为什么传统数据库具有不可以替代的地位呢？
这里有一个深层次的原因，不管从业务还是从技术的角度来说，数据的价值都是第一位的，要保证数据的价值，准确性是前提条件。而对于如何保证数据准确性，需要我们认识并分解数据的结构。数据分析领域，我们要分析一批数据，首先要了解数据的结构再写程序处理，将数据结构化才能被我们认识数据，有了结构逻辑才能被程序计算处理，将非结构化数据结构化是数据分析的上半阶段。所谓数据的结构化，就是数据的维度化，关系表数据是标准的结构化数据，xml、json、日志等是半结构化数据，但半结构化数据要复杂分析，同样要将半结构变成完全结构，非结构化数据如图像、音频、视频，分析视频首先是将视频分解成连续的图像，音频也是变成图像，连续的图像，然后统一使用图像分解的技术，纹理、轮廓、色阶等维度分解，最后转成高纬度的矩阵（类似表）来计算。所以，无论是什么数据，没有结构就无法分析，无论什么数据，我们最终的目标都是将数据结构化，结构化后数据才是可计算，可认知。
SQL：结构化查询语言(Structured Query Language)，正因为有了结构化，数据才能用简洁的SQL操作。
