结构化、半结构化和非结构化数据

二、半结构化数据 半结构化数据是结构化数据的一种形式，它并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构，但包含相关标记，用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。 半结构化数据，属于同一类实体可以有不同的属性，即使他们被组合在一起，这些属性的顺序并不重要。 有些人说半结构化数据是以树或者图的数据结构存储的数据，怎么理解呢？上面的例子中，标签是树的根节点，和标签是子节点。通过这样的数据格式，可以自由地表达很多有用的信息，包括自我描述信息（元数据）。 所以，半结构化数据的扩展性是很好的。 三、非结构化数据 非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。 半结构化数据，包括邮件、HTML、报表、资源库等等，典型场景如邮件系统、WEB集群、教学资源库、数据挖掘系统、档案系统等等。这些应用对于数据存储、数据备份、数据共享以及数据归档 等基本存储需求。

使用 ClickHouse 处理离线半结构化日志

本篇文章里，将介绍如何使用 Clickhouse 快速处理诸如 Nginx 运行日志等半结构化的离线数据，让这些静态数据能够被快速的查询分析。 写在前面 诸如 Nginx 等 Web 服务器、MySQL 等数据库，这类软件在日常运行过程中，都会生产非常多的运行数据，在不进行特别设置的情况下，我们将得到一些有一定格式的纯文本内容，我们一般称之为半结构化内容 我们大概有以下几种选择： 方案一 Clicktail：能够将 MySQL、Nginx等半结构化日志结构化，然后在流式处理的过程中，直接发送至 ClickHouse Client，然后进行结构化导入的开源工具 它能够根据配置的方式，快速的将各种具有一定结构的半结构化的内容序列为我们想要的结构化格式。 最后 写到这里，如何使用 Clickhouse 处理离线的半结构化数据的话题也就结束了。

什么叫结构化数据半结构化数据和非结构化数据(xml是非结构化数据)

计算机信息化系统中的数据分为结构化数据和非结构化数据、半结构化数据。 结构化数据 结构化数据，是指由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。 非结构化数据更难让计算机理解。 半结构化数据 半结构化数据，是结构化数据的一种形式，虽不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构，但包含相关标记，用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。 常见的半结构数据有XML和JSON，比如： <person> <name>A</name> <age>13</age> <gender>female</gender> <

看看HYBGRAG怎么解决半结构化场景的检索问答

题目是：HybGRAG：基于文本和关系型知识库的混合检索增强生成 论文链接:https://arxiv.org/abs/2412.16311 论文概述 这篇论文试图解决的问题是如何有效地从半结构化知识库 半结构化知识库由结构化知识库（例如知识图谱）和非结构化的文本文档组成，其中文本文档与知识图谱中的实体相关联。 混合问题回答（Hybrid Question Answering, HQA）： 这是一个新兴的研究问题，专注于需要同时使用关系和文本信息来正确回答的问题，给定一个半结构化知识库（SKB）。 核心内容 论文提出了HYBGRAG（Hybrid Retrieval-Augmented Generation）模型来解决半结构化知识库（SKB）上的混合问题回答（HQA）。 通过这些实验，论文展示了HYBGRAG在处理半结构化知识库上的混合问题时的优势。

JSONB操作：PG里玩转半结构化数据，查询更新真方便

不知道大家在工作中遇没遇到过这种蛋疼的情况：要做一个商品表，手机、衣服、家电啥都卖。手机有“屏幕尺寸”、“CPU型号”，衣服有“尺码”、“材质”，家电有“功率”、“能效等级”。。。我的天，这表的字段得设计多少个？难道来个新品类就得ALTER TABLE ADD COLUMN？那也太不灵活了，后期维护起来想死的心都有。

【RAG论文】RAG中半结构化数据的解析和向量化方法

abs/2405.03989 代码: https://github.com/linancn/TianGong-AI-Unstructure/tree/main 这篇论文提出了一种新方法，用于解析和向量化半结构化数据 docx格式因其标准化、高质量的文本、易于编辑、广泛的兼容性和丰富的元数据内容而被选为处理和提取结构化数据的首选格式。

Python数据科学（四）- 数据收集系列1.数据型态2.结构化vs半结构化vs非结构化数据3.Python IO与档案处理

vs半结构化vs非结构化数据 结构化数据 每笔数据都有固定的字段、固定的格式，方便程序进行后续取用与分析 例如数据库 半结构化数据 数据介于数据化结构与非结构化数据之间 数据具有字段，也可以依据字段来进行查找 ，使用方便，但每笔数据的字段可能不一致 例如：XML，JSON 非结构化数据 没有固定的格式，必须整理以后才能存取 没有格式的文字、网页数据 1.结构化数据 结构化数据也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据 2.半结构化数据 - XML <users> <user> <name>xsl</name> <gender>boy</gender> <age> <gender>girl</gender> </user> </users> 可以使用字段存储数据内容 字段不固定，例如xlm就少了age字段 可以弹性的存放各种字段格式的数据 3.半结构化数据 我们就需要从非结构化数据中挖掘数据，我们就需要先把非结构化数据转换成结构化数据，此时我们就可以使用ETL工具。

Apache Doris 3.1 正式发布：半结构化分析全面升级，湖仓一体能力再跃新高

3.1 版本是 Apache Doris 在半结构化分析上的一个里程碑版本。在 VARIANT 类型上，3.1 版本新增了稀疏列能力，使得 VARIANT 可以轻松应对数万子列的场景。 一、VARIANT 半结构化查询华丽变身存储能力质变：稀疏列与子列 Vertical Compaction，轻松支持数万子列传统 OLAP 面对“超宽表/超多列”（上千到上万）常遇到元数据膨胀、合并放大与查询退化 在针对特定优化构建的测试用例下，利用数据特征可以获得超过 10 倍的性能提升，详见下表：六、功能改进半结构化VARIANT新增 variant_type(x)函数：返回 Variant 子 field 立刻开启 3.1在 3.1 版本正式发布之前，半结构化和数据湖的多个能力已经经过真实线上场景的验证，并获得了符合预期的性能提升。推荐有相应能力需求的用户下载尝鲜。

非结构化文本到结构化数据

将非结构化文本转换为结构化数据是一项常见且重要的任务，特别是在数据分析、自然语言处理和机器学习领域。以下是一些方法和工具，可以帮助大家从非结构化文本中提取有用的结构化数据。 1、问题背景文本数据在我们的日常生活中无处不在，如何将这些文本数据转换为结构化数据是非常有用的，它可以帮助我们更好地管理和利用这些数据。 然而，将非结构化文本转换为结构化数据是一项具有挑战性的任务，因为非结构化文本通常是杂乱无章且不规则的。2、解决方案将非结构化文本转换为结构化数据的解决方案之一是使用自然语言处理（NLP）技术。 NLP技术可以帮助我们理解文本的含义，并将其转换为计算机能够理解的结构化数据。 不同的方法适用于不同类型的非结构化文本和不同的需求，我们可以根据具体的需求和数据选择合适的方法或组合多种方法来实现从非结构化文本到结构化数据的转换。

【TinyWebServer】半同步半反应堆线程池

半同步/半异步模式 领导者/追随者模式 半同步/半反应堆 半同步/半反应堆并发模式是半同步/半异步的变体，将半异步具体化为某种事件处理模式. 并发模式中的同步和异步 同步指的是程序完全按照代码序列的顺序执行 异步指的是程序的执行需要由系统事件驱动 半同步/半异步模式工作流程 同步线程用于处理客户逻辑 异步线程用于处理I/O 事件 异步线程监听到客户请求后，就将其封装成请求对象并插入请求队列中 请求队列将通知某个工作在同步模式的工作线程来读取并处理该请求对象 半同步/半反应堆工作流程（以Proactor模式为例 线程池分析 线程池的设计模式为半同步/半反应堆，其中反应堆具体为Proactor事件处理模式。

半同步半异步模式以及Leader_Follwer模式

半同步/半异步（half-sync/half-async ）： 三、 半同步-半异步模型 http://www.cppblog.com/liangairan/articles/62917.html? 在网 上一份资料 中引用了一本貌似很经典的书 里的比喻：  ”   许多餐厅使用 半同步/半异步 模式的变体。 “    按照另一份似乎比较权威的文档的描述，要实现半同步/半异步模式，需要实现三层：异步层、同步层、队列层。 综合同步异步的有优点，就有了半同步半异步的设计模式。 这个模式中，高层使用同步I/O模型，简化编程。低层使用异步I/O模型，高效执行。 4.2 半同步半异步模式有下面的缺点: 跨边界导致的性能消耗，这是因为同步控制，数据拷贝和上下文切换会过度地消耗资源。 上层任务缺少异步I/O的实现。

【结构化语义模型】深度结构化语义模型

deep 点击率预估模型 周二：【文本分类】 基于DNN/CNN的情感分类 周三：【文本分类】 基于双层序列的文本分类模型 周四：【排序学习】 基于Pairwise和Listwise的排序学习 周五：【结构化语义模型 】 深度结构化语义模型 深度结构化语义模型是一种基于神经网络的语义匹配模型框架，可以用于学习两路信息实体或是文本之间的语义相似性。 在结构化语义模型任务中，我们演示如何建模两个字符串之间的语义相似度。模型支持DNN(全连接前馈网络)、CNN(卷积网络)、RNN(递归神经网络)等不同的网络结构，以及分类、回归、排序等不同损失函数。 深度结构化语义模型 DSSM使用DNN模型在一个连续的语义空间中学习文本低纬的表示向量，并且建模两个句子间的语义相似度。

结构化语句

for i in $(seq 20) ()表示先执行 前面要加上$ $(seq 20)就是一个 list

结构化并发

本篇提议引入 Swift 中对结构化并发的支持，使用提高工效、可预测并允许高效实现的模型，来实现异步代码的并发执行。 我们想通过把工作分散到两核来优化它：因此现在函数创建一个新线程，在每个线程做一半的工作，然后让原来的线程等待新线程完成。（在现代的系统中，函数可能会添加一个任务到全局线程池中，但是基础概念还是一样。） 非结构化任务 目前我们谈论任务的所有类型都是子任务，它们遵守结构化并发的主要规则：子任务生命周期不能比创建它父任务的生命周期长。这点对任务组和 SE-0317 也是如此。 非结构化任务无法利用 wrt 的一些优化技术。 非结构化任务 非结构化任务可以使用Task初始化创建： extension Task where Failure == Never { @discardableResult init(

结构化思维

结构化思维

而是将各个思考部分系统有序地搭配或者排列组合 ---- 第二章 深入思维 了解了思维的过程，我们就可以用相对稳定的方法，对不同信息进行处理，从而形成我们自己的思维方式 图2-1　思维的过程 想要形成结构化思维 由A推导出B，由B联想到C 图3-6　归纳中的单一线性结构 图3-7　归纳中的多个线性结构 图3-8　演绎的线性结构 归纳和演绎相结合的多个线性结构： ---- 第四章 结构化思维 结构化思维是一个建立清晰 、稳定、有序的思考结构，我们学到这个结构之后，知识体系从零散化到系统化，从无序到有序，从低效到高效 通过结构化思维来整理思路，梳理问题，把问题层层分解、区分轻重、抓住重点。 它可以使我们有条不紊地应对任何问题，不论对这个问题我们有没有经验 当我们目标明确时，我们可以用结构化思维厘清思路，分解问题。 当我们目标不明确时，我们以假设为前提，然后用结构化思维的过程，进行提问、分解事实，从而验证假设是否成立 结构为王，搭建架构的能力决定了我们的格局，也决定了我们能够掌控的范围，一旦理解了如何构建结构化思维

结构化思维

结构化思考力的核心理念是应用结构化思维底层逻辑进行思考、表达和解决问题。 结构思考力是一种“先总后分”的思考和表达方式，强调先框架后细节，先总结后具体，先结论后原因，先重要后次要。 思考结构是隐性的 思考结构是残缺的 思考结构是自我的 MECE原则 相互独立、完全穷尽 金字塔结构 结论先行、以上统下、归类分组、逻辑递进 可以参考的顺序 时间顺序 结构顺序 重要性顺序 结构化表达五个步骤

查询性能提升 10 倍、存储空间节省 65%，Apache Doris 半结构化数据分析方案及典型场景

在此背景下，JSON、XML 等半结构化数据凭借其较强的灵活性在众多企业得到广泛应用。然而，传统关系型数据库结构严格，难以应对半结构化数据的复杂性及多样性。 半结构化数据特点及挑战 业界通常将数据分为结构化数据、非结构化数据、半结构化数据这三大类型： 结构化数据：关系型数据库是一种典型的结构化数据存储方式，其核心特点是结构严格且固定。 半结构化数据： 半结构化数据虽然拥有一定的结构，但不严格固定，具有很强的灵活性。比较典型的是 JSON 格式，可以便捷地增加新字段或删除不需要的字段，以适应数据交互和存储的需求。 上述特点为半结构化数据的存储和分析带来很大的挑战，也是业界数据库要解决的主要问题： 如何支持灵活的 Schema：半结构化数据具备较高的灵活性，字段随着业务发展而增加/减少，类型也可能变化，数据中的嵌套结构也让字段变的更加复杂 传统解决方案 01 通过 ETL 转为结构化数据 方案一是在 ETL 过程将半结构化数据转化为结构化数据，主要借助 ETL 工具 / 数据库导入过程中实现。

结构化思维

在说结构化思维之前，先看下面两个小案例： 案例一： 产品进行一次比较大的重构和功能迭代，因为改动较大，对产生 Bug 的数量和修复 Bug 的速度预估不足，导致延迟了两周才进行交付。 之所以会出现这些情况，我认为是缺乏结构化思维。 什么是结构化思维？ 最近看了《极简项目管理》这本书，对结构化思维的定义是： 所谓结构化思维，是指一个人在面对工作任务或者难题时能从多个角度进行思考，深刻分析导致问题出现的原因，系统地制定行动方案，并采取恰当的手段使工作得以高效地开展 书中还给出了一个例子来介绍怎样使用结构化思维。 200 毫升的水怎样倒进 100 毫升的杯子？ 分析： 1、为什么倒不进去？因为水会流出来； 2、为什么会流出来？因为杯子小； 3、杯子小就一定流吗？ 这些我认为都属于结构化思维，结构化思维就是把零散的、无序的信息加工成系统有序的信息，有了结构化思维后，我们对事物的认知会提高，有助于高效实现目标。

你一半我一半的gghalves

安装 # 2选1 install.packages("gghalves") devtools::install_github('erocoar/gghalves') 使用 主要是添加了3种half geoms：boxplot，violin，point geomhalfpoint library(gghalves) ## Loading required package: ggplot2 ggplot(iris, aes(Species, Sepal.Width)) + geom_half_poi