图像搜索中结构化和非结构化数据的索引在信息的组织、处理和查询方式上存在根本差异。 结构化数据是指具有预定义格式的信息，例如元数据标签（例如，“日期”、“位置”、“相机型号”）或数据库字段。 索引此数据通常涉及将这些属性映射到可搜索的键，从而可以使用精确匹配或过滤器进行快速查找。 例如，系统可能会按日期索引图像，以允许用户按特定时间范围过滤结果。 非结构化数据（例如图像的视觉内容）缺乏固定的模式，需要诸如特征提取（例如，颜色直方图、纹理模式）或深度学习嵌入（例如，CNN 生成的向量）之类的技术来创建可搜索的表示形式。 这些方法将原始像素转换为可以算法比较的数字或语义格式。
在结构化数据索引中，重点是效率和精确度。 例如，电子商务平台可能会使用 SKU 编号、类别或存储在数据库中的颜色标签来索引产品图像。 通过过滤结构化字段，可以快速解决诸如“显示上周添加的红色连衣裙”之类的查询。 但是，非结构化数据索引优先考虑相似性匹配。 例如，反向图像搜索工具可能会从上传的照片中提取诸如形状或边缘之类的特征，然后将其与索引的嵌入进行比较，以查找视觉上相似的图像。 在搜索大型向量数据库时，通常在此处使用近似最近邻 (ANN) 算法来平衡速度和准确性。 虽然结构化索引依赖于精确或基于范围的查询，但非结构化索引依赖于距离度量（例如，余弦相似度）来对结果进行排序。
工具和基础设施也不同。 结构化数据可能会使用关系数据库（例如，PostgreSQL）或诸如 Elasticsearch 之类的搜索引擎，这些引擎针对基于文本的查询和过滤进行了优化。 非结构化数据通常需要专门的向量数据库（例如，FAISS、Milvus）或机器学习框架（例如，TensorFlow、PyTorch）来处理特征提取和相似性计算。 混合方法在实践中很常见：照片库可能会将结构化元数据（例如，“风景”、“2023”）与非结构化视觉特征结合起来，以支持关键字搜索和“查找相似”功能。 开发人员必须根据用例选择正确的平衡点 - 结构化索引擅长于可预测的分类搜索，而非结构化索引对于基于内容的检索至关重要。
