বিগ ডেটার প্রেক্ষাপটে আমরা জানি যে এটি প্রচুর পরিমাণে ডেটা এবং এর সম্পাদনের সাথে সম্পর্কিত। সুতরাং সংক্ষেপে আমরা বলতে পারি যে বিগ ডেটা এমন একটি জিনিস যা প্রচুর পরিমাণে ডেটা নিয়ে কাজ করে এবং ডেটার পরিমাণ এত বেশি তাই বিস্তৃতভাবে তিনটি বিভাগ রয়েছে যা ডেটা কীভাবে সংগঠিত হয় তার ভিত্তিতে সংজ্ঞায়িত করা হয় যেগুলি হল স্ট্রাকচার্ড, সেমি স্ট্রাকচার্ড এবং আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা।
এখন ডেটা সংগঠিত করার স্তরের ভিত্তিতে আমরা এই তিনটি ধরণের ডেটার মধ্যে আরও কিছু পার্থক্য খুঁজে পেতে পারি যা নিম্নরূপ।
নিম্নলিখিত কাঠামো এবং ইউনিয়নের মধ্যে গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য রয়েছে।
| Sr. না। | কী | স্ট্রাকচার্ড ডেটা | সেমি স্ট্রাকচার্ড ডেটা | অসংগঠিত ডেটা |
|---|---|---|---|---|
| 1 | সংগঠনের স্তর | নাম হিসাবে স্ট্রাকচার্ড ডেটা থেকে বোঝা যায় যে এই ধরনের ডেটা ভালভাবে সংগঠিত এবং তাই এই ধরনের ডেটার মধ্যে সংগঠিত করার স্তর সর্বোচ্চ। | অন্যদিকে সেমি স্ট্রাকচার্ড ডেটার ক্ষেত্রে ডেটা শুধুমাত্র কিছু পরিমাণ পর্যন্ত সংগঠিত হয় এবং বাকিগুলি অসংগঠিত তাই সংগঠিত করার স্তরটি স্ট্রাকচার্ড ডেটার চেয়ে কম এবং আনস্ট্রাকচার্ড ডেটার চেয়ে বেশি৷ | অনস্ট্রাকচার্ড ডেটার ক্ষেত্রে ডেটা সম্পূর্ণরূপে অসংগঠিত হয় এবং তাই অসংগঠিত ডেটার ক্ষেত্রে সংগঠিত করার স্তরটি সর্বনিম্ন। |
| 2 | ডেটা অর্গানাইজেশনের মানে | স্ট্রাকচার্ড ডেটা রিলেশনাল ডেটাবেসের মাধ্যমে সংগঠিত হয়। | যদিও সেমি স্ট্রাকচার্ড ডেটার ক্ষেত্রে XML/RDF এর মাধ্যমে আংশিকভাবে সংগঠিত হয়। | অন্যদিকে অসংগঠিত ডেটার ক্ষেত্রে ডেটা সাধারণ অক্ষর এবং বাইনারি ডেটার উপর ভিত্তি করে। |
| 3 | লেনদেন ব্যবস্থাপনা | স্ট্রাকচার্ড ডেটা ম্যানেজমেন্টে এবং ডেটার সঙ্গতি উপস্থিত থাকে এবং তাই বেশিরভাগই মাল্টিটাস্কিং প্রক্রিয়াতে পছন্দ করা হয়। | সেমি স্ট্রাকচার্ড ডেটা লেনদেন ডিফল্টভাবে হয় না তবে DBMS থেকে অভিযোজিত হয় কিন্তু ডেটা কনকারেন্সি উপস্থিত থাকে না। | আনস্ট্রাকচার্ড ডেটাতে কোনো লেনদেন ব্যবস্থাপনা এবং কোনো সমঝোতা নেই। |
| 4 | সংস্করণ | সংজ্ঞায় উল্লিখিত স্ট্রাকচার্ড ডেটা রিলেশনাল ডেটাবেসে সমর্থন করে তাই সংস্করণ করা হয় টিপল, সারি এবং টেবিলের উপরেও। | অন্যদিকে সেমি স্ট্রাকচার্ড ডেটা ভার্সনিং শুধুমাত্র সেখানেই করা হয় যেখানে টিপল বা গ্রাফ সম্ভব কারণ সেমি স্ট্রাকচার্ড ডেটার ক্ষেত্রে আংশিক ডাটাবেস সমর্থিত। | আনস্ট্রাকচার্ড ডেটার ক্ষেত্রে ভার্সনিং শুধুমাত্র সম্পূর্ণ ডেটাতেই সম্ভব কারণ ডাটাবেসের কোনও সমর্থন নেই৷ |
| 5 | নমনীয় এবং মাপযোগ্য | যেহেতু স্ট্রাকচার্ড ডেটা রিলেশনাল ডাটাবেসের উপর ভিত্তি করে তাই এটি স্কিমা নির্ভর এবং কম নমনীয় এবং কম মাপযোগ্য। | যদিও সেমি স্ট্রাকচার্ড ডেটা ডেটা স্ট্রাকচার্ড ডেটার তুলনায় বেশি নমনীয় তবে আনস্ট্রাকচার্ড ডেটার তুলনায় কম নমনীয় এবং মাপযোগ্য। | যেহেতু কোন ডাটাবেসের উপর কোন নির্ভরতা নেই তাই কাঠামোবদ্ধ এবং সেমি স্ট্রাকচার্ড ডেটার তুলনায় আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা আরও নমনীয় এবং মাপযোগ্য। |
| 6 | পারফরম্যান্স | স্ট্রাকচার ডেটাতে আমরা স্ট্রাকচার্ড কোয়েরি করতে পারি যা জটিল যোগদানের অনুমতি দেয় এবং এইভাবে সেমি স্ট্রাকচার্ড এবং আনস্ট্রাকচার্ড ডেটার তুলনায় পারফরম্যান্স সর্বোচ্চ। | অন্যদিকে সেমি স্ট্রাকচার্ড ডেটার ক্ষেত্রে শুধুমাত্র বেনামী নোডগুলি নিয়ে প্রশ্ন করা সম্ভব তাই এর কার্যক্ষমতা স্ট্রাকচার্ড ডেটার চেয়ে কম কিন্তু আনস্ট্রাকচার্ড ডেটার চেয়ে বেশি | যদিও অসংগঠিত ডেটার ক্ষেত্রে শুধুমাত্র পাঠ্য ক্যোয়ারী সম্ভব তাই কর্মক্ষমতা স্ট্রাকচার্ড এবং সেমি স্ট্রাকচার্ড ডেটা উভয়ের চেয়ে কম। |
