Qu'est-ce que les données semi-structurées ?
Les données semi-structurées possèdent une certaine structure d'organisation, comme des balises, des clés ou une hiérarchie, mais pas de schéma de table rigide, JSON et XML en étant les exemples classiques. Elles se situent entre les tables entièrement structurées et le texte non structuré, souples dans leur forme mais toujours lisibles par la machine et analysables en champs.
Les données semi-structurées portent leur propre structure à l'intérieur du contenu plutôt que dans un schéma fixe. Un enregistrement JSON peut comporter des objets imbriqués et des champs variables d'une ligne à l'autre ; XML utilise des balises ; les fichiers journaux et les réponses d'API sont souvent semi-structurés eux aussi.
Caractéristiques :
- Auto-descriptif les clés et les balises étiquettent les valeurs.
- Schéma flexible les enregistrements n'ont pas tous les mêmes champs.
- Imbriqué et hiérarchique des objets dans des objets, des tableaux d'éléments.
Cette souplesse est excellente pour les applications et les API, mais malaisée pour le SQL traditionnel, qui attend des tables plates et uniformes.
iDBQuery est à l'aise avec les sources semi-structurées. Il peut ingérer des fichiers JSON et se connecter à des API REST, dont les réponses sont généralement au format JSON, en aplatissant et en mappant les champs imbriqués pour qu'ils deviennent interrogeables aux côtés de vos tables habituelles. Sa couche sémantique aide à interpréter la structure afin que vous puissiez l'interroger en langage naturel, et son moteur de fédération permet à un flux d'API semi-structuré de figurer dans le même modèle unique en direct que vos bases de données relationnelles et vos feuilles de calcul. Posez une question qui les combine, et iDBQuery rédige la requête, l'exécute en direct et rattache la réponse à la source, si bien que les données semi-structurées deviennent simplement une chose de plus que vous pouvez interroger.
Updated 2026-06-22