1. Database relazionali (ad es. Mysql, PostgreSQL, SQL Server):
* Tabelle: I dati sono archiviati nelle tabelle, che sono essenzialmente griglie bidimensionali con righe (record) e colonne (campi o attributi). Ogni riga rappresenta una singola entità (ad es. Un cliente, un prodotto) e ogni colonna rappresenta una caratteristica specifica di tale entità (ad es. ID cliente, nome, indirizzo).
* Relazioni: Le tabelle sono collegate attraverso le relazioni (ad es. One-to-one, One-to-Many, molti-to-many) basate su colonne condivise (chiavi). Ciò consente un'interrogazione e un recupero efficienti di informazioni correlate.
* Schema: Una descrizione formale della struttura del database, inclusi nomi di tabella, nomi di colonne, tipi di dati, vincoli (ad es. Chiavi primarie, chiavi estere) e relazioni.
2. Database NoSQL (ad es. MongoDB, Cassandra, Redis):
* Collezioni (documenti): I database NOSQL organizzano spesso i dati in raccolte di documenti. Un documento è un'unità di dati flessibile e autodescrizione, spesso rappresentata in formato JSON o XML. A differenza dei database relazionali, non esiste uno schema rigido; I documenti all'interno di una raccolta possono avere strutture diverse.
* negozi di valore chiave: Alcuni database NOSQL sono negozi di valore chiave, in cui i dati sono organizzati come una raccolta di coppie di valore chiave. La chiave viene utilizzata per recuperare rapidamente il valore associato.
* Database grafici (ad es. Neo4j): I dati sono rappresentati come nodi e relazioni tra nodi. Ciò è particolarmente utile per rappresentare dati interconnessi complessi.
* Negozi di colonna ampia (ad es. Cassandra): I dati sono organizzati in righe e colonne, ma con una maggiore enfasi sulla gestione di grandi volumi di dati con alta disponibilità.
3. File flat (ad es. CSV, txt):
* Righe e colonne: Simile ai database relazionali, i dati sono disposti in righe e colonne. Tuttavia, non esiste uno schema formale e le relazioni tra i dati devono essere dedotte o gestite esternamente.
* Delimitatori: I dati all'interno di una riga sono spesso separati da delimitatori (ad esempio, virgole nei file CSV).
4. File XML e JSON:
* Struttura gerarchica: I dati sono rappresentati utilizzando una struttura gerarchica di tag (XML) o coppie di valore chiave (JSON). Ciò consente strutture di dati nidificate e complesse. È comune utilizzare questi formati per file di configurazione, API Web e scambio di dati.
5. Fogli di calcolo (ad es. Excel):
* fogli di lavoro e celle: I dati sono organizzati in fogli di lavoro, ciascuno contenente una griglia di cellule. Ogni cella può contenere un singolo pezzo di dati (numero, testo, formula, ecc.). Simile ai file flat, non esiste uno schema forzato oltre la struttura implicita di righe e colonne.
6. Data Lakes:
* Dati grezzi: Data Lakes archivia i dati grezzi nel suo formato nativo, senza schema o struttura predefinito. Ciò consente la flessibilità e la capacità di gestire diversi tipi di dati. L'organizzazione dei dati viene spesso implementata in seguito utilizzando metadati e cataloghi di dati.
In sintesi, l'organizzazione delle informazioni in un'origine dati dipende fortemente dalla tecnologia specifica e dall'uso previsto. La scelta della giusta struttura organizzativa è cruciale per una gestione efficiente dei dati, interrogazione e analisi.
software © www.354353.com