根据组织和格式，数据集可分为三种主要类型：结构化、非结构化和半结构化。结构化数据遵循固定的模式，通常存储在具有行和列的表中，例如关系数据库（例如，SQL 表）。每个字段都有预定义的数据类型，便于查询和分析。非结构化数据缺乏特定的格式，包括文本、图像、视频或传感器数据。示例包括社交媒体帖子或原始日志文件。半结构化数据介于两者之间，具有一些组织标记（例如标签或键），但没有严格的模式。JSON、XML 和 CSV 文件属于此类。这些区别很重要，因为它们影响开发人员如何存储、处理和分析数据。
由于其可预测的格式，结构化数据是最容易处理的。 例如，客户数据库可能会将姓名存储为字符串，将订单日期存储为时间戳，并将价格存储为小数。 开发人员通常使用 SQL 进行查询，或者使用 PostgreSQL 或 MySQL 等工具进行存储。 另一方面，非结构化数据需要专门的工具。 视频文件或推文的集合无法直接使用 SQL 查询 - 相反，开发人员可能会使用 MongoDB 等 NoSQL 数据库进行存储，或者使用 Apache Spark 等框架进行处理。 来自 API 的 JSON 响应等半结构化数据提供了灵活性：记录之间的字段可以不同，但键（如“user_id”或“timestamp”）提供了一些结构。 这使得它在 Web 应用程序和 IoT 系统中很常见，在这些系统中，数据格式会随着时间的推移而演变。
数据集类型的选择会影响开发工作流程。 结构化数据非常适合事务系统（例如，银行应用程序），其中一致性至关重要。 非结构化数据在机器学习管道中很常见——例如，训练图像识别模型需要原始图像文件。 半结构化数据非常适合模式频繁更改的场景，例如可能会出现新事件类型的日志记录系统。 开发人员通常将半结构化数据转换为结构化格式以进行分析（例如，将 JSON 日志解析为 SQL 表）。 Python 的 pandas 库或 Apache Avro 等工具可帮助弥合这些类型之间的差距。 了解这些类别可确保开发人员为其项目选择正确的存储解决方案、查询语言和处理框架。