逆説的に、しかし構造化されていないデータは、適切に分析する前に特定の基本レベルの構造を必要とします。一部の非構造化データベースでは、抽出によりデータを分析する必要があります。

写真で顔の認識を実行したいと想像してください。まず、キーコントロールポイントをマップに適用して、多くの測定（目、口の幅などの距離）を作成する必要があります。このカードは、測定値が許容できる制限に該当する場所の例を見つけるまで、他の写真のキーポイントと比較するために使用できます。

実際、あなたはあなたが比較して分析できるようにするファイルに構造を適用しました。MongoDBなどの一部のベースは、ストレージ中に「半構造」をデータセットに適用することにより、このプロセスをスピードアップするのに役立ちます。すべての元のメタデータはNOSQL JSONドキュメントに保存されており、追加の半構造により検索と分析が加速されます。
Парадоксально, але неструктуровані дані потребують певного базового рівня структури, перш ніж їх можна буде правильно проаналізувати. У деяких неструктурованих базах даних дані потрібно аналізувати шляхом витягнення (extraction).

Уявіть, що ви хочете запустити розпізнавання обличчя на фотографії. Спочатку ви повинні нанести на карту ключові контрольні точки, щоб створити ряд вимірювань (відстань між очима, ширина рота тощо). Потім цю карту можна використовувати для порівняння з ключовими точками з інших фотографій, доки ви не знайдете приклад того, де вимірювання потрапляють у прийнятні межі допуску.

Насправді ви застосували до файлу структуру, яка дозволяє порівнювати та аналізувати. Деякі бази, такі як-от MongoDB допомагають прискорити цей процес, застосовуючи «напівструктуру» до наборів даних під час їх зберігання. Усі оригінальні метадані зберігаються в документі NoSQL JSON, а додаткова напівструктура прискорює пошук і аналіз.