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स्ट्रक्चर्ड, सेमी-स्ट्रक्चर्ड और अनस्ट्रक्चर्ड डेटा के बीच अंतर


बिग डेटा के संदर्भ में हम जानते हैं कि यह बड़ी मात्रा में डेटा और उसके निष्पादन से संबंधित है। तो संक्षेप में हम कह सकते हैं कि बिग डेटा कुछ ऐसा है जो बड़ी मात्रा में डेटा से संबंधित है और चूंकि डेटा की मात्रा बहुत बड़ी है इसलिए मोटे तौर पर तीन श्रेणियां हैं जो इस आधार पर परिभाषित की गई हैं कि डेटा कैसे व्यवस्थित है, जिन्हें क्रमशः स्ट्रक्चर्ड, सेमी-स्ट्रक्चर्ड और अनस्ट्रक्चर्ड डेटा कहा जाता है।

अब डेटा को व्यवस्थित करने के स्तर के आधार पर हम इन तीनों प्रकार के डेटा के बीच कुछ और अंतर पा सकते हैं जो निम्नानुसार हैं।

स्ट्रक्चर और यूनियन के बीच महत्वपूर्ण अंतर निम्नलिखित हैं।

क्र. सं.मुख्य बिंदुस्ट्रक्चर्ड डेटासेमी-स्ट्रक्चर्ड डेटाअनस्ट्रक्चर्ड डेटा
1व्यवस्थित करने का स्तरस्ट्रक्चर्ड डेटा जैसा कि नाम से पता चलता है इस प्रकार का डेटा अच्छी तरह से व्यवस्थित होता है और इसलिए इस प्रकार के डेटा में व्यवस्थित करने का स्तर उच्चतम होता है।दूसरी ओर सेमी-स्ट्रक्चर्ड डेटा के मामले में डेटा केवल कुछ हद तक व्यवस्थित होता है और बाकी अव्यवस्थित होता है इसलिए व्यवस्थित करने का स्तर स्ट्रक्चर्ड डेटा से कम और अनस्ट्रक्चर्ड डेटा से अधिक होता है।अंत में अनस्ट्रक्चर्ड डेटा के मामले में डेटा पूरी तरह से अव्यवस्थित होता है और इसलिए अनस्ट्रक्चर्ड डेटा के मामले में व्यवस्थित करने का स्तर सबसे कम होता है।
2डेटा व्यवस्था के साधनस्ट्रक्चर्ड डेटा रिलेशनल डेटाबेस के माध्यम से व्यवस्थित होता है।जबकि सेमी-स्ट्रक्चर्ड डेटा के मामले में XML/RDF के माध्यम से आंशिक रूप से व्यवस्थित होता है।दूसरी ओर अनस्ट्रक्चर्ड डेटा के मामले में डेटा सरल कैरेक्टर और बाइनरी डेटा पर आधारित होता है।
3ट्रांजैक्शन मैनेजमेंटस्ट्रक्चर्ड डेटा में डेटा का प्रबंधन और समवर्तीता मौजूद है और इसलिए मल्टीटास्किंग प्रक्रिया में ज्यादातर पसंद किया जाता है।सेमी-स्ट्रक्चर्ड डेटा में ट्रांजैक्शन डिफ़ॉल्ट रूप से नहीं है लेकिन DBMS से अनुकूलित है लेकिन डेटा समवर्तीता मौजूद नहीं है।जबकि अनस्ट्रक्चर्ड डेटा में कोई ट्रांजैक्शन मैनेजमेंट और कोई समवर्तीता मौजूद नहीं है।
4वर्जनिंगपरिभाषा में उल्लेख के अनुसार स्ट्रक्चर्ड डेटा रिलेशनल डेटाबेस में समर्थन करता है इसलिए वर्जनिंग टुपल्स, पंक्तियों और टेबल पर भी की जाती है।दूसरी ओर सेमी-स्ट्रक्चर्ड डेटा के मामले में वर्जनिंग केवल वहीं की जाती है जहां टुपल्स या ग्राफ संभव है क्योंकि सेमी-स्ट्रक्चर्ड डेटा के मामले में आंशिक डेटाबेस समर्थित है।अनस्ट्रक्चर्ड डेटा के मामले में वर्जनिंग केवल पूरे डेटा पर संभव है क्योंकि डेटाबेस का कोई समर्थन नहीं है।
5लचीला और स्केलेबलचूंकि स्ट्रक्चर्ड डेटा रिलेशनल डेटाबेस पर आधारित है इसलिए यह स्कीमा-निर्भर हो जाता है और कम लचीला और कम स्केलेबल भी होता है।जबकि सेमी-स्ट्रक्चर्ड डेटा के मामले में डेटा स्ट्रक्चर्ड डेटा से अधिक लचीला है लेकिन अनस्ट्रक्चर्ड डेटा की तुलना में कम लचीला और स्केलेबल है।चूंकि किसी डेटाबेस पर कोई निर्भरता नहीं है इसलिए अनस्ट्रक्चर्ड डेटा स्ट्रक्चर्ड और सेमी-स्ट्रक्चर्ड डेटा की तुलना में अधिक लचीला और स्केलेबल है।
6परफॉरमेंसस्ट्रक्चर्ड डेटा में हम स्ट्रक्चर्ड क्वेरी कर सकते हैं जो जटिल जॉइन की अनुमति देते हैं और इस प्रकार सेमी-स्ट्रक्चर्ड और अनस्ट्रक्चर्ड डेटा की तुलना में परफॉरमेंस उच्चतम है।दूसरी ओर सेमी-स्ट्रक्चर्ड डेटा के मामले में केवल अनाम नोड्स पर क्वेरी संभव है इसलिए इसकी परफॉरमेंस स्ट्रक्चर्ड डेटा से कम लेकिन अनस्ट्रक्चर्ड डेटा से अधिक है।जबकि अनस्ट्रक्चर्ड डेटा के मामले में केवल टेक्स्टुअल क्वेरी संभव है इसलिए परफॉरमेंस स्ट्रक्चर्ड और सेमी-स्ट्रक्चर्ड डेटा दोनों से कम है।
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