SQL e NoSQL: quale è meglio usare?

NoSQL_vs_SQL

Essere o non essere: questo è il problema!

Shakespeare probabilmente non stava pensando ai database quando ha scritto questa frase, ma questa è ancora la domanda critica che la maggior parte delle aziende deve affrontare in questi giorni. La decisione più importante quando si tratta di scegliere un database è scegliere un database relazionale (SQL) o un database non relazionale (NoSQL). Sebbene un database relazionale sia un’opzione praticabile nella maggior parte delle volte, non è adatto per set di dati di grandi dimensioni e analisi di big data. Questa è la ragione principale della popolarità dei sistemi di database NoSQL nelle principali società Internet come Google, Yahoo, Amazon, ecc.

Tuttavia, la decisione di scegliere un database non è così semplice. Entrambi i database SQL e NoSQL hanno diverse strutture e diversi metodi di archiviazione dei dati. Quindi la scelta tra SQL e NoSQL si riduce essenzialmente al tipo di database richiesto per un particolare progetto.

Cosa c’è di così diverso?

Entrambi i database SQL e NoSQL hanno lo stesso scopo, ovvero l’archiviazione dei dati, ma lo fanno in modi molto diversi. Esistono molteplici differenze tra i database SQL e NoSQL che è importante comprendere per effettuare una scelta corretta sul tipo di database richiesto.

Tenendo presente ciò, ecco alcune delle differenze importanti tra i database SQL e NoSQL:

Le differenze tra SQL e NoSQL

1. Language:

Immaginiamo che nel mondo dei database tutti parlino la lingua X. Quindi sarebbe molto confuso se iniziassi a parlare la lingua Y. Questo è il caso dei database SQL. I database SQL manipolano i dati in base a SQL che è una delle opzioni linguistiche più versatili e ampiamente utilizzate. Sebbene ciò lo renda una scelta sicura soprattutto per query complesse, può anche essere restrittivo. Questo perché richiede l’uso di schemi predefiniti per determinare la struttura dei dati prima di lavorarci e la modifica della struttura può essere molto difficile (come usare il linguaggio Y).

Ora immagina di nuovo un mondo di database in cui vengono parlate più lingue. Anche se questo mondo sarebbe un po’ caotico, parlare la lingua Y andrebbe bene perché saresti sicuro di trovare un altro “anticonformista”! Questo è un database NoSQL che ha uno schema dinamico per i dati non strutturati. Qui, i dati vengono archiviati in molti modi, il che significa che possono essere orientati ai documenti, alle colonne, ai grafici, ecc. Questa flessibilità significa che i documenti possono essere creati senza avere una struttura definita e quindi ogni documento può avere la propria struttura unica.

2. Scalabilità

Pensa a un edificio alto nel tuo quartiere. Se fosse possibile, sarebbe meglio aggiungere più piani in questo edificio o creare interamente un nuovo edificio per più residenti?

Questo è il problema per i database SQL e NoSQL. I database SQL sono scalabili verticalmente. Ciò significa che il carico su un singolo server può essere aumentato aumentando caratteristiche fisiche come RAM, CPU o SSD. Possono essere aggiunti più piani al tuo edificio. D’altra parte, i database NoSQL sono scalabili orizzontalmente. Ciò significa che è possibile gestire più traffico tramite lo sharding (sharding significa dividere una parte più grande in diverse parti più piccole) o aggiungendo più server nel database NoSQL. In questo caso possono essere aggiunti più edifici al quartiere.

A lungo termine, è meglio aggiungere più edifici che piani in quanto è più stabile con meno possibilità di creare una Torre Pendente, pensate alla torre di Pisa. Pertanto, NoSQL può alla fine diventare più grande e più potente, rendendo i database NoSQL la scelta preferita per set di dati di grandi dimensioni o in continua evoluzione.

SQL o NoSQL?

3. Progettazione dello schema

Uno schema si riferisce al progetto di un database, ovvero come sono organizzati i dati. Lo schema di un database SQL e di un database NoSQL è molto diverso. Usiamo un piccolo scherzo per capirlo meglio.

NoSQL Meme!

Ciò significa sostanzialmente che i poveri amministratori di database non sono riusciti a trovare una tabella in NoSQL perché non esiste una definizione di schema standard per i database NoSQL. Si tratta di coppie chiave-valore, database basati su documenti, grafici o archivi a colonne larghe a seconda dei requisiti. D’altra parte, se quegli amministratori di database fossero passati a SQL, avrebbero sicuramente trovato le tabelle poiché i database SQL hanno uno schema basato proprio su di esse!

Questa differenza dello schema rende i database SQL relazionali un’opzione migliore per le applicazioni che richiedono transazioni su più righe come un sistema di contabilità o per i sistemi legacy creati per una struttura relazionale. Tuttavia, i database NoSQL sono molto più adatti per i big data poiché la flessibilità è un requisito importante che viene soddisfatto dal loro schema dinamico.

4. La community

SQL è una tecnologia matura e ci sono molti sviluppatori esperti che la capiscono. Inoltre, è disponibile un ottimo supporto per tutti i database SQL dei fornitori. Ci sono anche molti consulenti indipendenti che ti possono aiutare con il database SQL per implementazioni su larga scala.

D’altra parte, NoSQL è relativamente nuovo e quindi alcuni database NoSQL dipendono dal supporto della comunità. Inoltre, sono disponibili solo pochi esperti esterni per l’impostazione e l’implementazione di distribuzioni NoSQL su larga scala.

Siamo giunti alle domande!

NoSQL è una tecnologia recente rispetto a SQL. Quindi, naturalmente, ci sono molte domande a riguardo, specialmente nel contesto dei big data e dell’analisi dei dati. Alcune delle principali questioni relative a questo sono affrontate di seguito:

Domanda: NoSQL è più veloce di SQL?

In generale, NoSQL non è più veloce di SQL così come SQL non è più veloce di NoSQL. Per coloro che non sanno questo, significa che la velocità come fattore per i database SQL e NoSQL dipende dal contesto.

I database SQL sono database normalizzati in cui i dati vengono suddivisi in varie tabelle logiche per evitare la ridondanza e la duplicazione dei dati. In questo scenario, i database SQL sono più veloci delle loro controparti NoSQL per join, query, aggiornamenti, ecc.

D’altra parte, i database NoSQL sono progettati specificamente per dati non strutturati che possono essere orientati ai documenti, alle colonne, ai grafici, ecc. In questo caso, una particolare entità di dati viene archiviata insieme e non partizionata. Pertanto, l’esecuzione di operazioni di lettura o scrittura su una singola entità di dati è più veloce per i database NoSQL rispetto ai database SQL.

Domanda: NoSQL è migliore per le applicazioni Big Data?

Dicono: “La necessità è la madre dell’invenzione!” e questo si è sicuramente rivelato vero nel caso di NoSQL. I database NoSQL per i big data sono stati sviluppati appositamente dalle principali società Internet come Google, Yahoo, Amazon, ecc. poiché i database relazionali esistenti non erano in grado di far fronte alle crescenti esigenze di elaborazione dei dati.

I database NoSQL hanno uno schema dinamico molto più adatto per i big data poiché la flessibilità è un requisito importante. Inoltre, grandi quantità di dati analitici possono essere archiviati nei database NoSQL per l’analisi predittiva. Un esempio di ciò sono i dati di vari siti di social media come Instagram, Twitter, Facebook, ecc. I database NoSQL sono scalabili orizzontalmente e alla fine possono diventare più grandi e potenti se necessario. Tutto ciò rende i database NoSQL la scelta preferita per le applicazioni di big data.

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Conclusione

La scelta tra SQL e NoSQL dipende interamente dalle circostanze individuali in quanto entrambi presentano vantaggi e svantaggi. I database SQL sono consolidati da tempo con un design a schema fisso e una struttura fissa. Sono ideali per applicazioni che richiedono transazioni su più righe come un sistema di contabilità o per sistemi legacy creati per una struttura relazionale.

D’altra parte, i database NoSQL sono facilmente scalabili, flessibili e semplici da usare in quanto non hanno uno schema rigido. Sono ideali per applicazioni senza specifiche definizioni di schema come sistemi di gestione dei contenuti, applicazioni per big data, analisi in tempo reale, ecc.

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4 risposte

  1. Bellissimo articolo. Finalmente una spiegazione semplice ed accurata. In internet si trovano articoli così incasinati che non ciò mai capito nulla. Bravo Simo.

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