结构化数据 结构化数据遵循固定的模式，这意味着它被组织成预定义格式，例如包含行和列的表格。每个字段都有特定的数据类型（例如，整数、字符串），字段之间的关系清晰定义。这使得使用 SQL 等工具查询和分析变得容易。例如，存储客户信息的��系数据库——包含 user_id、name 和 purchase_history 列——就是结构化的。开发者经常在 PostgreSQL 或 MySQL 等系统中处理结构化数据，这些系统通过约束强制执行数据完整性和一致性。它的严格性确保了可靠性，但在需要模式更改时限制了灵活性。
半结构化数据 半结构化数据缺乏严格的模式，但包含组织提示，如标签、键或层次结构。常见的格式有 JSON、XML 或 YAML。例如，API 响应可能返回一个带有嵌套字段的 JSON 对象，如 {"user": {"id": 123, "orders": [{"item": "book"}, {"item": "pen"}]}}。与结构化数据不同，字段可以是可选的或在记录之间有所不同。开发者使用 NoSQL 数据库（例如 MongoDB）或 Apache Avro 等工具来处理这种灵活性。半结构化数据非常适合模式随时间演变的场景，例如记录应用程序事件或集成第三方 API。它在适应性与一定程度的组织性之间取得了平衡。
非结构化数据 非结构化数据没有预定义的格式或组织，这使得它最灵活但也最难分析。示例包括文本文档、图像、视频或原始传感器输出。例如，存储在云存储桶（例如 AWS S3）中的社交媒体帖子或视频文件集合就是非结构化的。开发者通常依赖于专门的工具，如自然语言处理库（例如用于文本的 spaCy）或计算机视觉模型（例如用于图像的 TensorFlow）来提取意义。数据湖（例如 Hadoop）等存储解决方案可以容纳非结构化数据的体量和多样性。虽然它在捕获原始信息方面用途广泛，但处理它需要大量的计算工作和机器学习等高级技术，这使得它不如结构化或半结构化格式直接。