非结构化数据的存储需求。
• 存储非结构化数据的最佳选择。

非结构化数据存储挑战

没有固定格式

假设您需要存储有关一个组织所有员工的信息。一个员工可能拥有多辆汽车或有一个以上的孩子。另一个可能两者都不具备。由于这个原因，每个员工都有其他员工可能不具备的特点，我们不一定需要所有员工的所有字段。

在关系型数据库中，我们会为这些创建字段，其中许多可能不会被使用。此外，如果我们以后想添加新字段，如汽车保险详情，我们就需要更改模式并停机。由于非结构化数据没有预定义的格式，这很快就会变成一场噩梦。

扩展问题

随着非结构化数据量的不断增加，传统的存储系统可能无法扩展。向系统中添加更多资源（磁盘）会增加成本——您不能无限期地这样做，因为数据将再次超过磁盘数量。使用关系型数据库扩展是困难的——系统性能会受到影响，因为节点间的表连接变得过于复杂。

复杂的数据检索和查询

如果您只是将所有大数据直接倒入存储系统，而不知道如何处理它，数据就会在那里闲置，无法增加任何价值。例如，一旦存储了多媒体数据，您可能找不到高效的方式来查找、更新甚至删除它，即使有索引。

因此，为了处理非结构化数据，您需要可扩展的存储基础设施，并提供高效的数据管理。这样的存储系统的一个好例子是面向对象的数据库，其中所有数据都是对象，具有元数据和唯一的ID，以便轻松识别数据。

非结构化数据的存储需求

在大型数据项目的规划阶段，公司应制定非结构化数据存储的策略。存储基础设施应具有敏捷性、成本效益、可扩展性，并满足各种用例。

以下是非结构化数据存储的以下要求

灵活性

数据模型应具有灵活性，以适应新的字段和数据类型，对现有架构或数据的影响最小，从而无需停机。

文章NoSQL explained详细介绍了像MongoDB这样的NoSQL数据库如何足够灵活，可以存储大量不同格式的数据。

目的

如果您的负载主要是分析，您需要一个强大的存储系统，它支持低延迟和更快的数据更新。与本地系统相比，云存储将是这个目的的好选择。

轻松访问存档数据

数据存档可以防止数据丢失，并降低主存储的成本。那些旧但仍然需要的数据应以易于检索的方式存储，同时不增加整体存储成本。

可扩展性

存储系统应始终具有水平和垂直扩展性，而不会丢失任何数据。现代存储系统如AWS和Azure根据应用程序需求提供自动扩展。

一个NoSQL数据库是满足上述所有非结构化数据存储要求的好方法。为了处理数据继续增长时的可扩展性和在线存档功能，基于云的数据库如MongoDB Atlas以及数据库即服务如MongoDB集群是极好的选择。

存储非结构化数据的最佳选项

现在您已经了解了非结构化数据存储的要求以及关系型数据库在存储非结构化数据方面所面临的挑战，我们将讨论一些存储非结构化大数据的稳健方法。

您可以使用数据库、数据仓库或数据湖在本地或云中存储非结构化数据。

虽然云存储确实提供了安全性，但公司可能会选择本地存储来存储高度敏感的数据。

用于存储非结构化数据的非关系型数据库

非关系型（NoSQL）数据库已成为存储非结构化大数据的便捷方式。它们具有灵活性、可扩展性、高可用性、安全性，并有助于最大限度地减少非结构化数据存储挑战。NoSQL数据库使数据管理更高效、更具成本效益。

存在各种NoSQL数据库系统。其中一种类型是文档（对象）存储，它提供了一种简单的查询机制，可以快速检索数据，因为系统识别数据结构。文档由各种具有不同数据类型的属性组成。文档存储具有高度可扩展性和设计上的可用性，可以分区、复制和持久化数据。MongoDB是一种基于文档的NoSQL数据库，以BSON（类似于JSON的格式）存储数据。这种格式易于阅读和遍历。MongoDB也适合处理事务性数据。

{
"studentID": "stud20210903",
"name" : "Ben Park",
"address": {
    "zip" : "W1J9LL",
    "city" : "London",
},
"hobbies": ["gardening", "travelling", "reading"],
"familydetails":{
    "motherName": "Alicia",
    "fatherName": "Ricky",
    "sibling":["Carol"]
}
}

如果您要将上述信息存储在关系数据库中，您可能需要三个或更多表，并需要联合这些表才能在一个视图中看到所有这些信息。

MongoDB Atlas，MongoDB的数据库即服务，利用AWS、Azure和Google Cloud等主要云平台作为其数据库服务器。这意味着您无需安装MongoDB，仍然可以在云环境中获得NoSQL文档数据库的所有好处。

使用数据湖进行非结构化数据存储

数据湖是一个中央存储库，以原始格式存储数据。它使用平面架构存储数据，通常作为对象或文件存储。数据湖庞大，可以存储任何数量的非结构化、结构化或半结构化大数据。它们遵循“读取时模式”原则（即没有预定义的模式）。

数据源可以是物联网设备、流数据、Web应用程序等等。一些被摄取的数据可能经过过滤并准备好使用——这是关系数据库无法实现的灵活性。

由于数据湖配置在通用硬件和集群上，因此它们具有高度可扩展性和低成本。

数据湖可以在本地或云中配置。再次强调，本地数据湖适合处理高度敏感和保密的数据。然而，拥有云数据湖可以降低基础设施成本，并更容易进行扩展。

数据仓库

数据仓库是为分析和报告目的而创建的存储库。它通常在结构化存储（写入时模式）上工作，与数据湖不同。数据仓库主要存储组织内部过去和现在的结构化或半结构化数据，这些数据以标准格式提供。非结构化数据（如来自互联网的数据）应在摄取到数据仓库之前通过ETL步骤进行处理和格式化。这使得数据一致且质量高——因此，可用于分析。可以说，数据仓库是用于商业智能的分析型数据库。基于模式的格式使数据分析变得更容易。

数据仓库可以是本地部署的，也可以是云基础架构。云数据仓库可以降低成本、部署过程和基础设施需求，并且可以根据应用程序需求自动扩展。

数据集市是数据仓库的一个子集，它存储特定利基或业务线的运营数据。

总结

由于格式多样和数据量巨大，非结构化数据存储复杂且具有挑战性。数据库是存储数据的最简单方法，而NoSQL数据库由于其灵活的格式和易于检索数据的特性而得到了广泛接受。《MongoDB Atlas》是NoSQL数据库即服务的一个绝佳选择。

数据仓库接受来自多个来源的数据，并处理数据以使其准备好分析。这些是商业分析师从数据中获得洞察的理想选择。数据湖以原始格式存储所有数据——它包括所有类型的数据，无论是原始的还是经过处理的。数据湖是卸载数据以供未来使用或合规的完美场所。

下一步，您可以通过比较三种最佳非结构化数据选项来了解更多信息。