Структурированные данные google как сделать. Большая энциклопедия нефти и газа. Маркировка данных Google Search Console

На каждом предприятии существует множество различных баз данных, которые пополняются от источников структурированных данных. Структурированные данные – данные, которые вводятся в базы данных в определенной форме, например, таблиц Excel, со строго определенными полями. Совокупность баз данных предприятия называется в англоязычной литературе Enterprise Data Warehouse (EDW) – буквально «склад данных». В русскоязычной литературе мне пока не встречалось аналога этого термина, поэтому назовем это «склад данных предприятия». Для красоты будем использовать английскую аббревиатуру EDW.

Источники структурированных данных – это приложения, которые снимают данные различных транзакций. Например, это могут быть CDR в сети оператора, извещения об авариях на сети (trouble tickets), финансовые транзакции по банковским счетам, данные системы ER (Enterprise Resource Planning), данные прикладных программ, и др.

Бизнес-аналитика BI (Business Intelligence) – компонент обработки данных. Это различные приложения, инструменты и утилиты, которые позволяют анализировать собранные в EDW данные и принимать решения на их основе. Это системы генерации операционных отчет, выборочные запросы, приложения OLAP (On-Line Analytical Processing), т.н. «дисруптивная аналитика», системы предиктивного анализа и визуализации данных. Попросту говоря, менеджер должен видеть бизнес-процесс в удобной для восприятия форме, лучше всего графической и анимационной, чтобы быстро принимать оптимальные решения. Первый закон бизнеса: правильное решение – это решение принятое вовремя. Если правильное решение для вчерашнего дня принято сегодня, не факт, что оно еще остается правильным.

А что делать, если источники данных – неструктурированные, разнородные, полученные из разных источников? Как будут работать с ними аналитические системы? Попробуйте выделить мышкой несколько ячеек с данными в таблице Excel и вставить в простой текстовый редактор (например, Notepad) и вы увидите, что такое «неструктурированные данные» (Unstructured Data). Примеры неструктурированных данных: электронная почта, информация из соцсетей, данные XML, файлы видео-, аудио- и изображений, данные GPS, спутниковые изображения, данные с сенсоров, веб-логи, данные о перемещении мобильного абонента в хендовере, тэги RFID, документы PDF…

Для хранения подобной информации в центрах обработки данных (ЦОД) используется распределенная файловая система Hadoop, HDFS (Hadoop Distributed File System). HDFS может хранить все типы данных: структурированные, неструктурированные и полу-структрированные.

Приложения Big Data для бизнес-аналитики – компонент не только обработки, но и с данными, как структурированными, так и нет. Они включают приложения, инструменты и утилиты, помогают анализировать большие объемы данных и принимать решения, на основе данных Hadoop и других нереляционных систем хранения. Он не включают традиционные приложения BI-аналитики, а также инструменты расширения самого Hadoop.

Кроме того, важным компонентом Hadoop является система MapReduce. Она предназначена для управления ресурсами и обработкой данных в Hadoop, чтобы обеспечить надежность хранения и оптимизированное размещение данных в географически распределенных ЦОД. Система MapReduce состоит из двух основных компонетов – Мар, которая распределяет дубликаты блоков неструктурированных данных по различным узлам системы хранения (с целью надежности сохранения информации), и Reduce – компонента удаления идентичных данных, как с целью уменьшения требуемого общего объема хранения, так и повышения корректности последующих действий над данными. MapReduce примечательна тем, что обрабатывает данные там, где они и хранятся (т.е. в HDFS), вместо того, чтобы их куда-то перемещать для обработки, а потом ещё куда-то записывать результаты, что обычно и делается в обычных EDW. MapReduce также имеет встроенную систему восстановления данных, т.е. если один узел хранения отказывает, MapReduce всегда знает, куда надо лезть за копией потерянных данных.

Хотя скорость обработки данных MapReduce на порядок превосходит традиционные методы обработки с «выемкой» данных, все же, вследствие несравнимо больших объемов данных (на то они и Big Data), в MapReduce обычно используют параллельную обработку потоков данных (batch mode). В версии Hadoop 2.0 функция управления ресурсами выделена в отдельную функциональность (называется YARN), поэтому MapReduce более не является «бутылочным горлышком» в Big Data.

Переход на системы Big Data вовсе не означает, что традиционные EDW надо отправить в утиль. Напротив, их можно использовать совместно, чтобы использовать преимущество тех и других, а также извлекать новые ценности бизнеса за счет их синергии.

Для чего это все нужно.

Среди потребителей ИТ- и телеком-оборудования широко бытует мнение, что все эти эффектные иностранные слово- и буквосочетания – Cloud Computing, Big Data и разные прочие IMS с софтсвитчами придумываются хитрыми поставщиками оборудования, чтобы поддерживать свою маржинальность. То есть, чтобы впаривать, впаривать и впаривать новые разработки. А иначе не будет выполнен план по продажам и Билл Джобс Чемберс скажет «ай-яй-яй». И «накрылась премия в квартал».

Поэтому поговорим о нужности этого всего и тенденциях.

Наверное, многие еще не забыли страшный вирус гриппа H1N1. Были опасения, что он может оказаться даже сильнее испанки 1918 года, когда счет жертв шел на десятки миллионов. Хотя врачи должны были регулярно сообщать об участившихся случаях заболеваний (и они таки сообщали), однако анализ этой информации запаздывал на 1-2 недели. И сами люди обращались, как правило, через 3-5 дней после начала болезни. Т.е., меры принимались, по большому счету, задним числом.

Зависимость ценности информации в от времени обычно имеет вид U-образной кривой.

Информация наиболее ценна либо сразу после ее получения (для принятия оперативных решений), либо спустя некоторое время (для анализа тренда).

Компания Google, хранящая многолетнюю историю запросов, решила проанализировать 50 миллионов наиболее популярных запросов из мест очага предыдущих эпидемий гриппа, и сравнить их с данными медицинской статистики во время этих эпидемий. Была разработана система установления корреляции между частотой определенных запросов и найдено 40-50 типичных запросов. Коэффициент корреляции достигал 97%.

В 2009 году и удалось избежать серьезных последствий эпидемии H1N1, именно потому, что данные были получены сразу, а не спустя 1-2 недели, когда в поликлиниках в местах эпидемии уже было бы не протолкнуться. Это было, пожалуй, самое первое использование технологии «больших данных», хотя в то время они еще так не назывались.

Хорошо известно, что цена авиабилета – вещь очень непредсказуемая, и зависящая от многих факторов. Недавно я оказался в ситуации, когда можно было купить один и тот же билет экономкласса, одной и той же авиакомпании в один и тот же город в двух возможных вариантах. На рейс, улетающий вечером через три часа, билет стоил 12 тыс. рублей, а на раннее утро завтрашнего дня – 1500 рублей. Повторю, авиакомпания – одна и даже самолет на обоих рейсах одного типа. Обычно цена на билет тем дороже, чем ближе время вылета. На цену билета влияют еще много разных факторов – как-то раз агент по бронированию объяснял мне суть этого сонма тарифов, но я так ничего и не понял. Возможны случаи, когда цена на билет, наоборот, падает, если при приближении даты вылета остается много непроданных мест, в случае проведения каких либо акций и пр.

Однажды, Орен Энциони, директор программы искусственного интеллекта в Университете штата Вашингтон, собрался лететь на свадьбу брата. Поскольку свадьбы обычно планируются заранее, то и билет он купил сразу же, задолго до вылета. Билет действительно был недорогой, гораздо дешевле, чем обычно, когда он покупал билет для срочной командировки. В полете он похвастался соседу, как дешево ему удалось купить билет. Оказалось, что у соседа билет ещё дешевле, а покупал он его позже. Мистер Энциони с досады устроил импровизированный социологический опрос прямо в салоне самолета о ценах на билеты и датах их покупки. Большинство пассажиров заплатило меньше, чем Энциони, и почти все купили билет позже него. Это было очень странно. И Энциони, как профессионал, решил заняться этой проблемой.

Приобретя выборку из 12 тысяч транзакций на сайте одного из туристических агентств, он создал модель прогнозирования цен на авиабилеты. Система анализировала только цены и даты, не учитывая никаких факторов. Только «что» и «сколько», без анализа «почему». На выходе получалась прогностическая вероятность снижения или повышения цены на рейс, на основе истории изменений цен на другие рейсы. В результате ученый основал небольшую консультационную фирму Farecast (игра слов: Fare — тариф, цена; Forecast — прогноз) по прогнозированию цен на авиабилеты, на основе большой базы данных по бронированию рейсов, которая, конечно, не давала 100%-ную точность (что указывалось в пользовательском соглашении), но с достаточной степенью вероятности могла ответить на вопрос, покупать билет прямо сейчас, или подождать. Чтобы еще больше обезопаситься от судебных исков, система также выдавала «оценку доверия самой себе» примерно в таком виде: «С вероятностью 83,65% цена на билет будет ниже через три дня».

Потом компанию Farecast за несколько миллиардов долларов купила Microsoft и встроила ее модель в свой поисковик Bing. (И, как это чаще всего бывает у Microsoft , об этом функционале больше ничего не слышно, т.к. этим Bing’ом мало кто пользуется, а кто пользуется, ничего об этой функции не знает).

Эти два примера показывают, как с помощью анализа Больших Данных можно извлечь общественную пользу и экономическую выгоду.

Что же это все-таки такое — Big Data?

Для «больших данных» нет строгого определения. По мере появления технологий для работы с большими объемами данных, для которых уже не хватало памяти одного компьютера и их приходилось где-то хранить, (MapReduce, Apache Hadoop), появилась возможность оперировать намного бóльшими объемами данных, чем прежде. При этом данные могли быть неструктурированными.

Это дает возможность отказаться от ограничений т.н. «репрезентативных выборок», на основе которых делаются более масштабные заключения. Анализ причинности заменяется при этом анализом простых корреляций: анализируется не «почему», а «что» и «сколько». Это в корне меняет устоявшиеся подходы о том, как принимать решения и анализировать ситуацию.

На фондовых рынках каждый день происходит десятки миллиардов транзакций, из них около двух третей торгов решаются с помощью компьютерных алгоритмов на основе математических моделей с использованием огромных объемов данных.

Еще в 2000 году количество оцифрованной информации, составляло лишь 25% общего количества информации в мире. К настоящему времени количество хранимой информации в мире составляет величину порядка зетабайт, из которых на нецифровую информацию приходится менее 2%.

По данным историков, с 1453 по 1503 год (за 50 лет) напечатано около 8 миллионов книг. Это больше всех рукописных книг, написанных писцами с Рождества Христова. Другими словами, потребовалось 50 лет, чтобы приблизительно вдвое увеличить информационный фонд. Сегодня это происходит каждые три дня.

Чтобы понять ценность «больших данных» и механизм их работы, приведем такой простой пример. До изобретения фотографии, для того, чтобы нарисовать портрет человека, требовалось от нескольких часов до нескольких дней или даже недель. При этом художник делал определенное количество мазков или штрихов, число которых (для достижения «потретного сходства») можно измерить сотнями и тысячами. При этом важно было КАК рисовать, как класть краски, как штриховать и пр. С изобретением фотографии, число «зерен» в аналоговой фотографии, или число «пикселов» в цифровой изменилось на несколько порядков, и то КАК их расположить нам неважно – за нас это делает фотоаппарат.

Однако результат по большому счету один – изображение человека. Но есть и различия. В рукописном портрете точность сходства весьма относительна и зависит от «видения» художника, неизбежны искажения пропорций, добавление оттенков и деталей, которых в «оригинале», т.е. в человеческом лице, не было. Фотография точно и скрупулезно передает «ЧТО», оставляя «КАК» на заднем плане.

С некоторой аллегорией можно сказать, что фотография – это Big Data для рукописного портрета.

А теперь будем фиксировать каждое движение человека через строго определенные и достаточно малые интервалы времени. Получится кинофильм. Кинофильм – это «большие данные» по отношению к фотографии. Увеличили количество данных, соответствующим образом их обработали – получили новое качество – движущееся изображение. Изменяя количество, добавляя алгоритм обработки, мы получаем новое качество.

Теперь уже и сами видео-изображения служат пищей для компьютерных систем Big Data.

При увеличении масштаба обрабатываемых данных появляются новые возможности, недоступные при обработке данных меньших объемов. Google прогнозирует эпидемии гриппа не хуже, и гораздо быстрее, чем официальная медицинская статистика. Для этого нужно произвести тщательный анализ сотен миллиардов исходных данных, в результате чего она дает ответ намного быстрее, чем официальные источники.

Ну, и кратко о еще двух аспектах больших данных.

Точность .

Системы Big Data могут анализировать огромное массивы данных, а в некоторых случаях - все данные, а НЕ их выборки. Используя все данные, мы получаем более точный результат и можем увидеть нюансы, недоступные при ограничении выборочного анализа. Однако, при этом приходится довольствоваться общим представлением, а не пониманием явления вплоть до мельчайших деталей. Однако, неточности на микро-уровне позволяют при большом количестве данных позволяют делать открытия на макро-уровне.

Причинность .

Мы привыкли во всем искать причины. На этом, собственно, и основан научный анализ. В мире больших данных причинность не так важна. Важнее – корреляции между данными, которые могут дать необходимые знания. Корреляции не могут дать ответ на вопрос «почему», но хорошо прогнозирует «что» произойдет, в случае обнаружения тех или иных корреляций. И чаще всего именно это и требуется.

***

Cтраница 1

Структурированные данные в языке Ада могут использоваться в виде массивов и записей. Кроме того, доступ к структурированным данным в языке Ада может осуществляться с помощью указателей. Использование массивов с неуточненными границами обеспечивает возможность параметризации массивов и использования подпрограмм, в качестве параметров которых используются массивы переменного размера.  

Семантика переменных в языке PILOT / 2.

Обработка сложно структурированных данных во внешней памяти является отличительным свойством всех ЯПЗ. Но помимо этого нужны и обычные переменные. Вот почему в ЯПЗ PILOT / 2 введены регистры и стеки.  

Множества процедур, представляющие структурированные данные, обладают интересным и иногда полезным свойством: из них можно образовывать другие возможные представления. Так, например, из представления списка 2 логически следует представление списка 1, и первое из них можно было бы снабдить такими инструкциями, используя соответствующие управляющие директивы, которые позволили бы получить на выходе второе представление. В этом контексте представление списка 2 вело бы себя подобно обычному множеству процедур, порождающему выходные данные. Такая способность логических утверждений одновременно выполнять функции как обычных процедур, так и представлений структур данных показывает, что всякое предполагаемое различие между процедурами и данными носит в сущности прагматический характер, и касается оно лишь использования этих ресурсов, а не присущих им атрибутов.  

Компоненты массива представляют собой структурированные данные одного типа. Массив объединяет данные с одинаковыми свойствами. В противоположность массивам компоненты прямого (декартова) произведения могут иметь различные типы. Прямое (декартово) произведение, как и массив, является одним из основных структурированных типов данных, и его называют также записью или структурой.  

Знания - это хорошо структурированные данные, или данные о данных, или метаданные.  

В представлении посредством термов структурированные данные образуются при помощи функциональных символов, позволяющих собирать составляющие их части в группы. Так, например, список (10 20 30) можно было бы представить термом 10.20.30. NIL, в котором каждый функтор точка группирует элемент, расположенный слева от него, со стоящим справа хвостовым фрагментом списка. И константы, и структурированные термы можно рассматривать как по существу пассивные объекты, предназначенные для обработки процедурами.  

На класс программ обработки структурированных данных ориентирована АЛТОП-технология, созданная на основе работ по программному обеспечению АСУ. Эта разработка включает оригинальные средства составления исходных описаний , разбираемые в разделах 2.4 и 2.5, и методику проектирования (см. гл.  

Таким образом, класс структурированных данных представляет данные / для хранения которых необходимо создание фиксированных совокупностей форматов. Базы данных, хранящие такие данные, являются форматированными с детерминированной схемой, ориентируемой на предварительную фиксацию и классификацию объектов внешней среды, точного утверждения свойств и отношений, описываемых в базе данных из заранее созданной совокупности фиксированных форматов.  

Под базой данных понимается совокупность структурированных данных.  

Для размещения в линейных структурах памяти структурированных данных используются различные приемы и методы. Как правило, такие данные представляются в виде списков и от их организации прямо зависит эффективность поиска и другие характеристики систем обработки данных.  

Имена в программах используются для обозначения простых переменных, структурированных данных, элементов структурированных данных, констант, подпрограмм, операций, меток операторов, формальных параметров и других элементов программы. Имена бывают несоставные и составные.  

В основу ЯЗ положены неоператорные средства описания иерархически структурированных данных. Оно однозначно определяет траекторию движения и доступа в БД. Кроме того, в ЯЗ имеются средства, аналогичные процедурным языкам программирования.  

Формализованная анкета, предназначенная для обработки и записи структурированных данных.  

В указанной терминологии база данных может быть определена как совокупность специальным образом структурированных данных и связей между их элементами, сегментами и логическими записями. Построение баз данных в таком понимании возможно лишь для информационных объектов, обладающих общими для целого класса свойствами. При необходимости предоставления в информационной базе объектов с индивидуальными свойствами целесообразно строить базы неструктурированных данных, допускающие фиксирование информации на естественном языке.  

26.05.2017 Время прочтения: 30 минут

Одно из самых сокровенных желаний владельцев сайтов и SEO-специалистов - это выделить свой сайт в результате поиска, чтобы он отличался от конкурентов, и пользователи чаще переходили на него. Самый действенный метод достижения этой цели – работа со структурированными данными. В этой статье мы постараемся разобраться, что же такое структурированные данные и как их можно внедрить на свой сайт.

С чего все началось?

Единая схема форматов семантической разметки сайтов, которую мы сейчас все знаем и применяем, появилась в 2011 году при поддержке таких гигантов, как «Google», «Yahoo!» и «Microsoft» (позже присоединился четвертый игрок – «Яндекс»). До этого разметка данных существовала в разных форматах и не было единой структуры. К примеру, у «Yahoo!» был сервис под названием «SearchMonkey», который уже в 2008 г. позволял размечать данные на странице и формировать уникальные сниппеты в поисковой выдаче своего поисковика.

Перед корпорациями стояла глобальная цель – разработать общий формат структурированных данных, которые бы улучшали отображение сайтов в поисковых машинах и повышали качество поиска. Поставленных задач инициаторы добились, в результате чего на свет появился словарь schema.org, который объединяет в себе огромное количество правил для микроразметки данных на сайте.

Что такое структурированные данные?

Структурированные данные – это информация, которая представлена в единой и корректной форме с соблюдением определенного комплекса правил.

Расписывать принципы работы с каждым словарем мы не будем, разберем подробнее лишь три из них: Json-ld, Opne Graph и schema.org.

Начнем с популярного словаря по микроразметке schema.org. Результат коллаборации Google, Yahoo!, Microsoft и Яндекса активно развивается и регулярно обновляется и по сей день. На момент создания статьи в словаре имеются описания для 589 типов документов, 860 свойств объектов и 114 специфичных значений. Полный список всех свойств перечислен в виде разветвленной иерархии на этой странице.

Основной высший тип сущности в словаре schema.org - Thing , который, в свою очередь, делится на несколько других подтипов. Некоторые из них:

• CreativeWork – общий набор правил для описания творческой деятельности: статьи, книги, фильмы, фотографии, программное обеспечение, и т.д.;
• Event – набор правил для событий, которые произошли или произойдут в определенный период времени: встречи, концерты, выставки и т.д.;
• Intangible - сервисный класс, который включает в себя несколько нематериальных вещей, таких как размеры, рейтинги, описания рабочих вакансий, услуг и т.д.;
• Organization – набор правил для разметки организаций, полный список разных видов бизнеса перечислен на странице localBusiness . Также можно посмотреть этот список в справке Яндекса https://yandex.ru/support/webmaster/supported-schemas/address-organization.html ;
• Person – сущность используется для описания живых, умерших, вымышленных личностей или персонажей;
• Place – набор правил для чего-то, что имеет фиксированное физическое положение (здание, парк, памятник и т.д.);
• Product – это все, что создается для продажи. Например, пара обуви, билет или автомобиль.

Каждый подтип включает в себя большое количество тегов для описания, поэтому практически любой вид бизнеса найдет для себя необходимый вид разметки.

У большинства тегов в словаре есть варианты применения в виде примерного куска HTML-кода или JSON-LD скрипта. Ниже мы рассмотрим примеры разметок страницы со статьей (article), товаром (product) и организацией (organization).

Шаблон микроразметки статьи с помощью schema.org

Чаще всего размечаются такие микроданные как URL, datePublished, dateModified, headline, image, author, publisher и др. Рассмотрим на конкретном примере:

Примеры микроразметки статьи с помощью schema.org ИМЯ ФАМИЛИЯ "ШИРИНА ЛОГО В ПИКСЕЛЯХ" height= "ВЫСОТА ЛОГО В ПИКСЕЛЯХ" src= "ССЫЛКА НА ИЗОБРАЖЕНИЕ ЛОГОТИПА" alt= /> НАЗВАНИЕ СТАТЬИ ОПИСАНИЕ СТАТЬИ ИМЯ АВТОРА ЗАГОЛОВОК H1 "ШИРИНА ПРЕВЬЮ В ПИКСЕЛЯХ" height= "ВЫСОТА ПРЕВЬЮ В ПИКСЕЛЯХ" src= "ССЫЛКА НА ИЗОБРАЖЕНИЕ ПРЕВЬЮ" alt= "АЛЬТЕРНАТИВНОЕ ОПИСАНИЕ ПРЕВЬЮ" /> ОСНОВНОЙ ТЕКСТ СТАТЬИ ДОЛЖЕН БЫТЬ ЗДЕСЬ

Подобной схемы придерживаются большинство размеченных статей. Стоит обратить внимание, что в данном примере часть тегов указываются в разделе (мета-описание и ссылка на автора в g+), а остальная часть прописывается в теле HTML-документа. Некоторые теги использовать не обязательно, к примеру, статья отлично будет себя чувствовать и без разметки тегами articleBody или publisher , но тогда вряд ли пройдет проверку на валидность в инструментах Яндекса или Google .

Изображение 3. Пример страницы в выдаче с микроразметкой статьи в Google. Рядом со статьей отображается дата публикации.

Изображение 4. Пример страницы в выдаче по тому же запросу, что и на изображении 3, только в Яндексе. Дата отображается справа, сверху указывается дата публикации или создания, а ниже дата изменения.

Шаблон микроразметки товарной карточки с помощью schema.org

Следующий вид микроразметки, который мы рассмотрим, будет product или, другими словами, семантическая разметка товарной карточки.

СОДЕРЖАНИЕ H1 "ССЫЛКА НА ИЗОБРАЖЕНИЕ" title= "СОДЕРЖАНИЕ H1" > СТОИМОСТЬ В РУБЛЯХ УКАЗЫВАЕМ ДОСТУПНОСТЬ ТОВАРА ОПИСАНИЕ ТОВАРА

Уделяйте особое внимание формату цен, так как большинство ошибок в микроразметке товарных карточек кроется именно там. Текстом мы можем писать любую стоимость в любом формате, а непосредственно в самом теге price цену указываем строго в денежном формате, иначе поисковики проигнорируют эту строку.

Изображение 5. Пример из выдачи Google с указанием цены в формате «ОТ» и «ДО».

Шаблон микроразметки организации с помощью schema.org

Последний шаблон, который мы рассмотрим, – это разметка организации (organization). Обычно эту разметку применяют для структурирования информации на странице контактов.

НАЗВАНИЕ ОРГАНИЗАЦИИ УЛИЦА , ГОРОД , ОБЛАСТЬ . "ССЫЛКА НА ЛОГОТИП" /> Телефон: НОМЕР ТЕЛЕФОНА

У schema.org весьма объемный словарь. Из-за этого во время работы с ним могут возникать трудности, но далеко не все теги в разметке обязательны и от большинства можно отказаться. В приведенных примерах я указал самые основные теги, которые могут использоваться во время работы с разметкой schema.org, однако их может быть намного больше.

У Google есть специальный инструмент для разметки страниц по словарю schema.org. С его помощью создавать разметку страниц намного проще.

Изображение 6. Пример из Яндекса. Дополнительная информация об организации отображается под описанием страницы и может быть внедрена как вручную, с помощью разметки, так и с помощью сервиса Яндекс.Справочник.

Плюсы и минусы микроразметки schema.org

• Большой словарь, который постоянно обновляется;
• Поддерживается всеми популярными поисковыми системами;
• Код не скрыт скриптами и целиком находится в контенте страницы;
• Улучшает отображение сниппетов в поисковой выдаче;
• Можно найти разметку практически для каждого сайта;
• Существуют плагины для автоматизации формирования микроразметки;
• Активно развивается и дополняется.

• Большое количество схем микроразметки может отпугнуть неподготовленного пользователя;
• Нужны начальные знания верстки и изменения кода страниц;
• Усложняет HTML-код, что замедляет разработку сайта;
• Вся официальная справочная документация на английском языке;
• Не для всех свойств есть примеры использования на официальном сайте.

Инструменты для работы с микроразметкой schema.org

В работе с микроразметкой schema.org пригодятся такие сервисы, как:

• Инструмент для проверки структурированных данных от Google;
• Помощник по микроразметке страниц по словарю schema.org от Google. По итогу получаем HTML-код страницы с уже внедренной микроразметкой;
• Проверка семантической разметки от Яндекса;
• Официальный сайт разметки;
• Неофициальный перевод сайта schema.org на русский язык;
• «All In One Schema.org Rich Snippets », «Wprichsnippets.com », «Schema App Structured Data » - плагины для WordPress, которые формируют семантическую разметку schema.org автоматически;
• Notepad++ - или любой другой текстовый редактор.

Данный протокол разработал «Facebook» для улучшения отображения сниппетов ссылок с внешних сайтов в социальных сетях. Это, наверное, один из самых простых и небольших словарей микроразметки. Начать внедрение разметки можно с четырех основных свойств:

• og:title - заголовок страницы.
• og:type - тип объекта, например, «music.album»(альбом). В зависимости от типа поддерживаются и другие свойства. Все возможные характеристики тега type перечислены на официальном сайте .
• og:image - URL изображения.
• og:url - канонический URL объекта.

Все теги разметки «Open Graph» прописываются в контейнере .

Помимо основных свойств также можно указать дополнительные, которые улучшат отображение ссылок в социальных сетях:

• og:audio – URL на аудиофайл, если при открытии страницы воспроизводится музыка.
• og:determiner - слово, которое появляется перед названием этого объекта в предложении. Тип enum (a, an, the, "", auto). Если выбрано auto, потребитель данных должен выбирать между "a" или "an". По умолчанию - " " (пусто). Тег наиболее актуален для англоязычного сегмента в связи с использованием различных артиклей вида «a», «the», «an» и т.д.
• og:description – описание страницы, разрешенное количество символов от 160 до 295 знаков.
• og:locale – язык и страна. Формат отображения language_TERRITORY, по умолчанию стоит en_US. Для русскоязычного сегмента прописывается тег ru_RU.
• og:locale:alternate – альтернативный язык или страна.
• og:site_name – название сайта.
• og:video – URL видео.

Шаблон разметки страницы Open Graph

Ниже представлен пример HTML-кода со всеми возможными свойствами, на практике часть из указанных тегов не указывается и хватает стандартных четырех свойств:

ЗАГОЛОВОК СТРАНИЦЫ ...

Плюсы и минусы микроразметки Open Graph

Последний вид разметки и структурирования данных, который мы рассмотрим, – JSON-LD. Расшифровывается это страшное название как «JavaScript Object Notation Linked Data». За разработку формата ответственен «Консорциум Всемирной Паутины» или, другими словами, «W3C». Данный формат выполняет все ту же функцию, что и schema.org, но немного другим способом: он структурирует данные помощью JavaScript, что в несколько раз облегчает работу.

Один из плюсов этого формата в том, что для описания данных используется словарь schema.org. Таким образом, с помощью скриптов JSON-LD мы можем описать любой вид сущностей и улучшить отображение своего сайта в поисковой выдаче, затратив на это минимальное количество времени. Причем сделать это можно без внедрения HTML-тегов в тело страницы, нужно лишь указать в контейнере , а затем расписать все необходимые условия разметки и закрыть скрипт .

Для наглядности сравним разметку schema.org и JSON-LD:

Кроссовки

Кроссовки { "@context" : "https://schema.org/" , "@type" : "Product" , "price" : "100.00" } Кроссовки

Шаблон разметки статьи с помощью JSON-LD

Пример разметки с помощью JSON-LD я взял на основе микроразметки статьи в schema.org из этого же материала выше. Использованы все те же свойства.

НЗАГОЛОВОК СТАТЬИ //Указывается тип скрипта, в нашем случае это ld+json { "@context" : "https://schema.org" ,//Прописывается библиотека, которой будет размечена страница "@type" : "Article" ,//Указывается тип сущности "mainEntityOfPage" : { //Прописывается ID статьи, обычно просто указывается ссылка на статью "@type" : "WebPage" , "@id" : "ССЫЛКА НА СТАТЬЮ" }, "url" : "ССЫЛКА НА СТАТЬЮ" ,//Прописывается каноничная ссылка на статью "datePublished" : "ДАТА ПУБЛИКАЦИИ" ,//Указывается дата публикации "dateModified" : "ДАТА ИЗМЕНЕНИЯ" , //Указывается дата изменения "headline" : "ЗАГОЛОВОК H1" , //Прописывается заголовок "image" : { "@type" : "ImageObject" , "url" : "ССЫЛКА НА ПРЕВЬЮ" , //Вставляется ссылка на изображение для превью статьи "height" : ВЫСОТА ПРЕВЬЮ В ПИКСЕЛЯХ , //Прописывается высота и ширина изображения в пикселях "width" : ШИРИНА ПРЕВЬЮ В ПИКСЕЛЯХ }, "articleBody" : "" , "author" : { "@type" : "Person" , "name" : "ИМЯ АВТОРА" ,//Указывается имя автора "url" : "ССЫЛКА НА ПРОФИЛЬ АВТОРА (G+, ПЕРСОНАЛЬНАЯ СТРАНИЦА НА САЙТЕ)" //Прописывается ссылка на профиль автора в Google Plus или на персональную страницу на сайте }, "publisher" : { "@type" : "Organization " , "name" : "НАЗВАНИЕ ОРГАНИЗАЦИИ" ,//Указывается название организации "logo" : { "@type" : "ImageObject" , "url" : "ССЫЛКА НА ЛОГОТИП" ,//Указывается ссылка на логотип компании "height" : ВЫСОТА ЛОГОТИПА , //Прописывается высота и ширина логотипа "width" : ШИРИНА ЛОГОТИПА } } } ЗАГОЛОВОК СТАТЬИ

Возникает закономерный вопрос: что же лучше schema.org или JSON-LD? Тут нельзя дать однозначный ответ. Работать с микроразметкой в формате JSON-LD проще и приятнее, чем все с тем же словарем schema.org в HTML-формате, но и у него есть свои минусы. Например, поисковик Google советуют использовать эту технологию для разметки своих страниц. А вот с Яндекс ом есть проблемы: данный вид разметки пока не отображается в результатах поиска из-за скриптов, хотя страницы с разметкой JSON-LD и проходят проверку на валидность.

Поисковая система Яндекс не показывает в поисковой выдаче информацию, размеченную с помощью мета-языка JSON-LD.

Изображение 8. Письмо из техподдержки Яндекса по поводу планов насчет JSON-LD. За скриншот спасибо пользователю Oleh Holovkin .

В данном случае нужно правильно расставить приоритеты. Если нужны расширенные сниппеты в Яндексе и Google, то используем старую добрую разметку schema.org; если мы ориентируемся на Запад и наша основная поисковая система только Google, то разметку JSON-LD нужно брать и внедрять без промедлений.

Плюсы и минусы микроразметки JSON-LD

• Формат несколько проще по сравнению с schema.org;
• Рекомендуется Google;
• Для движка WordPress есть качественные плагины для работы;
• Благодаря JavaScript разметка «невидима» для рядового пользователя в отличие от HTML;
• Скрипт помещается только в контейнер без внедрения дополнительных строчек кода в тело сайта;
• Проходит валидацию в официальных инструментах проверки Яндекса и Google.

Как еще можно разметить сайт?

Те способы разметки, что перечислены выше, относятся к непосредственному вмешательству в исходный код страницы, однако есть и другие методы структурирования данных. Это Data Highlighter (Маркер) от Google и «Товары и цены» от Яндекса. С помощью этих инструментов можно напрямую из панели веб-мастеров расширить сниппеты страниц в поисковой выдаче.

Изображение 9. «Маркер» в Search Console и сервис «Товары и цены» от Яндекса.

Маркер Google

Для того, чтобы начать разметку, нужно:

Перейти к инструменту и выбрать тип данных для разметки. На данный момент их всего 9 штук:

• Мероприятия
• Местные организации
• Обзоры книг
• Приложения
• Продукты
• Рестораны
• Статьи
• Телесериалы
• Фильмы

Изображение 10. Панель выбора типа информации для разметки в Search Console.

Далее Google предложит проверить пять страниц на корректность автоматической разметки. Если в процессе проверки будут найдены ошибки в разметке, их можно будет исправить. Уделите особое внимание ценам, если размечаете товарные карточки, так как инструмент довольно часто ошибается именно в разметке стоимости. Если инструмент разметил страницу другой тематики (например, вы размечали карточки товаров, а он предложил разметить страницу контактов), то эту страницу можно удалить с помощью кнопки в правом верхнем углу.

Изображение 12. Кнопка для удаления неверно определённой страницы для разметки в Search Console.

После проверки образцов проверяем еще раз список размеченных страниц и публикуем. По завершению в Search Console появится список всех размеченных групп страниц на сайте, которые можно редактировать или вовсе удалить.

Изображение 13. Пример списка уже размеченных страниц с помощью Маркера Google.

На этом разметка с помощью Маркера Google заканчивается. В данном случае абсолютно не нужно знать HTML или JavaScript, достаточно вручную разметить каждую страницу, и Google сам обработает данные и внесет корректировки в поисковые сниппеты. Но и у Маркера есть свои плюсы и минусы.

Плюсы и минусы микроразметки с помощью Маркера от Google

• Разметка без вмешательства в исходный код страниц;
• Инструмент находится непосредственно в Google Search Console;
• Страницы размечаются полуавтоматически;
• Можно группировать страницы по типам;

• Разметка будет отображаться только в поисковой выдаче Google;
• Инструмент не всегда корректно размечает информацию;
• При разметке крупного сайта много ручной работы.

Сервис «Товары и цены» Яндекса

Сам по себе этот инструмент не совсем относится к привычному понимаю микроразметки страниц, так как обычно в Яндексе он применяется для загрузки информации о товаре в Яндекс.Маркет в YML-формате. Как ни странно, Яша смог найти применение данному виду информации о товаре, и сейчас в органической выдаче часто встречаются сайты, размеченные с помощью этого сервиса. Главная особенность «Товаров и цен» – это отображение в поисковой выдаче Яндекса цены на товар/услугу справа от ссылки на сайт.

Изображение 14. Пример отображения цены услуги в выдаче Яндекса с подключенным сервисом «Товары и цены».

Применять сервис «Товары и цены» могут не только интернет-магазины, но и организации, которые предоставляют услуги. В данном случае придется создавать YML-документ вручную.

Итак, для того, чтобы подключить сервис «Товары и цены» в Яндексе, нужно:

Добавить свой сайт в веб-мастер Яндекса и перейти в сервис «Товары и цены»;

Затем нужно принять условия соглашения, если ранее на сайте не был подключен данный сервис.

Изображение 15. Яндекс предлагает ознакомиться с форматом YML и руководством по подключению.

Плюсы и минусы инструмента «Товары и цены» Яндекса

• Сильно отличает сайт от других конкурентов в поиске, увеличивает CTR;
• Пользователь до перехода на сайт получает информацию о стоимости услуги/товара;
• Помимо цены в YML-документе указываются другие параметры, которые также учитываются при формировании сниппета;
• В большинстве популярных движков сайтов генерация файла происходит в автоматическом или полуавтоматическом режиме.

• Результаты с ценами будут видны только в выдаче Яндекса;
• Выгрузка YML-документа предусмотрена не во всех CMS;
• При частой смене цен на сайте требуется регулярная генерация документа;
• Трудозатратно, если нужно разметить большое количество страниц вручную.

Инструменты для работы с сервисом «Товары и цены» Яндекса

В отличие от Маркера Google для работы с YML-файлом потребуется следующие инструменты для работы:

• Список движков сайтов с возможностью выгрузки YML-документов;
• Генератор YML-документа для формирования файла вручную;

Итог

Внедрение разметки структурированных данных – это важный шаг, который впоследствии может повысить CTR сайта в поиске и улучшить отображение контента в поисковой выдаче. Существует несколько способов разметить свой сайт, но на сегодняшний момент самым проверенным считается внедрение разметки schema.org, так как остальные методы имеют либо ограниченный функционал, либо размечаются в пределах одной поисковой системы.

У каждого способа разметки данных есть свои достоинства и недостатки, перед началом внедрения следует трезво оценить свои возможности и выбрать наилучший вариант. Отдельные методы разметки можно комбинировать друг с другом, к примеру, Open Graph с schema.org и «Товарами и ценами» от Яндекса. И помните: наличие микроразметки на сайте не гарантирует изменение поискового сниппета в выдаче, в первую очередь это облегчает сканирование сайта поисковиками.

Статью подготовил: Абдуллин Константин, Технолог SEO-эксперт компании сайт

Структурированные типы характеризуются множественностью образующих этот тип элементов, т.е. имеют несколько компонентов. Каждый компонент, в свою очередь может принадлежать структурированному типу, т.е. допускается вложенность типов.

Массивы представляют собой формальное объединение нескольких однотипных объектов (чисел, символов, строк и т.п.), рассматриваемое как единое целое. Все компоненты массива – это данные одного типа.

Общий вид определения массива:

Type A = array [тип индекса массива] of [тип компонент массива]

Например, М1=array of real;

Строки – это массив символов, но количество символов в строке может меняться. Строка трактуется как цепочка символов произвольной длины. Максимальное количество символов не более 255. Каждый символ в строке имеет свой индекс (номер).

Запись – это структура данных, состоящая из фиксированного числа компонентов, называемых полями записи. В отличие от массива, компоненты записи (поля) могут быть различного типа. Записи позволяют объединять значения различных типов.

Month: (Jan, Feb, Mar, Apr, May, Jun, July, Aug, Sept, Oct, Nov, Dec);

Year: 2000..2050;

Множества – это наборы однотипных, логически связанных друг с другом объектов. Количество элементов, входящих в множество может меняться от 0 до 256. Именно непостоянством своих элементов множества отличаются от массивов и записей.

Digits = Set of 1..5;

Файл – именованная область внешней памяти. Файл содержит компоненты одного типа, кроме файлов (т.е. нельзя создать «файл файлов»). Длина файла не оговаривается и ограничивается только ёмкостью устройств внешней памяти.

F: File of Integer;

Более подробно со структурированными типами ознакомимся при дальнейшем изучении языка.

Указатель (ссылочный тип)

Cодержит адрес байта памяти, в котором находится значение данных определённого типа. Этот тип называют также ссылочным. Для описания используется символ ^ и идентификатор типа. Например, P=^integer;

Использование указателей является гибким средством управления динамической памятью и предоставляет возможность обработки массивов данных большой размерности.

Константы

Константой называют величину, значение которой не меняется в процессе выполнения программы.

Числовые константы служат для записи чисел. Различают следующие их виды:

Целые числа: записываются со знаком + или -, или без знака, по обычным арифметическим правилам: -10 +5 5

Вещественные числа могут записываться в одной из двух форм:

обычная запись : 2.5 -3.14 2. - обратите внимание, что целая часть отделяется от дробной символом точки;

экспоненциальная форма: в этой записи вещественное число представляется в виде m*10 p , где m – мантисса или основание числа, 0.1≤|m|≤1, p – порядок числа, это целочисленная константа. Действительно, любое вещественное число можно представить в экспоненциальной форме:

153.5 -0.1535*10 3

99.005 0.99005*10 2

Во всех IBM-совместимых компьютерах вещественные числа хранятся как совокупность мантиссы и порядка, что позволяет упростить операции над ними, используя специальную арифметику, отдельно обрабатывающую мантиссу и порядок. Для программной записи числа в экспоненциальной форме вместо "умножить на 10 в степени" используется обозначение E или e (латинская):

153.5 -0.1535*10 3 -0.1535E3 или -1.535E02

99.005 0.99005*10 2 0.99005E+2 или 9.9005e+01

Без принятия специальных мер программа на Паскале будет выводить на экран и принтер вещественные числа именно в такой форме. Кроме того, такая форма удобна для записи очень маленьких и очень больших чисел:

Поскольку размер памяти, отводимой под мантиссу и порядок, ограничен, то вещественные числа всегда представляются в памяти компьютера с некоторой погрешностью . Например, простейшая вещественная дробь 2/3 дает в десятичном представлении 0,666666... и, независимо от размера памяти, выделяемой для хранения числа, невозможно хранить все его знаки в дробной части. Одной из типичных проблем программирования является учет возможных погрешностей при работе с вещественными числами.

Шестнадцатеричные числа состоит из шестнадцатеричных цифр, которым предшествует знак $. Диапазон шестнадцатеричных чисел – от $00000000 до $FFFFFFFF.

Кроме числовых констант существуют и другие их виды:

Логические константы.

Служат для проверки истинности или ложности некоторых условий в программе и могут принимать только одно из двух значений : служебное слово true обозначает истину, а false – ложь;

Символьные константы.

Могут принимать значение любого печатаемого символа и записываются как символ, заключенный в апострофы ("одинарные кавычки"):

В последнем случае значение символьной константы равно символу пробела. Если требуется записать сам символ апострофа как символьную константу, внутри внешних апострофов он удваивается: """"

К символьным также относятся константы вида #X, где X – числовое значение от 0 до 255 включительно, представляющее собой десятичный ASCII -код символа. Таблицы ASCII-кодов, используемых операционными системами DOS и Windows, приведены в Приложении 1. Например, значение #65 будет соответствовать коду символа "A" латинской.

Строковые константы.

Это любые последовательности символов, заключенных в апострофы. Как правило, строковые константы служат для записи приглашений к вводу данных, выдаваемых программой, вывода диагностических сообщений и т.п.:

"Введите значение X:"

Если в строковой константе необходимо записать сам символ апострофа, это делается так же, как для символьных констант.

Константы в Турбо Паскале могут быть именованными. Неименованные константы используются, например, при выводе текста сообщений в предыдущем примере. Именованные константы описываются в разделе описаний программы оператором следующего вида:

const Имя1=Значение1;

Имя2=Значение2;

ИмяN=ЗначениеN;

Здесь ключевое слово const показывает начало раздела описаний именованных констант. Ясно, что зачастую удобнее обращаться к константе по имени, чем каждый раз переписывать ее числовое или строковое значение. Пример раздела констант:

const e=2.7182818285;

lang="Turbo Pascal 7.1";

Здесь описана числовая константа e со значением основания натурального логарифма и строковая константа с именем lang, содержащая строку "Turbo Pascal 7.1".

Каждое даваемое программистом имя должно быть уникальным в пределах одной программы. Если мы включим этот раздел в свою программу, мы уже не сможем создать в ней других объектов с именами e и lang.

Наименование параметра	Значение
Тема статьи:	Структурированные типы данных
Рубрика (тематическая категория)	Программирование

Данные структурированного типа состоят из данных других типов. Переменные этих типов могут в каждый момент времени иметь только одно значение. К данным структурированного типа относятся:

o Строки;

o Массивы;

o Множества;

o Записи;

o Файлы;

o Классы.

Строки (строковые типы) : представлены тремя физическими и одним общим типами.

Данные типа ShortString представляют из себястроку, которая фактически является массивом из 256 элементов – array . Нулевой байт этого массива указывает длину строки. Строка - ϶ᴛᴏ последовательность символов кодовой таблицы.

Данные типов AnsiString и Wide String представляют из себядинамичсекие массивы, максимальная длина которых фактически ограничена размером основной памяти компьютера. Данные типа AnsiString м кодируются в коде ANSI , а типа Wide String – в коде Unicode .

Общим является тип String , который может соответствовать типу ShortString илиAnsiString , что определяется директивой компилятора $H .

Так как строки фактически являются массивами, то для обращения к отдельному символу строки можно указать название строковой переменной и номер (позицию) этого символа в квадратных скобках.

Формат описания строкового типа:

Type = string [ max длина строки];

Иначе: var : string [ max длина строки];

В случае если значение максимально допустимой длины строки не указано, по умолчанию длина 255 символов. При использовании в выражениях строка состоит в апострофы. Строковые данные можно использовать в качестве констант. Недопустимо использование строковых переменных в качестве селœектора в операторе Case .

Пример: const Adres = ’ul. Korolenco, 5’;

type Stroka = string;

var Str: Stroka; St1: string; St2, St3: string;

Массивы : массив - ϶ᴛᴏ упорядоченная индексированная совокупность однотипных элементов, имеющих общее имя. Элементами массивов бывают данные любого типа, включая структурные. Каждый элемент массива однозначно определяется именем массива и индексом (номером этого элемента в массиве) или индексами, в случае если массив многомерный. Для обращения к отдельному элементу массива указывают имя этого массива и номер (номера) элемента͵ заключенный в квадратные скобки, к примеру, arr1 или arr2.

Количество индексных позиций определяет размерность массив (одномерный, двумерный и т.д.), при этом размерность массива не ограничивается. В математике аналогом одномерного массива является вектор, а двумерного массива – матрица. Индексы элементов массива должны принадлежать порядковому типу.

Различают массивы статические и динамические . Статический массив представляет собой массив, границы индексов и, соответственно, размеры которого задаются при объявлении, ᴛ.ᴇ. они известны до компиляции программы. Формат описания типа статического массива:

Type = Аггау [] of ;

Иначе: var : Аггау [] of ;

Пример.
Размещено на реф.рф
type Matrix = a ггау of integer;

Znak = array of char;

Day =(Mon, Tue, Wed, Thu, Fri, Sat, Sun);

var m1, m2: Matrix; a: Znak;

Week: array of Day; r: array of real;

Динамический массив представляет собой массив, для которого при объявлении указывается только тип его элементов, а размер массива определяете при выполнении программы. Формат описания типа динамического массива:

Type = Аггау of ;

Задание размера динамического массива во время выполнения программы производится процедурой SetLength (var S; NewLength:integer ), которая для динамического массива S устанавливает новый размер, равный NewLength . Выполнять операции с динамическим массивом и его элементами можно только после задания размеров этого массива.

После задания размера динамического массива для определœения его длины, минимального и максимального номеров элементов используются функции Length(), Low() и High() соответственно. Нумерация элементов динамиче­ского массива начинается с нуля, в связи с этим функция Low() для него всœегда возвращает значение ноль.

Пример.
Размещено на реф.рф
Var n: integer;

m: array of real;

SetLength(m, 100);

for n:=0 to 99 do m[n]:=n;

SetLength (m , 200);

После описания динамического массива, состоящего из вещественных чи­сел, определяется размер этого массива, равный 100 элементам. Каждому элементу присваивается значение, равное его номеру в массиве. Так как ну­мерация элементов массива начинается с нуля, то номер последнего из них равен не 100, а 99. После цикла размер массива увеличивается до двухсот.

Для описания типа многомерного динамического массива (к примеру, дву­мерного) используется конструкция:

Type = Аггау of Аггау of ;

Действия над массивом обычно выполняются поэлементно, в т.ч. операции ввода и вывода. Поэлементная обработка массивов производится, как правило, с использованием циклов. Массив в целом (как единый объ­ект) может участвовать только в операциях отношения и в операторе при­сваивания, при этом массивы должны быть полностью идентичными по структуре, то есть иметь индексы одинаковых типов и элементы одинаковых типов.

Множества: множество представляет собой совокупность элементов, выбранных из пред­определœенного набора значений. Все элементы множества имеют порядко­вый тип; количество элементов множества не может превышать 256. Формат, описания множественного типа:

Type = Set of ;

Переменная множественного типа может содержать от нуля до максимального числа элементов своего множества. Значения множественного типа заключаются в квадратные скобки. Пустое множество обозначается . Операции, допустимые над множествами, приведены в таблице.

Вместе с тем, имеется операция in (проверка членства), которая определяет принадлежность выражения порядкового типа (первого операнда) множест­ву (второму операнду). Результат операции будет типа boolean и иметь зна­чение True в случае соблюдения принадлежности значения множеству.

Записи : записи объединяют фиксированное число элементов данных других типов. Отдельные элементы записи имеют имена и называютсяполями . Имя поля должно быть уникальным в пределах записи. Различают фиксированные и вариантные записи . Фиксированная запись состоит из конечного числа полей, ее объявление имеет следующий формат:

Type = record ;

: ;

: ;

Вариантная запись , так же как и фиксированная, имеет конечное число по­лей, однако предоставляет возможность по-разному интерпретировать об­ласти памяти, занимаемые полями. Все варианты записи располагаются в одном месте памяти и позволяют обращаться к ним по различным именам. Отметим, что термин ʼʼвариантная записьʼʼ не имеет ничего общего с терми­ном ʼʼвариантный типʼʼ (variant ). Формат объявления вариантной записи:

Type = record ;

Case : of ;

: ()

: ();

Для обращения к конкретному полю крайне важно указывать имя записи и имя поля, разделœенные точкой. Τᴀᴋᴎᴍ ᴏϬᴩᴀᴈᴏᴍ, имя поля является состав­ным. С полем можно выполнять те же операции, что и с переменной этого типа.

Пример.
Размещено на реф.рф
var Man: record;

Man.Name:=’Ivanov M.A.’;

Man .Salary:=5000;

Переменная Man - фиксированная запись, которая содержит поля имени (Name), оклада (Salary) и примечания (Note), причем каждое поле имеет свой тип.

Файлы : Файл представляет собой имеющую имя последовательность однотипных элементов, размещенных на внешнем устройстве, чаще всœего, на диске. Файл имеет много общего с одномерным динамическим массивом, но размещает­ся не в оперативной, а во внешней памяти, и не требует предварительного указания размера.

Для выполнения операций с конкретным файлом, размещенным на диске, в программе обычно используется так называемая файловая переменная (логический файл). Файловая переменная после ее описания связывается с некоторым файлом, благодаря чему операции, выполняемые над ней, при­водят к соответствующим изменениям в данном файле. После завершения всœех операций связь между файловой переменной и файлом разрывается. Теперь файловую переменную можно связать с другим файлом этого же типа.

Учитывая зависимость оттипа элементов различают текстовые, типизированные и нетипизированные файлы . Текстовый файл содержит строки символов пе­ременной длины, типизированный файл составляют элементы указанного типа (кроме файлового), внетипизированном файле находятся элементы, тип которых не указан. Описание файловой переменной, предназначенной для работы с файлом, должно соответствовать типу элементов файла.

Пример.
Размещено на реф.рф
var f1: TextFile;

f2: File of integer;

f3: File of real;

здесь переменная f1 предназначена для работы с тек­стовыми файлами, переменные f2 и f3 – с типизированными файлами, со­держащими целые и вещественные числа, соответственно, а переменная f4 – с нетипизированными файлами.

Структурированные типы данных - понятие и виды. Классификация и особенности категории "Структурированные типы данных" 2017, 2018.