Database

La migrazione del database consiste nel trasferire dati a nuovi sistemi per migliori prestazioni, costi inferiori o modernizzazione. Questa guida esplora l'intero processo, comprese le diverse tipologie, strategie, vantaggi chiave, rischi comuni e migliori pratiche per un trasferimento di successo.

SAP HANA è una piattaforma di database in-memory rivoluzionaria che permette alle aziende di elaborare i dati in tempo reale e di eseguire analisi avanzate. Velocità, scalabilità e capacità di integrazione lo rendono ideale per supportare l'innovazione e la trasformazione digitale.

MySQL è un sistema di gestione di database relazionali open source diffuso che utilizza SQL (Structured Query Language) per la gestione, la manipolazione e il recupero di dati. Conosciuto per la velocità, l’affidabilità e la semplicità di utilizzo, MySQL supporta diverse applicazioni, dallo sviluppo Web ai progetti Big Data, rendendolo una scelta versatile per sviluppatori e aziende.

MongoDB è un database NoSQL multipiattaforma con sorgente disponibile e schemi opzionali. È perfetto per lo storage di ampi dataset, grazie al supporto di vari linguaggi di programmazione e funzionalità come query ad hoc, indicizzazione e replica. Ideale per Big Data, applicazioni Web e analisi in tempo reale, MongoDB offre scalabilità, prestazioni elevate e un ambiente adatto agli sviluppatori.

Tendenzialmente, un’azienda possiede un’enorme quantità di dati che devono essere gestiti adeguatamente, che si tratti di utilizzarli, salvarli, recuperarli o aggiornarli. Grazie a un server di dati, è possibile accedere all’infrastruttura back-end e ai servizi lato client necessari per gestire in modo efficiente tutti i dati tramite un unico hub centralizzato.

I database vettoriali memorizzano e gestiscono i dati come rappresentazioni numeriche chiamate vettori, consentendo ricerche di somiglianza rapide. Eccellono con dati non strutturati come immagini e testo, alimentando applicazioni AI come sistemi di raccomandazione e ricerca semantica trovando corrispondenze concettuali piuttosto che esatte.

La regressione lineare modella la relazione tra una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti adattando un'equazione lineare ai dati osservati. Questa tecnica statistica fondamentale è fondamentale per comprendere la correlazione delle variabili, consentendo previsioni e fungendo da base per modelli di IA più complessi.

Le incorporazioni trasformano dati discreti e ad alta dimensione, come parole o categorie, in vettori densi e a bassa dimensione. Queste rappresentazioni acquisite acquisiscono relazioni semantiche, migliorando l'efficienza e la comprensione del modello. Permettono alle macchine di elaborare dati complessi trovando in modo efficace somiglianze e modelli.

L'integrazione dei dati è il processo cruciale di combinazione dei dati provenienti da diverse fonti in un'unica visione unificata. In questo modo è possibile eseguire analisi più efficienti, comprendere meglio e prendere decisioni consapevoli, trasformando le informazioni frammentate in una risorsa preziosa per le aziende alla ricerca di informazioni.

Un catalogo dati è un inventario dettagliato delle risorse dati di un'organizzazione che funge da punto di riferimento centrale per i dati. Fornisce un contesto, rendendo i dati individuabili, comprensibili e affidabili per esigenze analitiche o operative, colmando il divario tra le risorse di dati e gli utenti.

I database Cloud native ridefiniscono la gestione dei dati nell’era del Cloud. Offrono scalabilità, convenienza e agilità, consentendo alle aziende di sfruttare appieno il potenziale dei propri dati.

Esplora il mondo dei database con la nostra guida. Scopri i vantaggi dei database relazionali per garantire l’integrità dei dati strutturati e la flessibilità offerta dai database non relazionali per gestire i Big Data. Perfetto per sviluppatori e manager IT.

Confronta MySQL e PostgreSQL, due database relazionali open source leader del mercato. MySQL, molto diffuso per le applicazioni Web, mette in risalto la velocità e la semplicità di utilizzo. PostgreSQL si concentra sulla conformità agli standard SQL, sull'integrità dei dati e sulla gestione di query complesse, spesso preferite per attività di analisi complesse.

SQL è un linguaggio potente progettato per interagire con i database relazionali. Fondamentale sia per l'analisi dei dati che per il supporto dei sistemi di backend, SQL consente agli utenti di eseguire una serie di attività, dalla gestione dei dati basilari alle query complesse. Linguaggio ampiamente adottato e in continua evoluzione, SQL è una competenza fondamentale nei settori legati ai dati.

Un database relazionale è una struttura che basata sull'SQL che offre accesso a punti di dati e in cui le informazioni sono messe in relazione tra loro tramite tabelle.

A differenza dei database relazionali, i database non relazionali salvano i dati in modo flessibile e non strutturato. Questa soluzione è adatta ai dati non omogenei e scalabili, come i dati semistrutturati o non strutturati, e offre una maggiore flessibilità per lo storage e il ripristino dei dati.

Un Database Management System (DBMS) è un software che gestisce i dati all'interno di un database, offrendo funzionalità come lo storage, il recupero e la manipolazione dei dati. Questo servizio collega gli utenti con il database, garantendo integrità, sicurezza e accessibilità dei dati e gestendo sistematicamente grandi volumi di dati.

DBaaS è un modello di Cloud computing che elimina la necessità di gestione di database on-premise. Offre scalabilità, convenienza e riduzione dei costi generali di gestione. DBaaS viene utilizzato in diverse applicazioni, tra cui sviluppo Web, IoT, gaming e IA.