结构化数据：结构化数据是按照预定义的模式和格式进行组织的数据。它通常以表格、关系数据库或者类似的数据存储形式存在，具有固定的字段和数据类型。结构化数据的特点是数据的组织结构明确，容易进行查询、分析和处理。常见的结构化数据包括电子表格数据、数据库记录等。
非结构化数据：非结构化数据是指没有明确结构和格式的数据。它不适合使用传统的表格或数据库来存储和组织，通常以文本、图像、音频、视频等形式存在。非结构化数据的特点是数据的组织形式不规则，难以直接进行处理和分析。常见的非结构化数据包括电子邮件、社交媒体帖子、图像和视频文件等。
半结构化数据是介于结构化数据和非结构化数据之间的一种数据类型。它具有一定的结构，但不像完全结构化数据那样严格遵循预定义的模式和格式。半结构化数据通常以文本文件、XML文档、JSON对象等形式存在，其中包含了一些标记或标签，用于标识数据的一部分。这些标记可以帮助解析和理解数据的含义，但并不限制数据的具体结构。半结构化数据的特点是灵活性和扩展性。它可以适应不同的数据模式和格式变化，而无需进行严格的数据模式定义。这使得半结构化数据在处理动态和变化的数据时具有优势，例如处理日志文件、社交媒体数据、传感器数据等。
半结构化数据
全文搜索引擎是一种用于检索文本内容的工具或软件。它可以通过对文本进行索引和搜索，帮助用户快速找到所需的信息。
全文搜索引擎的工作原理是将文本内容分解为单词或词组，并构建索引以加快搜索速度。当用户输入关键词进行搜索时，搜索引擎会在索引中查找匹配的内容，并返回相关的结果。
全文搜索引擎的优点包括：
快速检索：全文搜索引擎使用索引技术，可以快速定位到匹配的文本内容，提高搜索效率。
精确匹配：全文搜索引擎可以根据用户输入的关键词进行精确匹配，找到最相关的结果。
多种搜索方式：全文搜索引擎通常支持多种搜索方式，如全文搜索、模糊搜索、通配符搜索等，提供更灵活的搜索选项。
支持多种数据类型：全文搜索引擎可以处理不同类型的文本内容，包括文档、网页、日志、电子邮件等。
可扩展性：全文搜索引擎通常是分布式的，可以在多台服务器上进行部署，提供高可用性和扩展性。
全文搜索引擎的应用场景广泛，包括网页搜索、文档检索、日志分析、电子商务、社交媒体分析等。常见的全文搜索引擎包括Elasticsearch、Apache Solr、Lucene等。
一般传统数据库，全文检索都实现的很鸡肋，因为一般也没人用数据库存文本字段。进行全文检索需要扫描整个表，如果数据量大的话即使对 SQL 的语法优化，也收效甚微。建立了索引，但是维护起来也很麻烦，对于 insert 和 update 操作都会重新构建索引。基于以上原因可以分析得出，在一些生产环境中，使用常规的搜索方式，性能是非常差的：
- 搜索的数据对象是大量的非结构化的文本数据。
- 文件记录量达到数十万或数百万个甚至更多。
- 支持大量基于交互式文本的查询。
- 需求非常灵活的全文搜索查询。
- 对高度相关的搜索结果的有特殊需求，但是没有可用的关系数据库可以满足。
- 对不同记录类型、非文本数据操作或安全事务处理的需求相对较少的情况。为了解决结构化数据搜索和非结构化数据搜索性能问题，我们就需要专业，健壮，强大的全文搜索引擎 。
