Cosa sono e come funzionano i Database NoSQL

Nel mondo moderno in cui l’accesso e l’analisi dei dati sono sempre più importanti, la necessità di gestire e organizzare grandi quantità di informazioni in modo rapido ed efficiente è diventata essenziale. I tradizionali database relazionali però, sebbene siano ancora estremamente utili e diffusi, non sempre rappresentano la soluzione ideale per tutte le tipologie di dati e applicazioni che ci troviamo a sviluppare oggi.

Per affrontare le esigenze crescenti di scalabilità, flessibilità e gestione di dati non strutturati, sono stati sviluppati i database NoSQL.

Questo articolo esplorerà il mondo dei database NoSQL, spiegando cosa sono, come funzionano e in quali contesti rappresentano la scelta migliore rispetto ai sistemi relazionali tradizionali.

Esamineremo anche alcuni esempi di database NoSQL come MongoDB e Cassandra, così come le differenze fondamentali tra SQL e NoSQL per aiutarti a comprendere quando usare una tecnologia o l’altra. Se stai cercando di immergerti nel mondo dei dati non relazionali, sei nel posto giusto.

Cosa sono i database NoSQL

I database NoSQL (Not Only SQL) rappresentano una categoria di sistemi di gestione dei dati progettati per lavorare con grandi volumi di dati, spesso non strutturati, e con esigenze di scalabilità più elevate rispetto ai tradizionali database relazionali. 

Attenzione perché il nome “NoSQL” potrebbe essere ingannevole, infatti non significa che questi database non supportino SQL, ma piuttosto che offrono alternative più flessibili al modello relazionale basato su tabelle, tipico dei database come MySQL o PostgreSQL.

Caratteristiche principali dei database NoSQL

Una delle principali caratteristiche che contraddistingue i database NoSQL è la loro capacità di gestire dati non strutturati o semi-strutturati. Questo include informazioni che, per loro natura, non si adattano bene a un modello di tabella rigido con righe e colonne. Esempi comuni di dati non strutturati sono dati in continua evoluzione (ad esempio dati estratti da sensori in un sistema IoT) o dati provenienti dai social media o log di sistema.

I database NoSQL sono anche progettati per essere altamente scalabili, consentendo la gestione di enormi volumi di dati distribuiti su più server. Questo è particolarmente utile per le aziende che gestiscono applicazioni globali e necessitano di prestazioni costanti indipendentemente dalla crescita dei loro dati o utenti.

Modelli di dati non relazionali

Diversamente dai database SQL, dove i dati sono organizzati in tabelle con righe e colonne, i database NoSQL adottano modelli di dati non relazionali, spesso più flessibili e adatti a specifici casi d’uso. Questi modelli includono:

• Documenti: come JSON o XML, in cui i dati sono strutturati in documenti autonomi.
• Chiave-valore: dove i dati sono memorizzati come coppie di chiavi e valori.
• Grafi: ideali per rappresentare relazioni complesse tra dati, come le reti sociali.
• Column based: in cui i dati sono organizzati in colonne piuttosto che in righe, migliorando le prestazioni di query specifiche.

Questi modelli consentono ai database NoSQL di gestire i dati in modo più efficiente per applicazioni particolari, riducendo il bisogno di trasformazioni complesse e adattamenti ai formati relazionali.

Scalabilità e flessibilità dei database NoSQL

Uno dei principali vantaggi dei database NoSQL è la loro scalabilità orizzontale.

Mentre i database relazionali tradizionali si affidano spesso a una scalabilità verticale (aggiungendo risorse al singolo server su cui si trova il database), i database NoSQL possono essere distribuiti su più server, o “shard”. Questo consente loro di crescere quasi senza limiti, aggiungendo semplicemente nuovi server quando necessario. Inoltre, la flessibilità è un altro punto di forza dei database NoSQL. Invece di dover definire in anticipo uno schema rigido per i dati, come nei database relazionali, i sistemi NoSQL consentono di modificare e adattare la struttura dei dati in corso d’opera, facilitando l’integrazione di nuove tipologie di dati senza interruzioni del servizio.

Come funzionano i database non relazionali

Oltre ad una diversa struttura, i database non relazionali adottano anche un approccio diverso rispetto ai tradizionali database relazionali, fornendo una maggiore flessibilità nella gestione dei dati e nelle operazioni di lettura e scrittura. Uno degli aspetti chiave del loro funzionamento è la capacità di distribuire i dati in modo efficiente tra diversi nodi di un cluster, migliorando le prestazioni e garantendo una migliore disponibilità dei dati anche in caso di guasti.

Tipologie di database NoSQL

Esistono diverse tipologie di database NoSQL, ciascuna con una propria architettura e progettata per rispondere a specifiche esigenze applicative. Le principali categorie includono:

• I database a chiave-valore
• I database a documenti
• I database a colonne
• I database a grafo

Database a chiave-valore

I database a chiave-valore sono i più semplici tra i database NoSQL. In essi, i dati sono memorizzati come coppie chiave-valore, dove la chiave è un identificatore univoco e il valore può essere qualsiasi tipo di dato, come stringhe o numeri. Questo tipo di database è particolarmente adatto per applicazioni in cui è richiesta una rapida ricerca di dati basata su chiavi. Redis è un esempio molto popolare di database a chiave-valore.

Database a documenti

I database a documenti sono probabilmente il tipo più conosciuto di database NoSQL. In questo tipo di database, i dati sono memorizzati sotto forma di documenti, spesso in formato JSON o BSON.
Ogni documento contiene coppie chiave-valore e può avere una struttura variabile, permettendo una grande flessibilità nella memorizzazione di dati eterogenei.
Un esempio ben noto di database a documenti è MongoDB.

Database a colonne

I database a colonne sono progettati per gestire grandi quantità di dati e sono particolarmente utili per applicazioni di analisi e reporting. Questa tipologia di database, invece di organizzare i dati in righe, come accade nei database relazionali, memorizzano i dati per colonne, migliorando così l’efficienza delle query che richiedono solo alcune colonne di una tabella.
Cassandra è uno dei database a colonne più utilizzati.

Database a grafo

I database a grafi sono ottimizzati per gestire dati con molte relazioni complesse. Invece di utilizzare tabelle o documenti, i dati sono rappresentati come nodi e archi, che rappresentano rispettivamente entità e le loro relazioni.
Questa struttura è particolarmente utile per applicazioni come social network, motori di raccomandazione o gestione di reti.
Neo4j è uno dei principali database a grafi.

Differenza fra NoSQL e SQL

Sia chiaro che, come detto all’inizio, l’introduzione dei database non relazionali, non sostituisce né tantomeno minimizza l’utilità dei database relazionali, sono due tecnologie differenti ognuna con i suoi pro e con i suoi contro. Comprendere le differenze tra NoSQL e SQL è fondamentale per scegliere la tecnologia giusta per la tua applicazione. Non esiste una soluzione migliore in assoluto, ma piuttosto una soluzione più adatta a seconda delle esigenze specifiche.

Struttura dei dati e relazioni

La differenza più ovvia tra database relazionali (SQL) e NoSQL è il modo in cui i dati sono strutturati. Nei database SQL, i dati sono organizzati in tabelle con righe e colonne e seguono uno schema rigido che definisce la struttura dei dati in anticipo. Questo permette di creare relazioni tra diverse tabelle attraverso chiavi primarie e chiavi esterne, assicurando un’integrità referenziale tra i dati.

I database NoSQL, invece, non seguono uno schema rigido e consentono una maggiore flessibilità nella gestione dei dati. Questo rende più semplice lavorare con dati non strutturati o con dati che cambiano frequentemente di formato.

Scalabilità e prestazioni

La scalabilità è un altro importante punto di differenza tra SQL e NoSQL. I database SQL tendono a scalare verticalmente, cioè aggiungendo più risorse (CPU, RAM, storage) a un singolo server. Questo approccio può diventare inefficiente e costoso man mano che i volumi di dati crescono.

Al contrario, i database NoSQL sono progettati per scalare orizzontalmente, cioè distribuendo i dati su più server. Questo approccio consente di gestire grandi quantità di dati senza compromettere le prestazioni, rendendo i database NoSQL ideali per applicazioni con elevati volumi di traffico o dati.

Consistenza e disponibilità

Un altro aspetto critico riguarda la consistenza e la disponibilità dei dati. I database relazionali seguono il modello ACID (Atomicità, Consistenza, Isolamento, Durabilità), garantendo che le operazioni di lettura e scrittura siano altamente coerenti. Tuttavia, in ambienti distribuiti questo può portare a problemi di latenza e prestazioni.

I database NoSQL, invece, spesso adottano il principio CAP (Consistenza, Disponibilità, Tolleranzaalle partizioni), che rappresenta il fondamento delle loro architetture distribuite. Il teorema CAP stabilisce che in un sistema distribuito è possibile garantire solo due delle tre proprietà:

• Consistenza: Tutti i nodi del sistema vedono gli stessi dati nello stesso momento.
• Disponibilità: Ogni richiesta riceve una risposta, anche se non contiene l’ultimo stato dei dati.
• Tolleranza alle partizioni: Il sistema continua a funzionare nonostante i guasti di rete che dividono il cluster.

I database NoSQL tendono a sacrificare la coerenza forte per offrire una maggiore disponibilità e tolleranza ai guasti. In altre parole, in un sistema NoSQL distribuito potrebbe essere possibile leggere dati non aggiornati temporaneamente, ma il sistema rimane disponibile e resiliente ai problemi di rete. Questo trade-off rende NoSQL particolarmente utile per applicazioni distribuite su larga scala.

Quando usare NoSQL e SQL

La scelta tra NoSQL e SQL dipende da vari fattori come il tipo di dati che devi gestire, la scalabilità richiesta e la necessità di integrità referenziale. Entrambi i tipi di database hanno i loro punti di forza e debolezza, quindi è importante valutare il contesto della tua applicazione prima di prendere una decisione.

Scenari ideali per l’uso di SQL

I database SQL sono particolarmente utili quando hai a che fare con dati strutturati e hai bisogno di garantire relazioni rigorose tra diverse entità. Situazioni come la gestione di sistemi di contabilità, ordini di vendita o qualsiasi altra applicazione dove l’integrità dei dati e le transazioni sono critiche sono i contesti ideali per SQL.

Inoltre, se la tua applicazione non ha la necessità di scalare orizzontalmente o non deve gestire una quantità di dati enorme, un database relazionale può offrire un modello ben definito e facile da mantenere. La consistenza forte offerta dai database relazionali è cruciale quando hai bisogno che le informazioni siano sempre accurate e coerenti, ad esempio in settori come quello finanziario.

Scenari ideali per l’uso di NoSQL

I database NoSQL, d’altro canto, eccellono in applicazioni che devono gestire grandi quantità di dati, in particolare dati non strutturati o semi-strutturati. Questo li rende ideali per applicazioni come social network, piattaforme di e-commerce su larga scala, sistemi di gestione dei contenuti o analisi dei dati provenienti da dispositivi IoT.

Se la tua applicazione deve essere in grado di scalare rapidamente e gestire picchi di traffico senza compromettere le prestazioni, i database NoSQL sono la scelta giusta. Inoltre, se i tuoi dati non seguono uno schema rigido o sono soggetti a cambiamenti frequenti, i database NoSQL possono gestirli in modo più flessibile.

Esempi di database NoSQL

Per capire meglio come i database NoSQL funzionano in pratica, vediamo alcuni esempi di sistemi NoSQL popolari che hanno trovato largo impiego in vari settori. Tra i più noti ci sono MongoDB e Cassandra, ciascuno con caratteristiche specifiche che lo rendono adatto a determinati casi d’uso.

MongoDB: caratteristiche e utilizzo

MongoDB è uno dei database NoSQL più popolari e ampiamente utilizzati, in particolare per le sue caratteristiche di database a documenti. MongoDB memorizza i dati in documenti JSON (JavaScript Object Notation) che possono avere una struttura flessibile. Ciò significa che documenti all’interno di una stessa collezione possono avere campi diversi, il che consente una maggiore libertà nella gestione dei dati.

MongoDB è noto per la sua scalabilità orizzontale, grazie al supporto nativo per lo sharding. Questo lo rende ideale per gestire grandi quantità di dati distribuiti su più server. Un altro punto di forza di MongoDB è la sua capacità di supportare query complesse, indicizzazioni su più campi e l’aggregazione dei dati, rendendolo una scelta eccellente per applicazioni web moderne, piattaforme di analisi e persino sistemi di gestione dei contenuti.

Utilizzi comuni di MongoDB:

• Piattaforme di e-commerce
• Applicazioni mobile e web
• Sistemi di gestione dei contenuti (CMS)
• Applicazioni IoT che generano grandi volumi di dati semi-strutturati

Cassandra: caratteristiche e utilizzo

Apache Cassandra è un altro potente database NoSQL, noto per la sua scalabilità lineare e la capacità di gestire grandi quantità di dati distribuiti. A differenza di MongoDB, che adotta un modello a documenti, Cassandra è un database a colonne ed è ottimizzato per grandi operazioni di scrittura. È stato sviluppato da Facebook per gestire la loro enorme quantità di dati e oggi è utilizzato da molte grandi aziende per applicazioni mission-critical.

Uno degli aspetti più interessanti di Cassandra è il suo modello di consistenza eventuale, che offre un compromesso tra coerenza e disponibilità. Questo significa che, in un ambiente distribuito, i dati potrebbero non essere immediatamente consistenti tra tutti i nodi del cluster, ma alla fine lo saranno. Questa caratteristica lo rende ideale per applicazioni globali che richiedono alta disponibilità e tolleranza ai guasti, anche se si verifica una partizione di rete.

Utilizzi comuni di Cassandra:

• Sistemi di raccomandazione
• Motori di ricerca
• Applicazioni che necessitano di elevata disponibilità
• Applicazioni con grandi volumi di dati transazionali

Conclusione

Insomma: i database NoSQL rappresentano una valida alternativa ai sistemi relazionali, specialmente quando si tratta di gestire grandi quantità di dati non strutturati, scalabilità e prestazioni elevate. Mentre i database SQL rimangono una scelta eccellente per applicazioni che richiedono una rigorosa struttura dei dati e integrità referenziale, NoSQL offre maggiore flessibilità e scalabilità orizzontale per gestire le sfide dei big data e delle applicazioni distribuite.

La scelta tra SQL e NoSQL dipende principalmente dai requisiti specifici che abbiamo per la nostra specifica applicazione, se il nostro progetto implica una struttura dei dati più tradizionale, una coerenza rigorosa e transazioni complesse, allora SQL sarà la scelta giusta, se invece abbiamo bisogno di gestire volumi di dati distribuiti su scala globale, con frequenti cambiamenti nei tipi di dati, allora NoSQL sarà la soluzione ideale.

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