通过SQL 2008管理非结构化数据

核心提示： 一个图书馆需要转换并存档大量文件并对内容进行分类，以便在数字搜索工具中进行检索和使用，通过SQL 2008管理非结构化数据(4)，这些是全球商业中使用非结构化数据的一些例子;并且随着数字内容的创建越来越容易，公司也在寻找新的方式来使用这些数字内容来改进或扩展其商业能力，你必须考虑数据将怎样

一个图书馆需要转换并存档大量文件并对内容进行分类，以便在数字搜索工具中进行检索和使用。

这些是全球商业中使用非结构化数据的一些例子;并且随着数字内容的创建越来越容易，公司也在寻找新的方式来使用这些数字内容来改进或扩展其商业能力。

非结构化数据面临的挑战

新的非结构化数据的类型在不断增加的同时，数字内容也带来了很多好处和商业机遇，但它同时还带来了一些针对那些需要合并这些非结构化数据源到计算机应用程序和服务中去的系统架构师、管理员和应用程序开发人员的挑战。

存储非结构化数据的挑战

要考虑的第一个挑战，同时也可能是最明显的挑战，就是非结构化数据的大量存储。你需要拥有一个可以灵活满足存储非关系型数据、同时将成本和管理费用降至最低的系统。当你计划存储非结构化数据时，要考虑的主要问题包括：

存储非结构化数据的成本，不只是包括硬件成本，还包括管理成本。

非结构化数据的物理存储位置，例如文件服务器和网络附属存储(NAS)设备。

管理持久力和存档政策。

将非结构化数据文件和相关联的关系型数据集成起来，并维护结构化数据源和非结构化数据源间的事务一致性。

将与维护关系型数据和非结构化数据相关的管理费用降低到最小。

性能和可扩展性。

保护非结构化数据，并确保相关的关系型数据的一致性。

非结构化数据的可用性和可恢复性。

使用非结构化数据的挑战

关于存储非结构化数据的相关问题，你必须考虑数据将怎样被你的应用程序使用。一些具有代表性的要考虑的事项包括：

在建立使用结构化数据和非结构化数据的应用程序时，遇到的开发挑战包括编写代码来创建、提取、更新和删除非结构化数据，并