现在网上对大数据有构造化和非构造化的争辩，前者如XML，后者象网页上的文字、图片、音视频等内容。孰优孰劣，在这里我不想去评论它。我想说的是，应当换一个角度来对待这个问题，就是说，不管这些数据不管它外在表象是甚么，到了CPU、磁盘层面，它们都是一串数据流，或称字节数组。如果让这些数据能够被盘算机处置和发生价值，它的条件是必需能够被CPU懂得和盘算。所以，在这个概念基本上，我在Laxcus系统设计里，对数据采取的是一种可格局化（formatable）的处置计划。这个计划简略来讲就是这样：数据进入磁盘和CPU前，它们首先做一个预处置，被拆除成CPU懂得的，或能够依照一种即定规矩，能够被CPU懂得的格局。现在Laxcus的所有数据，都是依照这类计划来收集、整顿、处置数据。这样做的利益有两个：1.由于规矩明白，系统设计相对就简略了；2.在CPU层面，数据的处置速度会很快。典范的象SQL.LIKE这样隐约检索，在数据库里都很慢，但是在Laxcus散布环境下，这样的数据处置也能够马上取得成果。 现在网上对大数据有构造化和非构造化的争辩，前者如XML，后者象网页上的文字、图片、音
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我对结构化和非结构数据的理解
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