大数据的数据类型分为结构化、半结构化和非结构化三种。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，这些数据集合因其规模巨大而被称为“大数据”。从技术角度来看，大数据与云计算紧密相关，大数据的处理通常需要依赖云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
大数据的数据类型分为结构化、半结构化和非结构化三种。大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
大数据主要面向的数据类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
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。非结构化数据其格式非常多样，标准也是多样性的，而且在技术上非结构化信息比结构化信息更难标准化和理解。半结构化数据具有一定的结构性，是一种适于数据库集成的数据模型。
相对于结构化数据（即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据）而言，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
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。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML， HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
文章中提到的结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据是对存储形式的一种数据类型分析，有助于企业细分行业案例，帮助存储合作伙伴更好地解决应用实施方案。结构化数据，简单来说就是数据库。
1、非结构化数据，包括视频、音频、图片、图像、文档、文本等形式。具体到典型案例中，像是医疗影像系统、教育视频点播、视频监控、国土GIS、设计院、文件服务器（PDM/FTP）、媒体资源管理等具体应用，这些行业对于存储需求包括数据存储、数据备份以及数据共享等。
2、结构化数据是指那些存储在数据库中，能够用二维表格结构来逻辑表达和实现的数据。 非结构化数据则指不便于用数据库表格结构来表现的数据，它包括各种格式的文档、文本、图片、XML、HTML报表以及音频和视频信息等。
3、结构化数据通常指的是存储在数据库中的数据。这类数据在典型应用场景中极为常见，如企业的ERP系统、财务软件、医疗HIS数据库、教育领域的学生信息管理系统以及政府行政审批系统等。这些数据通常需要高速存储、数据备份、数据共享以及数据容灾等支持。
4、结构化数据：能存储在数据库里的数据；非结构化数据：包括所有格式的办公文档、文本、图片、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
5、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。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML， HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
半结构化数据是指具有部分结构化特征的数据，即数据中含有固定的属性或字段，但又允许在这些属性或字段中有不规则的数据形式。
半结构化数据是指具有部分固定结构，但同时又包含一定程度自由格式或不规则的数据形式。这种数据类型在计算机科学和数据处理中十分常见。以下是半结构化数据的一些主要类型： XML数据 XML（可扩展标记语言）是一种用于编码文档的标准方式，它是半结构化数据的一种常见形式。
文章中提到的结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据是对存储形式的一种数据类型分析，有助于企业细分行业案例，帮助存储合作伙伴更好地解决应用实施方案。结构化数据，简单来说就是数据库。
和普通纯文本相比，半结构化数据具有一定的结构性，OEM（Object exchange Model）是一种典型的半结构化数据模型。半结构化数据（semi-structured data）。在做一个信息系统设计时肯定会涉及到数据的存储，一般我们都会将系统信息保存在某个指定的关系数据库中。
标准也是多样性的，而且在技术上非结构化信息比结构化信息更难标准化和理解。半结构化数据具有一定的结构性，是一种适于数据库集成的数据模型。也就是说，适于描述包含在两个或多个数据库（这些数据库含有不同模式的相似数据）中的数据。它也是一种标记服务的基础模型，用于Web上共享信息。
JSON数据 JSON（JavaScript对象表示法）是另一种流行的半结构化数据格式。它使用键值对的形式存储数据，并且易于阅读和写入。由于其简洁性和灵活性，JSON广泛应用于数据交换、网站存储和应用程序配置等领域。 HTML数据 HTML（超文本标记语言）是构成网页的标准标记语言。
在处理半结构化数据时，通常将其转化为结构化数据存储。例如，通过将简历信息划分为教育、工作等子表，并在主表中添加备注，便于查询统计。这种方法的优点是便于处理，但扩展性和检索性有限，无法应对未知信息。存储方式上，可以选择XML或JSON格式将数据保存在CLOB字段中。
另一种存储半结构化数据的方法是使用XML格式，将其内容保存在CLOB字段中。XML的结构允许不同类别信息分布在不同的节点中，提供了很好的扩展性。只需修改对应的DTD或XSD，就可以适应信息的变更。然而，XML的查询效率相对较低，需要借助XPath进行查询统计。随着数据库对XML支持的增强，这一问题有望得到改善。
XML可能是最适合存储半结构化的数据了。将不同类别的信息保存在XML的不同的节点中就可以了。优点：能够灵活的进行扩展，信息进行扩展式只要更改对应的DTD或者XSD就可以了。缺点：查询效率比较低，要借助XPATH来完成查询统计，随着数据库对XML的支持的提升性能问题有望能够很好的解决。
1、JSON数据 JSON（JavaScript对象表示法）是另一种流行的半结构化数据格式。它使用键值对的形式存储数据，并且易于阅读和写入。由于其简洁性和灵活性，JSON广泛应用于数据交换、网站存储和应用程序配置等领域。 HTML数据 HTML（超文本标记语言）是构成网页的标准标记语言。
2、半结构化数据例子如下： XML格式数据：它是一种常用的半结构化数据，用于描述具有复杂结构的文档数据，如电子商务网站的产品描述。 JSON格式数据：类似于XML，但更为简洁和轻量级。常见于Web API交互。
3、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。
