Die Organisation von Informationen in einer Datenquelle hängt stark von der Art der Datenquelle ab. Es gibt keine einzige Antwort, aber hier sind einige gemeinsame Organisationsstrukturen:
1. Relationale Datenbanken (z. B. MySQL, PostgreSQL, SQL Server):
* Tabellen: Die Daten werden in Tabellen gespeichert, die im Wesentlichen zweidimensionale Gitter mit Zeilen (Datensätzen) und Spalten (Felder oder Attribute) sind. Jede Zeile repräsentiert eine einzelne Entität (z. B. einen Kunden, ein Produkt), und jede Spalte stellt ein spezifisches Merkmal dieser Entität dar (z. B. Kunden -ID, Name, Adresse).
* Beziehungen: Die Tabellen werden durch Beziehungen (z. B. eins zu eins, eins-zu-Viele, viele zu viele) verknüpft, basierend auf gemeinsamen Spalten (Tasten). Dies ermöglicht eine effiziente Abfrage und das Abrufen verwandter Informationen.
* Schema: Eine formale Beschreibung der Datenbankstruktur, einschließlich Tabellennamen, Spaltennamen, Datentypen, Einschränkungen (z. B. Primärschlüssel, Fremdschlüssel) und Beziehungen.
2. NoSQL -Datenbanken (z. B. MongoDB, Cassandra, Redis):
* Sammlungen (Dokumente): NoSQL -Datenbanken organisieren häufig Daten in Sammlungen von Dokumenten. Ein Dokument ist eine flexible, selbstbeschreibende Dateneinheit, die häufig im JSON- oder XML-Format dargestellt wird. Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken gibt es kein starres Schema. Dokumente innerhalb einer Sammlung können unterschiedliche Strukturen haben.
* Schlüsselwertspeicher: Einige NoSQL-Datenbanken sind Schlüsselwertspeicher, in denen Daten als Sammlung von Schlüsselwertpaaren organisiert werden. Der Schlüssel wird verwendet, um den zugehörigen Wert schnell abzurufen.
* Graph -Datenbanken (z. B. Neo4j): Daten werden als Knoten und Beziehungen zwischen Knoten dargestellt. Dies ist besonders nützlich, um komplexe miteinander verbundene Daten darzustellen.
* Wide-Säulen-Stores (z. B. Cassandra): Die Daten werden in Zeilen und Säulen organisiert, wobei jedoch stärker auf die Behandlung großer Datenvolumina mit hoher Verfügbarkeit liegt.
3. Flache Dateien (z. B. CSV, TXT):
* Zeilen und Spalten: Ähnlich wie bei relationalen Datenbanken sind Daten in Zeilen und Spalten angeordnet. Es gibt jedoch kein formales Schema, und die Beziehungen zwischen Daten müssen extern abgeleitet oder verwaltet werden.
* Grenzwerte: Daten innerhalb einer Zeile werden häufig von Grenzwerten (z. B. Kommas in CSV -Dateien) getrennt.
4. XML- und JSON -Dateien:
* Hierarchische Struktur: Die Daten werden unter Verwendung einer hierarchischen Struktur von Tags (XML) oder Schlüsselwertpaaren (JSON) dargestellt. Dies ermöglicht verschachtelte und komplexe Datenstrukturen. Es ist üblich, diese Formate für Konfigurationsdateien, Web -APIs und Datenaustausch zu verwenden.
5. Tabellenkalkulationen (z. B. Excel):
* Arbeitsblätter und Zellen: Die Daten werden in Arbeitsblätter organisiert, die jeweils ein Zellenraster enthalten. Jede Zelle kann ein einzelnes Datenstück (Nummer, Text, Formel usw.) enthalten. Ähnlich wie bei Flat -Dateien gibt es kein erzwungenes Schema, das über die implizite Struktur von Zeilen und Spalten hinausgeht.
6. Datenseen:
* Rohdaten: Data Lakes speichern Rohdaten in seinem nativen Format ohne vordefinierte Schema oder Struktur. Dies ermöglicht Flexibilität und die Fähigkeit, verschiedene Datentypen zu bewältigen. Die Datenorganisation wird häufig später mit Metadaten und Datenkatalogen implementiert.
Zusammenfassend ist die Organisation von Informationen in einer Datenquelle in hohem Maße von der spezifischen Technologie und der beabsichtigten Verwendung abhängig. Die Auswahl der richtigen Organisationsstruktur ist entscheidend für das effiziente Datenmanagement, die Abfrage und die Analyse.
