Cos'è un database non relazionale?
Nel complesso ambito dello storage dei dati, i database svolgono un ruolo fondamentale nella gestione e nell'accesso alle informazioni. Storicamente, i database relazionali basati sul linguaggio SQL hanno avuto un ruolo predominante. Tuttavia, la crescita del volume di dati ha reso popolari i database non relazionali, chiamati NoSQL.
Questi sistemi offrono maggiore flessibilità e scalabilità, aprendo la strada a nuovi casi d'uso e a prestazioni migliori. In questo articolo analizziamo i database non relazionali, illustriamo le differenze con i database relazionali e presentiamo alcune delle principali soluzioni attualmente disponibili.
Cos'è un database non relazionale?
I database non relazionali (spesso chiamati anche database NoSQL), a differenza dei database relazionali tradizionali, non salvano i dati in formato tabulare. I database non relazionali possono essere basati su strutture di dati come i documenti.
Un documento può essere molto dettagliato ma contenere tipi di dati e formati differenti. Questa capacità di assimilare e organizzare tipi di dati diversi l'uno accanto all'altro rende i database non relazionali molto più flessibili dei database relazionali.
I database non relazionali vengono spesso utilizzati per organizzare grandi quantità di dati complessi e diversificati. Ad esempio, un grande magazzino può utilizzare un database in cui ogni cliente dispone di un documento contenente tutte le informazioni: nome e indirizzo, cronologia degli ordini, carta di credito. Nonostante i diversi formati, tutte queste informazioni possono essere salvate nello stesso documento.
I database non relazionali sono spesso più rapidi, poiché le query non devono consultare più tabelle per ottenere una risposta, come spesso accade con i dataset relazionali.
I database non relazionali sono quindi ideali per lo storage di dati che vengono modificati frequentemente e per le applicazioni che elaborano molti tipi di dati diversi. Questa soluzione può supportare applicazioni in rapido sviluppo che richiedono un database dinamico, in grado di cambiare rapidamente e di supportare grandi quantità di dati complessi e non strutturati.
All'inizio di un progetto, è utile comprendere le differenze tra database relazionali e database non relazionali, per capire meglio quale sia la soluzione più adatta. È inoltre consigliabile esaminare diversi esempi di utilizzo di entrambi i tipi di database per orientare la propria scelta.
Cos'è un database nel Cloud?
Un database Cloud è un sistema di gestione dei dati ospitato su un'infrastruttura di Cloud computing. A differenza dei database on-premise, sono accessibili via Internet e la loro infrastruttura è gestita da un service provider.
I database Cloud offrono una grande flessibilità a livello di capacità di storage e potenza di calcolo, consentendo alle aziende di adattarsi rapidamente alle variazioni della domanda. Inoltre, grazie a questa soluzione non è più necessario occuparsi dell’infrastruttura hardware, riducendo così i costi operativi e semplificando la gestione delle risorse informatiche.
Storia dei database non relazionali
I database relazionali sono comparsi per primi, elemento fondamentale per comprendere i database non relazionali. Creato da Edgar F. Codd nel 1970, il database relazionale organizza i dati in righe e colonne, associando una chiave specifica a ogni riga.
Quasi tutti i sistemi di database relazionali utilizzano il linguaggio SQL e sono incredibilmente complessi, oltre ad essere tendenzialmente più rigidi e controllati. La loro capacità di tradurre dati complessi, tuttavia, è piuttosto limitata.
I sistemi SQL, tuttavia, sono ancora ampiamente utilizzati e sono molto utili per ottenere record transazionali accurati, per le fonti di dati legacy e molti altri casi d'uso in aziende di tutte le dimensioni.
A metà degli anni '90, quando Internet stava acquisendo popolarità, i database relazionali non erano più in grado di soddisfare le esigenze degli utenti a livello di elaborazione dei dati e di grande varietà di tipi di dati derivante da questa evoluzione.
Per questo motivo sono stati creati i database non relazionali. I database NoSQL possono tradurre rapidamente i dati inusuali ed evitare la rigidità di SQL sostituendo lo storage "organizzato" con un approccio più flessibile.
L'evoluzione di NoSQL
L'acronimo NoSQL è stato utilizzato per la prima volta nel 1998 da Carlo Strozzi per indicare il suo database "relazionale" che non utilizzava SQL. Il nome è riapparso nel 2009, quando Eric Evans e Johan Oskarsson lo hanno utilizzato per descrivere i database non relazionali. I database relazionali vengono spesso chiamati sistemi SQL,
mentre i NoSQL sono noti anche come “Non solo SQL”. Questo termine sottolinea il fatto che alcuni sistemi possono supportare linguaggi di interrogazione diversi ma simili a SQL.
NoSQL è stato creato, almeno inizialmente, in risposta alla necessità di trattare dati non strutturati e di elaborarli più rapidamente. Il modello NoSQL utilizza un sistema di database distribuito, ovvero un sistema composto da più computer.
Il sistema non relazionale è più veloce, utilizza un approccio ad hoc all'organizzazione dei dati e gestisce grandi quantità di dati differenti. Per le ricerche generali, i database NoSQL sono più adatti dei database relazionali ai grandi insiemi di dati non strutturati, grazie alla loro rapidità e flessibilità.
I sistemi NoSQL hanno permesso non solo di gestire i dati strutturati, ma anche di elaborare rapidamente i dati non strutturati (oggi conosciuti come Big Data). Per questo motivo, società come Facebook e Twitter hanno scelto di adottare i sistemi NoSQL.
Queste aziende elaborano enormi quantità di dati non strutturati, coordinandoli per trovare modelli e ottenere informazioni commerciali. La parola “Big Data” è diventata un termine ufficiale nel 2005.
Perché utilizzare un database NoSQL?
Le applicazioni moderne raccolgono e salvano un volume crescente di dati sempre più complessi relativi agli utenti. Il vantaggio di questi dati per le aziende risiede ovviamente nel loro potenziale analitico. Un database non relazionale consente di identificare modelli e valori in diversi volumi di dati.
L'utilizzo di database non relazionali presenta diversi vantaggi, tra cui:
Organizzazione di grandi volumi di dati
Nell'era dei Big Data, i database non relazionali permettono di salvare enormi quantità di dati e di eseguire query su questi dataset con la massima semplicità. La capacità e la velocità di elaborazione rappresentano un vantaggio notevole.
Espansione flessibile dei database
I dati non sono statici. Un database non relazionale è in grado di assorbire i nuovi dati raccolti e di arricchire il database esistente con nuovi valori, anche se non corrispondono ai tipi di dati esistenti.
Diverse strutture di dati
I dati raccolti presso gli utenti assumono diverse forme: cifre, stringhe di caratteri, foto, video, cronologia dei messaggi, ecc. Un database deve essere in grado di salvare questi diversi formati di informazioni, di comprendere le relazioni tra loro e di effettuare richieste dettagliate.
Una combinazione perfetta con il Cloud
I database non relazionali possono essere enormi. Dato che, in alcuni casi, crescono in modo esponenziale, hanno bisogno di un ambiente di hosting in grado di far fronte alla loro crescita. La scalabilità intrinseca al Cloud lo rende l'ambiente ideale per i database non relazionali.
Differenze tra SQL e NoSQL
I database NoSQL e SQL presentano numerose analogie. Oltre a supportare lo storage di dati e le query, entrambi consentono di estrarre, aggiornare ed eliminare i dati salvati.
Tuttavia, esistono differenze significative che influiscono sulle prestazioni, la scalabilità e la flessibilità dei database NoSQL rispetto ai database SQL. Di seguito sono elencate alcune delle principali differenze tra i database:
Struttura
I database SQL si basano su tabelle, mentre i database NoSQL possono essere orientati ai documenti, coppie chiave-valore o strutture di grafici. In un database NoSQL, un documento può contenere coppie chiave-valore, che possono quindi essere ordinate e nidificate.
Scalabilità
I database SQL vengono scalati verticalmente, in genere su un solo server, obbligando gli utenti ad aggiornare l'hardware fisico per aumentare la capacità di storage. I database SQL hanno spesso un costo proibitivo per le aziende che elaborano grandi quantità di Big Data.
I database NoSQL offrono una scalabilità orizzontale, il che significa che è sufficiente aggiungere server per aumentare il carico di dati. I database NoSQL sono quindi più adatti alle infrastrutture moderne.
Linguaggio
I database NoSQL utilizzano JSON (JavaScript Object Notation), XML, YAML o uno schema binario e sono pertanto adatti ai dati non strutturati. I database SQL hanno uno schema fisso, mentre i database NoSQL sono più flessibili.
Supporto
SQL è un linguaggio standard molto diffuso, ben supportato da molti sistemi di database. NoSQL, invece, non è necessariamente supportato.
Per quanto riguarda l’assistenza, in genere è più semplice trovare supporto per i database SQL che per i database NoSQL. Il motivo è che SQL è una tecnologia più consolidata, quindi ha molti più utenti e sviluppatori che possono aiutare a risolvere i problemi.
NoSQL, invece, è un tipo di database relativamente nuovo e quindi dispone di minor supporto nei forum e nelle community. In caso di difficoltà nell’utilizzo, le opzioni di assistenza potrebbero essere limitate.
I diversi database non relazionali
MongoDB
MongoDB è uno dei database non relazionali più diffusi e utilizzati e appartiene alla categoria dei database orientati ai documenti. I punti forti di MongoDB sono la capacità di gestire carichi di lavoro con molti dati, la scalabilità orizzontale e la facilità di utilizzo. È spesso utilizzato per gli e-commerce e i videogiochi.
Redis
Redis è un database NoSQL in memoria, il che significa che salva i dati principalmente nella memoria RAM, offrendo un accesso ultra rapido. Viene spesso utilizzato per l'inserimento in cache, i messaggi in tempo reale e altri casi d'uso che richiedono una latenza estremamente ridotta.
Redis supporta diversi tipi di strutture di dati, come stringhe, elenchi, set e hash, che lo rendono una scelta adatta a diversi scenari. Grazie alla semplicità, alle prestazioni elevate e alla scalabilità, è uno strumento adatto alle applicazioni che richiedono una risposta rapida e in tempo reale.
Cassandra
Cassandra è un database distribuito progettato per gestire grandi quantità di dati su più datacenter. A differenza di altri database NoSQL, Cassandra è particolarmente indicato per le applicazioni che richiedono una disponibilità elevata e tolleranza ai guasti, in quanto utilizza un modello di dati distribuiti con replica automatica.
Viene spesso utilizzato per applicazioni che richiedono una scalabilità trasparente, bassa latenza e alta disponibilità, come i social media e l'analisi in tempo reale.
OpenSearch
OpenSearch, un tempo conosciuto come Elasticsearch, è un database di ricerca distribuito originariamente sviluppato per la ricerca full text. Viene utilizzato per indicizzare grandi volumi di dati e consentire ricerche complesse in tempo reale.
La potenza di ricerca di OpenSearch fa sì che abbia numerosi casi d’uso, come la ricerca di log, la ricerca di prodotti, l'analisi dei dati, il monitoraggio e molto altro.
OpenSearch offre inoltre numerose funzionalità come la gestione dei cluster, la sicurezza dei dati e la visualizzazione.
OVHcloud e i database non relazionali
MongoDB
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Redis
Il motore di database Redis può essere implementato ed eseguito all'interno di un servizio gestito dai nostri team. OVHcloud si occupa delle operazioni di implementazione, manutenzione, sicurezza, backup e scalabilità della soluzione, Semplifica la vita quotidiana dei tuoi sviluppatori consentendo loro di concentrarsi sulla creazione di applicazioni.
Cassandra
Per accelerare la propria attività è sufficiente creare in pochi click un cluster gestito Cassandra. Questo motore di database NoSQL, open source e orientato alle performance è ideale per elaborare le operazioni più complesse senza rinunce sulla disponibilità. L’utente può concentrarsi sullo sviluppo delle funzionalità applicative mentre OVHcloud si occupa della gestione del servizio: configurazione, manutenzione, backup, alta disponibilità e aggiornamenti.
Database
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FAQ
Cos’è un database NoSQL?
NoSQL è un approccio alla gestione dei database che si adatta a una grande varietà di modelli di dati, inclusi chiave-valore, documenti, colonne e diagrammi.
Cosa significa NoSQL?
Secondo alcuni, il termine "NoSQL" significa "No SQL" (nessun SQL), secondo altri "Not only SQL" (non solo SQL). Quasi tutti però concordano sul fatto che i database NoSQL siano database che salvano i dati in un formato diverso dalle tabelle relazionali.
Perché utilizzare un database NoSQL?
Rispetto ai database relazionali, i database NoSQL sono più scalabili e offrono performance superiori. Inoltre, la flessibilità e la semplicità di utilizzo dei modelli di dati possono accelerare lo sviluppo rispetto al modello relazionale, in particolare nell'ambiente del Cloud computing.