结构化数据 结构化数据以预定义的格式组织，通常具有强制一致性的固定模式。 它以表格格式存储，例如关系数据库（例如，MySQL，PostgreSQL），其中每行表示一条记录，每列定义一个特定属性（例如，整数、日期、字符串）。这种严格的结构允许使用 SQL 进行高效查询，允许对快速检索进行索引，并允许确保数据完整性的事务。 例如，电子商务应用程序可能会将客户订单存储在结构化表中，其中包含诸如 order_id、customer_id、product_name 和 price 之类的列。开发人员在构建需要严格一致性的系统（例如银行应用程序或库存管理工具）时使用结构化数据。
非结构化数据 非结构化数据缺少预定义的模式，并且不能很好地放入表中。 示例包括文本文档、图像、音频文件、社交媒体帖子或原始传感器数据。与结构化数据不同，如果没有预处理，就没有直接查询或分析它的方法。 例如，从推文中分析情感的机器学习模型必须首先处理原始文本以提取诸如关键字或情感语气之类的特征。 诸如对象存储（例如，AWS S3）或 NoSQL 数据库（例如，Cassandra）之类的存储解决方案通常用于非结构化数据。开发人员在处理多媒体应用程序、自然语言处理或日志文件时会遇到这种类型，其中数据格式的灵活性至关重要。
半结构化数据 半结构化数据介于其他两个类别之间。它不遵循像关系数据库那样的严格模式，但包括用于组织元素的元数据或标签。 常见格式包括 JSON、XML 和 YAML。例如，天气 API 可能会以 JSON 格式返回数据，其中包含诸如 {"location": "New York", "temperature": 72, "units": "Fahrenheit"} 之类的嵌套字段。 与非结构化数据不同，半结构化格式允许部分查询（例如，使用 JSONPath 或 XPath），并且通常存储在诸如 MongoDB 之类的 NoSQL 数据库中。开发人员在构建 API、配置文件或需要数据字段灵活性的应用程序（例如，添加新属性而无需模式迁移）时使用半结构化数据。灵活性和一些组织逻辑的这种平衡使其非常适合现代 Web 服务和 IoT 系统。