構造化データ

行と列の形式で整理され、項目の意味と型が定まっているデータ。表計算やリレーショナルデータベースで扱え、集計や検索が容易である。

行と列のように、あらかじめ決められた形式に整理されたデータ。表形式のデータベースやCSVが該当し、検索や集計がしやすい。企業が扱うデータのうち割合としては少数派とされる。

行と列の形式で整理され、項目の意味と型が定まっているデータ。表計算やリレーショナルデータベースで扱え、集計や検索が容易である。

行と列の形式で整理され、項目の意味と型が定まっているデータ。表計算やリレーショナルデータベースで扱え、集計や検索が容易である。

あらかじめ決めた項目（列）と型に沿って、行と列の表形式で整理されたデータ。リレーショナルデータベースの表やCSVファイルが代表例で、SQLで検索・集計しやすい。スキーマが固定されているため、新しい項目の追加など構造の変更には手間がかかる。

構造化データだけでなく、ログ、画像、文書などの半構造化データや非構造化データも、元の形式のまま大量に蓄積する保存基盤。利用時にスキーマを適用するスキーマオンリードを採り、機械学習や探索的な分析に向くが、メタデータ管理が不十分だと中身の分からないデータスワンプになる。

XML文書を、その木構造のまま格納し、XPathやXQueryで要素や属性を指定して検索できるようにしたデータベース。項目の構成が文書ごとに異なる半構造化データを、表に分解せずに扱える。