不是数据对象的数据管理方式 (不是数据库对象的是)

现代社会，我们每天都要面对大量的数据。这些数据来自于各种来源，如我们的电脑、手机、社交媒体、物联网设备等等。这些数据往往联系紧密，互相影响。所以，管理这些数据是至关重要的。通常，数据管理的方法是让所有数据以一种标准的格式来存储和处理，从而使得它们互相融合，更加容易使用。但这种方式并不总是适用于所有情况，特别是对于那些不是数据对象的数据而言。本文将着重探讨这种数据管理方式的缺陷，并介绍一些替代方案。

通常来说，当我们谈到数据管理的时候，我们指的是结构化数据，这些数据以表格形式存储，在表格中我们可以使用行和列来组织和分段数据。这种数据结构相对比较好处理，例如从一部分数据中查找、过滤或组合出另一部分数据，这些操作都是相对容易的。但是，这种表格化结构并不适用于某些类型的数据，比如文本或者视频。这些不同类型的数据并没有明确的结构，也没有固定的格式。

纯文本数据是最常见的数据类型之一。 如果您想管理一大段文本，传统的数据处理方式应该将它们以表格形式列出，每个单词或短语都对应一列，行则对应每一段文本。虽然这种处理方式相对简单，但它没有捕捉到文本本身所包含的意义，换句话说，表格不够“智能”，不足以理解文本自身所包含的信息。

视频是另一种不规则的数据类型，通常是由许多帧组成，每个帧都有自己的图像信息和音频信息。如果您想要以数据的形式管理视频，那么您需要把视频拆分成帧，每个帧都作为表格中的一行，而每个视频的图像和音频信息则是表格中的一列。虽然这种方式可以让您在一定程度上管理视频数据，但是它并不能完全捕获到视频的含义和上下文信息。

更进一步的，像音乐和图形等非结构化数据时，采用传统的表格化数据的管理方法几乎是不可能的。因为这些数据类型的本质是由艺术和想象力产生的，是由个人观念和主观性塑造的。因此，它们的数量非常庞大，也非常复杂，无法在传统的表格结构上进行表示和处理。

那么，面对这些非结构化数据，我们应该如何处理和管理呢？在这种情况下，有两种替代方案：语义数据和文档数据库。

语义数据是一种新兴和前沿的数据管理方法，其核心思想是让计算机理解数据本身的含义。这种数据是用一种计算机可以理解的格式来表示的，这使得计算机可以对数据之间的关系进行理解和处理。通过这种方式，我们可以更好地管理大规模的、未经处理的非结构化数据。例如，我们可以为电影、图书、音乐等物品创建语义数据，从而使得我们可以通过更好的方式来理解、处理和推荐物品。

文档数据库则是一种以文档为基础的数据库，它将文档本身视为数据库中的一条记录，而将文档内的内容视为记录中的字段。这种数据库可以存储文档的源代码、编译后的二进制代码、图像、视频和音频等内容。采用这种方式，可以快速处理和管理非结构化数据。

总而言之，传统的表格化数据管理方式对于各种类型的非结构化数据并不适用。对于这些类型的数据，需要一些创新性的数据管理方式，例如语义数据和文档数据库。这些替代方案不仅可以更好地理解和处理非结构化数据，而且可以更快捷地处理这些数据。未来，这些新兴的数据管理方式将会发挥越来越重要的作用，优化我们的生产生活方式。