不同的數據文件后綴名：Data and database file extensions

A data file could be any file, but for the purpose of this list, we've listed the most common data files that relate to data used for a database, errors, information, importing, and exporting.

• .csv - Comma separated value file
• .dat - Data file
• .db or .dbf - Database file
• .log - Log file
• .mdb - Microsoft Access database file
• .sav - Save file (e.g., game save file)
• .sql - SQL database file
• .tar - Linux / Unix tarball file archive
• .xml - XML file

File Formats?opendatahandbook.org

數據文件類型包含：結構化，非結構化和半結構化，和準結構化數據。

結構化：任何一列的數據不可以再細分；任何一列數據都有相同的數據類型。是確定一列的數據格式。例如RDS符合結構化數據文件格式，所有關系型數據庫中的數據全部為結構化數據。

結構化數據的一般特點，一行為單位，一行數據代表一個實體信息，每一行的數據的屬性是相同的.結構化數據是遵循預定義數據模型的數據，因此易于分析。 結構化數據符合具有不同行和列之間關系的表格格式。 結構化數據的常見示例是Excel文件或SQL數據庫。 它們每個都有可以排序的結構化行和列。結構化數據取決于數據模型的存在-數據如何存儲，處理和訪問的模型。每個字段都是離散的，可以與其他字段的數據一起單獨或聯合訪問。 這使結構化數據極其強大：可以快速聚合數據庫中各個位置的數據。

結構化數據具有三個主要優點：

機器學習算法易于使用：結構化數據的最大好處是機器學習可以輕松使用它。結構化數據的特定且有組織的性質使該數據易于操作和查詢。

商業用戶易于使用：結構化數據的另一個好處是，普通商業用戶可以輕松使用數據。無需深入了解各種不同類型的數據或該數據之間的關系。

增加對更多工具的訪問：使用結構化數據時，數據管理器有更多產品選擇。

結構化數據的缺點

結構化數據的缺點集中在缺乏數據靈活性上。結構化數據使用的一些潛在缺點：

預定義的用途限制了使用

有限的存儲選項：結構化數據通常存儲在數據倉庫中。 數據倉庫是具有嚴格模式的數據存儲系統。 需求的任何變化都意味著要更新所有結構化數據以滿足新需求； 這導致大量的資源和時間花費。 通過使用基于云的數據倉庫，可以降低某些成本，因為這可以實現更大的可伸縮性，并且可以消除因將設備置于內部而產生的維護費用。

非結構化：沒有固定結構的數據，通常保存為不同類型的文件。是一種不確定信息的數據格式。例如text 文本文檔，圖片，視頻等。非結構化信息通常是大量文本，但也可能包含日期，數字和事實等數據。與存儲在結構化數據庫中的數據相比，這導致了不規則性和歧義性，使得使用傳統程序難以理解。

非結構化數據很難解構，因為它沒有預定義的模型，它無法在關系數據庫中進行組織。 相反，非關系數據庫或NoSQL數據庫最適合管理非結構化數據。

非結構化數據的優點

原始格式自由：由于非結構化數據以其原始格式存儲，因此只有在需要時才定義數據。因為數據的用途是可調整的。允許使用者僅準備和分析所需的數據。

允許數據庫中使用更多種文件格式，因為可以存儲的數據不受特定格式的限制。有更多的數據可以借鑒。

更快的累積速率：無需預先定義數據，可以快速輕松地收集數據。

數據湖存儲：非結構化數據通常存儲在云數據中，可以進行大量存儲，有助于削減成本并易于擴展。

非結構化數據的缺點

使用非結構化數據需要特定的專業知識和專門的工具，才能充分發揮其潛力。

需要數據科學專業知識，非結構化數據的最大缺點是，準備和分析數據需要數據科學專業知識。 標準業務用戶由于其未定義/未格式化的性質，因此無法按原樣使用非結構化數據。 使用非結構化數據不僅需要了解數據的主題或范圍，還需要了解如何關聯數據以使其有用。

專用工具：除了所需的專業知識以外，非結構化數據還需要專用的工具進行操作。 標準數據工具旨在與結構化數據一起使用，這使得數據管理器在非結構化數據產品中的選擇有限，其中一些仍處于起步階段。

半結構化數據：具有可以識別的模式并可以解析的文本數據文件。比如xml數據文件，限制比非結構化更強烈。半結構化數據是結構化數據的一種形式，它不符合與關系數據庫或其他形式的數據表相關聯的數據模型的形式結構，但是仍然包含標簽或其他標記以分隔語義元素并強制執行記錄和字段的層次結構。在數據中。 因此，它也被稱為自描述結構。 半結構化數據的示例包括JSON和XML，它們是半結構化數據的形式。之所以存在第三類（在結構化數據和非結構化數據之間），是因為半結構化數據比非結構化數據更容易分析。 許多大數據解決方案和工具都具有“讀取”和處理JSON或XML的能力。 與非結構化數據相比，這降低了分析結構化數據的復雜性。

準結構化數據：具有不規則數據格式的文本數據，實用工具可以使之格式化，比如說包含不一樣數據值和格式的網站點擊數據。

Structured vs Unstructured Data – What's the Difference??learn.g2.comhttps://www.bigdataframework.org/data-types-structured-vs-unstructured-data/?www.bigdataframework.orgStructured vs. Unstructured Data: A Complete Guide - Talend?www.talend.com

讀取數據代碼：

讀取csv json 格式文件

https://www.mysqltutorial.org/import-csv-file-mysql-table/?www.mysqltutorial.orghttps://medium.com/@AviGoom/how-to-import-a-csv-file-into-a-mysql-database-ef8860878a68?medium.com6.5.1 Table Data Export and Import Wizard?dev.mysql.com

讀取Excel格式文件

https://dev.mysql.com/doc/mysql-for-excel/en/mysql-for-excel-export.html?dev.mysql.comLearn how to import Excel data into a MySQL database?chartio.comhttps://www.quora.com/How-can-I-import-Excel-data-into-MySQL?www.quora.com

新建表格名字---插入數據

import --- 選擇數據庫地址---打開---下一步---選擇現有表單或者添加新表單

讀取Excel文件到mysql：

打開mysql表格---新建一個表格（創建的列應與Excel一致）--- 右擊數據庫中的新建表格---下拉菜單選擇導入向導---選中數據的格式---注意xlsx與xls后綴名的區別---下一步---選擇文件---打開---選擇sheet 數字

總結

以上是生活随笔為你收集整理的c++读取.dat文件_MySQL 数据文件类型的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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