结构化数据如日期、电话号、账户余额、产品名称等，严格遵循数据格式与长度规范、易于由二维表结构进行逻辑表达和实现，与之相反，非结构化数据结构不规则或不完整、缺乏预定义数据模型、格式多种多样，比如文档、图片、音频、视频、社交媒体记录等，往往呈现出杂乱无章的特点。
针对结构化数据，市面上有大量成熟的分析工具可用来实现数据洞察，但非结构化数据难以标准化和理解，处理难度较大，对其价值挖掘尚处于发展阶段。
关于非结构化数据存储，目前业内主要有擅长存储海量文件的NAS文件存储和对象存储两种选项。
文件存储
以文件和文件夹为操作对象，基于文件夹/文件的路径访问数据。这是一种比较接地气的形式，我们日常在电脑里先打开父文件夹，再层层点开父文件夹嵌套的子文件夹，最后找到子文件夹里的某个文件，这一套流程就是文件存储的体验。
作为数据存储老手，文件存储已经被广泛应用十几年，它能兼顾多个应用和多个用户访问，突出优势是方便文件共享。
对象存储
是近些年的存储网红，它以对象（object，不是搞对象的对象）为操作对象。不同于文件存储的树状嵌套分层结构，对象存储架构更为扁平化，它将数据及其元数据打包放到一个超大的资源池，用户可根据唯一的元数据快速定位文件。
有这么一个比喻，同样到商场存包，文件存储这个商场里，你要记住自己的物品放在哪间储存室的哪排柜子的第几号，而在对象存储商场，存包员会给你一张凭条，你只需将凭条交给存包员即可取包，无需记住数据以什么形式存在了哪里。
对象存储的灵活性和扁平架构决定了它可以通过扩展来存储海量数据，其容量通常可达到EB级以上，从理论上讲对象存储的容量和对象数量可以无限扩充。
文件存储还是对象存储？
既然文件存储和对象存储的都适用于海量非结构化数据存储，那么用户什么时候选择文件存储，什么时候选择对象存储呢？
有两个主要指标，一看数据规模，二看应用场景。
01 数据规模
文件存储通过将数据划分为类别、目录和文件夹来获取非结构化数据并将其结构化，由此用户可以快速轻松地查询搜索。
但是文件存储中，一旦文件数达到数千万级别，目录树越建越深，就会造成性能瓶颈，不仅查询效率严重下降，而且超多超大文件管理困难，严重影响业务效率。
对于几乎无形中可以添加更多空间、弹性扩容的对象存储来说，爆炸性膨胀的非结构化数据存储简直是小菜一碟。
因此，如果组织要处理的非结构化数据量有限，文件存储是最佳选择。若组织需要处理大量数据，那么选择对象存储是更明智的决定。
02 应用场景
对象存储之所以成为近些年的存储顶流，除了其容量无限制、强扩展的特性，还在于其天然拥抱云和互联网的特质。
在对象存储中，用户若想修改文件，只能先下载、修改，再将修改后的文件上传，这一特性决定了它非常适合读取多写入少的场景——比如网站视频播放、网盘应用、机器学习的数据训练、物联网数据传输、云原生等，对于这些现代化应用，对象存储大有可为。
此外，对象存储也被称为云存储，如今已成为云服务公司的一项基础业务，全球各知名厂商纷纷推出基于对象存储的云存储服务，凭借其事实上的语言——AWS S3 API，对象存储可以在内部部署/私有云环境与公有云存储之间进行无缝访问和移动。
因此，对于人工智能、物联网、云原生等新兴应用，对象存储将是不错的选择。
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来源：https://blog.csdn.net/younger_china/article/details/127924452
