在大数据方面，我们知道它处理大量数据及其执行。简而言之，我们可以说大数据是一种处理大量数据的事物，并且由于数据量如此之大，因此从广义上讲，根据数据的组织方式定义了三类，即结构化，半结构化和非结构化数据。
现在，根据组织数据的级别，我们可以发现这三种类型的数据之间还有更多区别，如下所示。
以下是“结构”和“联合”之间的重要区别。
序号 | 键 | 结构化数据 | 半结构化数据 | 非结构化数据 | | 1 | 组织水平 | 顾名思义，结构化数据表明这种类型的数据组织良好，因此组织级别在此类数据中最高。 | 另一方面，在半结构化数据的情况下，数据仅在某种程度上进行了组织，而其余部分则是未组织的，因此其组织级别低于结构化数据，而高于非结构化数据。 | 最后，在非结构化数据的情况下，数据是完全非组织的，因此在非结构化数据的情况下，组织的级别最低。 |
| 2 | 数据组织方式 | 结构化数据通过关系数据库进行组织。 | 而在半结构化情况下，数据是通过XML/RDF进行部分组织的。 | 另一方面，在非结构化数据的情况下，数据基于简单字符和二进制数据。 |
| 3 | 事务管理 | 在结构化数据管理中，存在数据并发性，因此在多任务处理过程中最受青睐。 | 在“半结构化数据”中，默认情况下事务不是默认的，而是从DBMS改编而来的，但是不存在数据并发。 | 在非结构化数据中，没有事务管理和并发。 |
| 4 | 版本控制 | 如定义中提到的，结构化数据在关系数据库中支持，因此版本控制也可以在元组，行和表上进行。 | 另一方面，在半结构化数据的情况下，仅在可能使用元组或图形的情况下进行版本控制，因为在半结构化数据的情况下支持部分数据库。 | 非结构化数据的版本控制仅适用于整个数据，因为根本不支持数据库。 |
| 5 | 灵活可扩展 | 由于结构化数据基于关系数据库，因此结构化数据依赖于架构，灵活性较低，可伸缩性较低。 | 在这种情况下，半结构化数据比结构化数据更灵活，但与非结构化数据相比，灵活性和可伸缩性较差。 | 由于不依赖任何数据库，因此与结构化和半结构化数据相比，非结构化数据更加灵活和可扩展。 |
| 6 | 性能 | 在结构数据中，我们可以执行结构化查询，从而允许进行复杂的连接，因此与半结构化和非结构化数据相比，其性能最高。 | 另一方面，在半结构化数据的情况下，只能在匿名节点上进行查询，因此其性能低于结构化数据，但高于非结构化数据 | 在非结构化数据的情况下，只能进行文本查询，因此性能会低于结构化和半结构化数据。 |
