大数据重塑了企业的运营方式和决策依据，而这一转变的核心是一个基本区别：结构化数据与非结构化数据。如果你从事分析、商业智能或网络抓取相关工作，了解这两种类型的差异，是你能够存储、查询并真正从中获取价值的前提。
本文定义了这两种类型，给出各自的真实示例，并从决定处理方式的维度进行对比：结构、存储、查询、工具和分析。读完之后，你应该能够看到任何数据集，判断它属于哪种类型，并知道哪种存储和处理方法适合它。
结构化数据与非结构化数据概览
简而言之：结构化数据遵循固定模型，以整齐的行列形式存在；而非结构化数据没有预定义模型，以其原始的本来面目呈现。结构化数据是关系型数据库所持有的内容；非结构化数据则是不符合关系型模型的一切，从客户评论到视频文件。以下是两者在通常决定存储和处理方式的维度上的对比。
| 维度 | 结构化数据 | 非结构化数据 |
|---|---|---|
| 结构 | 固定模式，行列形式 | 无预定义模型，原始本来面目 |
| 存储 | 关系型数据库（RDBMS）、数据仓库 | NoSQL 数据库、数据湖、对象存储 |
| 模式方式 | 写时模式（存储前定义） | 读时模式（使用时解释） |
| 示例 | 客户记录、交易、股价、调查评分 | 电子邮件、社交帖子、图像、音频、视频、传感器日志 |
| 查询与工具 | SQL、BI 仪表盘、电子表格 | NLP、机器学习、计算机视觉、AI |
| 分析 | 快速、精确、定量 | 难度较大、定性、需要预处理 |
几乎所有其他差异都源于第一行。结构化数据自带组织结构，因此数据库、SQL 和仪表盘可以直接作用于它。非结构化数据则没有这些，因此工具、存储和分析都必须先添加结构，才能做任何有用的事情。
什么是结构化数据？
结构化数据是遵循固定布局和顺序的信息。它符合特定的数据模型，因此人和机器都无需额外解释即可读取和理解。你通常会在关系型数据库或电子表格中发现结构化数据，以行列形式排列，具有固定的命名字段。
结构化数据的定义特征包括：
- 清晰、可识别的结构。每个字段都有定义好的名称、类型和含义。
- 一致的顺序和格式。相同的结构在每条记录中重复出现。
- 对人和程序均可访问。人和软件都可以直接读取和使用。
- 存储在预定义模式中。存放在预先设计好的数据库或表格中。
常见的结构化数据示例包括：包含姓名和地址的客户档案、信用卡号码、股票价格，以及调查中的数字答案。任何可以干净地放入带清晰标题的电子表格列中的内容都是结构化的。由于结构事先已知，像"上个月的平均订单金额"这样的查询只需一行操作。
什么是非结构化数据？
非结构化数据不遵循固定的数据模型或模式。它有多种形态，无法整齐地放入普通数据库的行列中。结构化数据关注的是固定模式，而非结构化数据关注的是内容和质量，需要特殊方法才能有效分析。
常见的非结构化数据示例包括：
- 文本文件，如 Word 文档和 PDF。
- 电子邮件和社交媒体帖子，包含自由形式的人工书写内容。
- 图像、音频和视频，携带着任何列都无法捕获的含义。
- 来自 IoT 设备的传感器读数，持续流式传输。
非结构化数据在大多数组织所持有的数据中占更大比例，通常被引用为公司数据的 90% 之多。产品目录是结构化的；这些产品下方的数千条客户评论是非结构化的。两者描述的是同一个产品，但你需要用截然不同的工具才能访问它们。
主要差异详解
上面的表格是快速参考。更深入地了解主要维度是值得的，因为每一个都指向你在存储和处理任一类型时将面临的真实决策。
存储
结构化数据通常存放在使用 SQL 的关系型数据库（RDBMS）和数据仓库中。非结构化数据则归宿于非关系型（NoSQL）数据库、对象存储或数据湖，这些系统可以存放原始文件而无需强制赋予其形态。
组织与模式
结构化数据按行列排列在表格中，在写入任何内容之前就已定义好。这就是写时模式：你预先决定结构。非结构化数据没有固定结构，以原始形式保存直到需要使用，这种方式称为读时模式，在使用时而不是存储时赋予含义。
查询
SQL 使搜索和过滤结构化数据变得简单。非结构化数据没有可供查询的列，因此你需要专门的工具、解析器和模型才能从中提取任何可搜索的内容。
灵活性
结构化数据是刚性的：添加新类型的信息通常意味着模式变更，这可能迫使对每条现有记录进行更新。非结构化数据天生灵活，因为当内容变化时没有模式可以破坏。
处理与分析
机器学习和统计方法可以很容易地处理结构化数据，因为它已经干净且一致。非结构化数据通常需要更高级的技术，如自然语言处理、计算机视觉和 AI，才能将原始内容转化为可测量的东西。
存储与管理
这两种类型在存储和管理数据方面带来不同的挑战，也提供不同的机遇。以下是组织通常如何处理各自情况的概述。
结构化数据存储
关系型数据库和数据仓库存储结构化数据。这些系统使用预定义的模式，即写时模式，这意味着你在存储任何内容之前就确定了数据结构。结构化查询语言（SQL）随后管理数据，使插入、搜索和更新变得容易。
具有严格模式的数据仓库非常适合结构化数据，但当数据不得不变化时，这种严格性就变成了成本。任何模式变更都可能迫使你更新所有现有记录，这需要时间并会中断正在进行的工作。如需深入了解这一存储层的设计，请参阅我们的 数据建模指南。
非结构化数据存储
非结构化数据没有预定义的模型，因此以原始格式存储，仅在需要时才处理，这就是读时模式方法。为了处理可能达到公司数据 90% 的庞大数量，你需要更具适应性的存储。
云数据湖已成为非结构化数据的热门归宿。它们提供巨大容量，并按使用量计费，兼具成本效益且易于扩展。NoSQL 数据库是另一种选择，无需固定结构即可存储各种格式。如果你在权衡存放位置，我们对 云存储与本地存储的比较涵盖了相关取舍。
管理挑战
非结构化数据管理带来真实的障碍。数量、类型的多样性以及数据到达的速度，可能会压垮传统存储系统。随着数据增长，你需要能够跟上而不降速的基础设施。
分析是更困难的一半。从文本、图像和视频中提取洞察，需要自然语言处理、机器学习和 AI，这些技术可以从 SQL 查询无法触及的格式中挖掘出含义。为了应对这些挑战，健全的数据管理计划通常包括：
- 适应性数据模型，无需痛苦的迁移即可吸收新字段和类型。
- 为速度而构建的存储，在高并发下支持快速响应和快速更新。
- 有效的归档，在控制存储成本的同时防止数据丢失。
- 可扩展的解决方案，随着你的数据需求增长而扩展。
网络抓取时时刻刻都会遇到这两种类型：结构化的产品目录和价格表与非结构化的评论和社交帖子并存。Crawlbase Crawling API 为你处理渲染、IP 轮换和封锁，然后返回干净的结果；Crawling API 可自动将常见页面解析为结构化字段，让你无需为每个网站编写新的解析器即可同时收集两种数据。
数据分析与处理
分析和处理这两种类型看起来截然不同，了解它们的分歧所在，是从任一类型中获取有用洞察的关键。
结构化数据分析
结构化数据分析作用于已在表格或数据库中遵循固定格式的信息。清晰的组织意味着你可以使用标准方法搜索它，而一致性增加了结果的质量和可信度。使用结构化数据你可以：
- 以可预测的结果进行精确、快速的分析。
- 应用统计模型和机器学习等高级方法。
- 在其上构建报告、仪表盘和可视化。
- 方便地搜索、过滤和排序以进行专项探索。
非结构化数据分析
非结构化数据分析旨在从不符合行列格式的信息中提取意义：文本、图像、视频等。工作包括使用分析和统计工具检查、清洗、转换和建模原始内容，然后才能得出任何结论。关键技术包括：
- 自然语言处理（NLP）用于分析和解释文本。
- 图像和视频分析用于从视觉内容中提取含义。
- 音频处理用于处理语音和声音。
- 传感器数据分析用于理解 IoT 设备数据流。
两者的处理技术
为了同时处理好结构化和非结构化数据，一些处理技术反复出现：
- 数据分类。按元数据（如文件类型或内容）对数据进行分组，以改善管理和合规。
- 元数据分析。使用"关于数据的数据"从博客文章或图像等非结构化项目中提取洞察。
- 机器学习。应用 AI 研究和发现非结构化内容中的含义，例如检测图像中的物体或按主题对文本进行分类。
- 数据可视化。将数据渲染为图表，使人们能够理解和探索它。
在进行上述任何操作之前，一个常见的第一步是将原始采集内容解析为可用的形态。我们的 为 AI 和 ML 结构化和清洗抓取数据指南详细介绍了如何将杂乱的非结构化输入转化为可供分析的记录。
当你拥有结构化数据时
如果你的数据已经符合固定模式，就充分利用该模式赋予你的优势。将其存储在关系型数据库或数据仓库中，用 SQL 查询，直接用于仪表盘和报告。结构化数据是定量的，因此它是精确聚合、趋势分析以及期望干净列的统计或机器学习模型的正确输入。
主要需要注意的是刚性。在规划模式时留出增长空间，因为每次后续变更都可能波及现有记录。当你主要处理交易、价格、库存数量或数字度量时，结构化工具快速、可靠且易于共享。像 pandas 这样的工具使探索此类表格数据变得高效。
当你拥有非结构化数据时
如果你的数据以文本、图像、音频、视频或传感器流的形式到达，就以原始形式存储在数据湖或 NoSQL 存储中，只在使用时才应用结构。不要试图预先将其强塞进关系型模式；读时模式方法保持了你的选择余地，并避免了在过早扁平化中丢失信息。
做好分析工作量更大的准备。非结构化数据是定性的，因此从中获取价值意味着对文本使用 NLP、对图像使用计算机视觉，以及使用机器学习来挖掘模式。一个常见且实用的做法是从非结构化来源中提取结构化部分，例如从自由文本评论中提取价格和评分，这样你就能同时获得两者的优势。这个提取步骤是大多数真实流程花费精力最多的地方。
同时处理两者
大多数组织没有机会只选择一种类型；他们持有混合数据，需要一个尊重两者的策略。这意味着投资于可扩展的存储，采用跨越表格和原始内容的分析方法，以及使用机器学习从看起来截然不同的来源中提取洞察。
对于采集网络数据的团队来说，混合是常态而非例外。一个产品页面同时提供结构化字段（规格、价格、库存）和非结构化内容（描述、评论、图像）。实际的做法是同时收集两者，将每种数据存储在适合它的系统中，并运行一个提取层，在非结构化部分具有可测量价值的地方将其转化为结构化字段。把这个流程做对，结构化与非结构化的界限就不再是一堵墙，而只是同一个工作流的两个阶段。更宏观的视角，请参阅我们的 网络抓取综合指南，它将采集侧的内容串联在一起。
负责任地抓取
无论你采集哪种类型的数据，都要负责任地进行。遵守每个网站的服务条款和 robots.txt，坚持使用公开可用的数据，并保持合理的请求频率，不要给来源服务器造成压力。当非结构化内容包含个人数据，如与个人关联的姓名、电子邮件或用户评论时，请遵照 GDPR 和 CCPA 等隐私法规进行处理。负责任的采集使你的数据可用，也使你的操作可持续。
核心要点
- 模式是核心区别。结构化数据遵循行列式的固定模型；非结构化数据没有预定义模型，以原始形式存在。
- 存储因类型而异。结构化数据存放在关系型数据库和仓库中；非结构化数据存放在 NoSQL 存储和数据湖中。
- 查询和分析沿同一界限分割。SQL 和仪表盘处理结构化数据；NLP、计算机视觉和机器学习处理非结构化内容。
- 非结构化数据占更大比例。它可能占公司数据的 90%，蕴含丰富的洞察，但需要更多工作才能释放。
- 真实流程同时处理两者。分别采集各类型数据，存储在合适的系统中，并从非结构化来源中提取结构化字段以增加价值。
常见问题
什么是结构化数据与非结构化数据？
结构化数据的组织方式使其整齐地适应表格或数据库，具有数字、短文本和日期等特定类型。非结构化数据由于其性质或大小而难以组织，包括音频、视频和长文本文档等格式。区别在于数据是否遵循固定模型。
结构化数据与非结构化数据的五个主要区别是什么？
结构化数据是标准化且可搜索的，而非结构化数据通常保持原始形式。结构化数据是定量的，可以度量和计数；非结构化数据是定性和描述性的。结构化数据用 SQL 查询；非结构化数据需要专门工具。结构化数据存放在数据仓库中，非结构化数据存放在数据湖中。结构化数据使用写时模式，非结构化数据使用读时模式。
什么最能描述非结构化数据？
非结构化数据的定义特征是它不遵循特定的数据模型。这使它有别于结构化数据，后者遵守清晰预定义的模型和组织。电子邮件、图像、视频和自由文本都是非结构化的，因为它们都不符合固定的模式。
结构化数据的特征是什么？
结构化数据遵循具有清晰结构的数据模型，将信息置于行列中。这种设置使每个字段的定义、格式和含义都明确且一致，这就是为什么人和程序都可以直接读取和查询它。
非结构化数据真的占所有数据的 90% 吗？
高达 90% 的数字被广泛引用为组织所持有的非结构化数据的占比，反映了文本、图像、音频和视频形式的业务内容远多于整齐的数据库行。确切比例因组织而异，但核心观点成立：大多数数据是非结构化的，因此处理它的能力日益珍贵。
可以将非结构化数据转化为结构化数据吗？
可以，而且这是大多数数据流程的核心部分。自然语言处理、解析和机器学习等技术可以从非结构化来源中提取结构化字段，例如从自由文本评论中提取评分和日期。结果是你可以存储在表格中并用 SQL 查询的结构化数据，同时原始内容仍然可用于更深入的分析。
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