Negli ultimi anni, l’evoluzione delle tecnologie informatiche ha portato a un aumento significativo della quantità di dati generati e archiviati. Questo accumulo ha dato il via all’insorgere sistemi di gestione alternativi ai tradizionali database relazionali. Pertanto, i database NoSQL (Not Only SQL) si sono affermati come una soluzione efficace per la gestione di dati non strutturati e semi-strutturati. In questo articolo, esploreremo il funzionamento dei database NoSQL, le loro caratteristiche principali e il loro valore intrinseco.

Quali sono i benefici dei database NoSQL?

I database NoSQL, noti anche come database specializzati, sono sviluppati per modelli di dati specifici e conservano i dati in strutture flessibili che si adattano facilmente alle applicazioni moderne.

Le applicazioni moderne devono affrontare diverse sfide che possono essere risolte dai database NoSQL. Ad esempio, le applicazioni gestiscono un grande quantitativo di dati provenienti da fonti diverse come social media, sensori intelligenti e database di terze parti. Questi dati non si adattano perfettamente al modello relazionale.

I database NoSQL sono progettati appositamente per modelli di dati specifici e si sono affermati per la loro facilità di sviluppo, funzionalità e scalabilità delle prestazioni.

Caratteristiche dei database NoSQL

I database NoSQL si distinguono principalmente per la loro capacità di gestire una grande varietà di dati. A differenza dei database relazionali, che utilizzano tabelle con righe e colonne per organizzare i dati, i database NoSQL possono impiegare diversi modelli di dati, tra cui:

• Document stores (questi database memorizzano i dati in documenti simili a JSON (JavaScript Object Notation), consentendo di archiviare informazioni non strutturate in modo flessibile. Esempi noti includono MongoDB e CouchDB);
• Key-Value stores (questo modello memorizza i dati come coppie chiave-valore, rendendo facile l’accesso rapido ai dati tramite la chiave. Redis e Amazon DynamoDB sono esempi di database di questo tipo);
• Column-family stores (a differenza dei database relazionali che utilizzano righe e colonne, i database basati su colonne memorizzano i dati in colonne raggruppate, ottimizzando le letture su grandi set di dati. Apache Cassandra è un esempio di questo tipo di database);
• Graph databases (progettati per gestire dati interconnessi, i database a grafo utilizzano nodi, archi e proprietà per rappresentare e interrogare le relazioni tra i dati. Neo4j è uno degli esempi più noti di questo approccio).

Andando nello specifico possiamo trovare i seguenti database:

 Database chiave-valore

I database chiave-valore sono divisi in partizioni e consentono scalabilità orizzontale a livelli che superano quelli di altri tipi di database NoSQL. Un database chiave-valore conserva i dati come un insieme di coppie. Le chiavi e i valori possono includere qualsiasi cosa, da oggetti semplici a oggetti complessi. Il modello di dati chiave-valore è particolarmente adatto per applicazioni come i videogiochi, le tecnologie pubblicitarie e l’IoT.

Database di documenti

I database di documenti conservano i dati come oggetti JSON flessibili, semi-strutturati e gerarchici. Il modello di database di documenti è efficace con cataloghi, profili utente e sistemi di gestione dei contenuti, dove ogni documento è unico e si sviluppa nel tempo.

Database a grafo

Lo scopo di un database a grafo è semplificare la creazione e l’esecuzione di applicazioni che operano su set di dati interconnessi. I casi d’uso tipici dei database a grafo includono social network, rilevamento delle frodi e grafi della conoscenza.

Database in memoria

Se altri database non relazionali archiviano i dati su disco o SSD, gli archivi dati in memoria sono progettati per eliminare la necessità di accesso ai dischi. Sono ideali per applicazioni che necessitano di tempi di risposta in microsecondi o che affrontano forti picchi di traffico. Possono essere utilizzati nei giochi e nelle applicazioni pubblicitarie per funzionalità come analisi in tempo reale.

Database di ricerca

Un database dei motori di ricerca è un tipo di database non relazionale dedicato alla ricerca dei contenuti dei dati, come i log di output delle applicazioni utilizzati dagli sviluppatori per risolvere problemi. Di solito, i database dei motori di ricerca sono ottimizzati per l’ordinamento di dati non strutturati come immagini e video.

Scalabilità e flessibilità

Una delle principali caratteristiche che rende i database NoSQL così efficaci è la loro scalabilità. Molti sistemi NoSQL sono progettati per essere distribuiti, il che significa che possono espandersi orizzontalmente aggiungendo ulteriori server al cluster. Questa capacità di scalare lateralmente consente di gestire enormi volumi di dati senza compromettere le prestazioni.

Inoltre, i database NoSQL offrono flessibilità nella modellazione dei dati, consentendo agli sviluppatori di adattare lo schema ai requisiti dell’applicazione piuttosto che essere vincolati a uno schema rigido predefinito. Ciò è particolarmente utile in contesti in cui i requisiti di business evolvono rapidamente o in cui i dati provengono da fonti diverse e non omogenee.

Vantaggi dei database NoSQL

I database NoSQL presentano numerosi vantaggi rispetto ai tradizionali database relazionali. Alcuni di questi vantaggi includono:

• performance elevata (i database NoSQL possono gestire operazioni di lettura e scrittura ad alta intensità, grazie alla loro architettura distribuita e alla capacità di elaborare dati in parallelo);
• gestione dei dati non strutturati (con l’aumento dei dati generati da applicazioni web, sensori IoT, ovvero Internet of Things, e social media, i database NoSQL sono in grado di gestire facilmente formati di dati eterogenei ed evolutivi);
• costi contenuti (utilizzando risorse hardware comuni e open source, le aziende possono ridurre i costi associati all’implementazione e alla manutenzione dei sistemi NoSQL);
• prestazioni ottimali (i database NoSQL sono ottimizzati per modelli di dati e schemi di accesso specifici. Questi permettono prestazioni superiori rispetto a quelle che si otterrebbero se si cercasse di ottenere funzionalità simili con database relazionali);
• estremamente funzionali (i database NoSQL offrono API estremamente funzionali e tipi di dati specifici per ciascun modello di dati).

Quando utilizzare i database NoSQL?

Nonostante i numerosi vantaggi, i database NoSQL non sono una soluzione universale e la loro implementazione dovrebbe essere valutata attentamente in base alle esigenze specifiche di un progetto. Ecco alcune situazioni in cui l’uso di un database NoSQL potrebbe essere preferibile:

• dati non strutturati o semi-strutturati (quando i dati non si prestano a un modello relazionale rigido, come immagini, video, contenuti di social media o dati provenienti da sensori, i database NoSQL offrono una soluzione più adeguata);
• elevati volumi di dati (se un’applicazione deve gestire grandi volumi di dati in crescita esponenziale, come nei casi di big data o analytics, i database NoSQL possono offrire una migliore scalabilità e performance);
• sviluppo agile (in progetti in cui il prototipo deve essere realizzato rapidamente e le specifiche del prodotto potrebbero cambiare frequentemente, i database NoSQL consentono agli sviluppatori di apportare modifiche rapide al modello dei dati senza dover affrontare problemi di migrazione dello schema);
• requisiti di latenza (per applicazioni in tempo reale che richiedono un accesso veloce ai dati, come motori di raccomandazione o sistemi di monitoraggio, i database NoSQL possono garantire tempi di risposta rapidi grazie alla loro architettura distribuita).

Limitazioni dei database NoSQL

Comunque, al di là dei benefici, i database NoSQL presentano alcune limitazioni. Uno dei principali svantaggi è la mancanza di supporto per le transazioni ACID (Atomicità, Coerenza, Isolamento e Durabilità), che sono fondamentali per garantire l’integrità dei dati in operazioni finanziarie. Inoltre, mentre alcuni sistemi NoSQL offrono modelli di query avanzati, la complessità delle interrogazioni può risultare maggiore rispetto a quelle dei database relazionali.

Un’altra limitazione riguarda la mancanza di standardizzazione; ogni sistema NoSQL può avere la propria sintassi e le proprie funzionalità, rendendo la portabilità e l’integrazione più complicate.

Quali sono le differenze tra i database NoSQL e SQL?

Per decenni, il modello di dati predominante nello sviluppo di applicazioni è stato il modello di dati relazionale che memorizzava i dati in tabelle composte da righe e colonne. Structured Query Language (SQL) è stato utilizzato per creare e modificare queste tabelle relazionali.

Fu solo a partire dalla seconda metà del 2000 che si iniziò a utilizzare in modo significativo altri modelli di dati flessibili. Per differenziare e categorizzare queste nuove classi di database e di modelli di dati fu coniato il termine NoSQL. NoSQL sta per non solo SQL o non SQL. Spesso il termine NoSQL viene usato in alternativa a non relazionale.

Quando optare per i database NoSQL rispetto ai database SQL?

Un database NoSQL è perfetto per gestire dati indefiniti, non correlati o in continua evoluzione. È semplice da utilizzare per gli sviluppatori quando l’applicazione determina lo schema del database. Può essere impiegato per applicazioni che:

• richiedono schemi adattabili che permettano uno sviluppo più veloce e iterativo;
• preferiscono le prestazioni a una rigorosa coerenza dei dati e alla preservazione delle relazioni tra le tabelle (integrità referenziale);
• esigono scalabilità orizzontale tramite sharding tra server;
• supportano dati semi-strutturati e non strutturati.

Non è sempre obbligatorio scegliere tra uno schema di database non relazionale e uno relazionale. È possibile adottare una combinazione di database SQL e NoSQL nelle applicazioni. Questo approccio misto è piuttosto comune e assicura che ogni carico di lavoro sia assegnato al database appropriato per ottenere un rapporto costo/prestazioni ottimale.

Conclusioni

In linea di massima, i database NoSQL rappresentano una valida alternativa ai tradizionali database relazionali, specialmente in un contesto di gestione di grandi volumi di dati non strutturati e nella necessità di una scalabilità rapida ed economica. Tuttavia, è fondamentale valutare attentamente le specifiche esigenze di un progetto prima di decidere se implementare un database NoSQL o continuare a fare affidamento su soluzioni relazionali. Con una comprensione chiara delle caratteristiche, dei vantaggi e delle limitazioni dei database NoSQL, le organizzazioni possono prendere decisioni informate e strategiche per la gestione dei propri dati nel futuro digitale.

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