NoSQL e SQL: cinque differenze chiave – DATAVERSITY

NoSQL e SQL sono le due forme principali di database utilizzate per archiviare e gestire dati digitali, ciascuna delle quali fornisce differenze chiave che supportano vantaggi e svantaggi. SQL si occupa di database relazionali e NoSQL si occupa di database non relazionali. Entrambi i metodi archiviano i dati in modo efficace ma differiscono notevolmente per scalabilità, relazioni, linguaggio e progettazione del database. Comprendere le differenze tra i database NoSQL e SQL può aiutare a scegliere la tecnologia più appropriata per le esigenze specifiche di un'organizzazione.

Ad esempio, quando si crea un'app, è importante selezionare la tecnologia di database più appropriata per le proprie esigenze (e budget). Gli sviluppatori di app normalmente selezionerebbero un database NoSQL se necessitano di enormi quantità di throughput (dati che passano attraverso il sistema). Tuttavia, gli sviluppatori che necessitano di accuratezza dei dati e conformità ACID (atomicità, coerenza, isolamento e durabilità per le loro applicazioni) sceglierebbero un database relazionale.

Questi due modelli si sono evoluti in modo significativo negli ultimi decenni. Volumi di dati in costante aumento (in particolare dati non strutturati) sono stati una caratteristica importante nel loro sviluppo. L’aumento della capacità di archiviazione e della potenza di elaborazione, nonché l’espansione dell’uso dell’analisi, hanno suscitato interesse per queste due tecnologie di database fondamentalmente diverse.

SQL e NoSQL sono entrambi progetti di database maturi, con una varietà di strumenti e software di supporto.

SQL, come concetto, era un "linguaggio" di query strutturato prima sviluppato negli anni '1970 da Edgar Codd. I linguaggi di query strutturati funzionano con database relazionali e sono abbastanza facili da imparare. Il progetto di Codd di utilizzare colonne e righe fu una grande innovazione per l'epoca, rendendo i computer accessibili a persone prive di una laurea in informatica.

NoSQL, come concetto, è stato sviluppato nel 1998 da Carl Strozz. È nato in risposta ai problemi che le persone avevano con i dati web: dati non strutturati e desiderio di un’elaborazione più rapida. (NoSQL viene comunemente tradotto con il significato di "Non solo SQL".) Invece di utilizzare SQL per organizzare e recuperare i dati, utilizza JSON, YAML, XML o schemi binari. NoSQL è stato rapidamente adottato da Amazon, Facebook e Google, che stavano cercando di gestire enormi volumi di dati. 

Differenze tra SQL e NoSQL

Le differenze principali tra i database NoSQL e SQL sono il modo in cui sono costruiti, il modo in cui i dati vengono archiviati e posizionati, nonché le strutture e i formati utilizzati. Un confronto tra i due in base a caratteristiche quali velocità, limitazioni e disponibilità può essere utilizzato per determinare il tipo di database che meglio soddisfa le tue esigenze. Inoltre, considera:

1. Diversi progetti architettonici: impresa e ricerca

Un database SQL (relazionale). è l'ideale per gestire modelli di business che non cambiano spesso, richiedono il rispetto di rigorosi standard internazionali e desiderano registrare transazioni commerciali standardizzate. I modelli relazionali sono progettati per gestire sia i file di dati che le relazioni tra i dati in modo uniforme. Un punto di forza dei modelli di dati relazionali è il loro utilizzo di un linguaggio comune e unificato. 

I database non relazionali (NoSQL) sono ideali per le organizzazioni che devono far fronte a requisiti di dati in continua evoluzione, volumi di traffico elevati e una varietà di tipi di dati. I database NoSQL non stabiliscono relazioni. I sistemi NoSQL non si basano né possono supportare tabelle unite. Invece ce ne sono diversi disegni di schemi diversi, che vanno dal valore-chiave ai database a grafo. Alcuni sistemi NoSQL supporteranno schemi “multi-modello”, il che significa che possono operare con più di un tipo di schema di dati.

I modelli di dati relazionali sono progettati per supportare processi aziendali, comunicazioni Internet e ricerca con quantità limitate di dati. I database non relazionali sono progettati principalmente per la ricerca di grandi quantità di dati (precedentemente noti come big data, fino a quando i big data non sono diventati una normale quantità di dati) e possono essere adattati per eseguire transazioni commerciali. 

2. Archiviazione dei dati

I database SQL in genere offrono funzionalità limitate memorizzazione dei dati – più che sufficiente per archiviare documenti aziendali, ma non abbastanza per ricerche che includono enormi quantità di dati prelevati da fonti esterne. In SQL, ogni record viene archiviato utilizzando una pagina di dati di dimensione fissa contenuta in un file più grande. Una pagina di dati avrà più righe di dati, in base alla dimensione della riga. Le pagine di dati supportano in genere otto kilobyte, sebbene la loro dimensione effettiva possa variare.  

I modelli NoSQL utilizzano un sistema di database distribuito, un sistema con più computer. Archivio dati è progettato per espandersi orizzontalmente attraverso l'uso di computer aggiuntivi. Questo design consente teoricamente un'archiviazione illimitata dei dati e rende i database NoSQL una scelta migliore per lavorare con grandi quantità di dati.

La progettazione di database centralizzati e la natura strutturata dei sistemi di archiviazione SQL pongono limiti alla quantità di dati che possono archiviare. NoSQL è un eccellente sistema per archiviare enormi quantità di dati.

3. Formati dei dati

I formati dei dati possono essere descritti come le regole che definiscono il modo in cui i database archiviano e visualizzano i dati. Queste regole possono essere applicate a diversi tipi di dati, ad esempio date, numeri, stringhe e dati binari. Formati di dati influiscono sul modo in cui i dati vengono ordinati, filtrati e aggregati. 

Esempi di formati di dati includono PDF, XML, RTF SPSS, jpg/jpeg, gif, png, tiff, mpeg, mp4, Stata, Excel, QuickTime, AVRO, CSV, JSON, Buffer di protocollo e ORC.

4. Sicurezza 

Esiste un'ampia varietà di database SQL e molti dispongono di robuste funzionalità di sicurezza, tra cui crittografia e autenticazione, mentre altri no. Sono disponibili numerosi strumenti per la sicurezza dei dati. 

I database NoSQL a volte sono più deboli sistemi di sicurezza rispetto ai database SQL. Spesso mancano di funzionalità integrate utilizzate per la crittografia dei dati o l'autenticazione dell'utente. (Esistono database NoSQL che possono supportare e utilizzare le funzionalità di sicurezza dei database SQL.)

5. ‍Flessibilità

I database NoSQL offrono una maggiore flessibilità di archiviazione rispetto ai database SQL perché consentono l'archiviazione di diversi tipi di dati in un unico posto. Ciò li rende ideali per applicazioni che richiedono strutture dati più complesse. Inoltre, i database NoSQL sono progettati per scalare rapidamente e facilmente, rendendoli adatti a progetti su larga scala.

Sebbene SQL non offra la stessa flessibilità di NoSQL in termini di archiviazione di diversi tipi di dati, offre una maggiore flessibilità nel numero di programmi software orientati al business con cui è compatibile.

Casi d'uso SQL

I database relazionali che utilizzano SQL sono popolari perché sono facili da comprendere e utilizzare. Questo perché sono progettati per accettare comandi rappresentati da semplici parole e termini inglesi e perché è possibile accedere ai dati direttamente da dove sono archiviati, anziché copiarli su altre applicazioni. I database SQL possono supportare le attività elencate di seguito e molte altre.

• Marketing: I dati proprietari stanno diventando sempre più importanti per scopi di marketing. I dati di prima parte (dati raccolti direttamente dal cliente) sono in genere una quantità inferiore di dati rispetto ai dati di terze parti (acquistati da risorse esterne) e sono spesso archiviati internamente. Poiché i dati di terze parti diventano sempre meno disponibili, i dati di prima parte vengono utilizzati per il marketing. L'organizzazione delle relazioni fornite da un database SQL per i dati proprietari può essere molto utile Marketing scopi. SQL può assistere i team di marketing nel targeting dei clienti e nel rilascio di promozioni basate sui dati dei clienti raccolti direttamente dall'organizzazione. 

• Finanza: Le aziende spesso archiviano i propri file dati finanziari nei database, perché sono considerati sicuri e facilmente accessibili. Questi dati possono essere esaminati quando si prendono decisioni basate sui dati. I dati di vendita trimestrali possono essere analizzati per sviluppare previsioni per il prossimo anno. Inoltre, è possibile identificare periodi di vendite lente con l’obiettivo di evitare che si ripetano.

• Assistenza sanitaria: SQL viene ora utilizzato per analizzare le informazioni sui pazienti archiviate nei database clinici. SQL può gestire facilmente le cartelle cliniche elettroniche, consentendo agli operatori sanitari di recuperare e aggiornare i dati dei propri pazienti e generare report su un paziente. SQL nel settore sanitario può essere utilizzato per eseguire analisi sanitarie, monitorare i dati di un paziente e identificare modelli che potrebbero richiedere un intervento.

Casi d'uso NoSQL

NoSQL offre una soluzione per le sfide di scalabilità e flessibilità che le aziende devono affrontare nella ricerca e nella gestione di grandi quantità di dati in rapida evoluzione. Può essere utilizzato per l'Internet delle cose, i social network, l'analisi in tempo reale e la raccolta di business intelligence. Oltre alla ricerca di base su larga scala, i database NoSQL possono anche supportare gli sforzi elencati di seguito e molti altri.

• Internet delle cose: Attualmente, miliardi di dispositivi – dagli smartphone, ai Fitbit e agli elettrodomestici fino ai sistemi installati nelle fabbriche, negli ospedali e nelle automobili – sono connesso con Internet ed elaborati da database NoSQL. Questi dispositivi ricevono dati sull'ambiente, sulla posizione del dispositivo, sul battito cardiaco di una persona, sul movimento dei prodotti, ecc. Questi dati possono essere utilizzati da organizzazioni nel settore della vendita al dettaglio, della produzione, della sanità e in molti altri campi.

• Analisi in tempo reale: La capacità di NoSQL di estrarre dati utili in tempo reale è diventata una necessità per le moderne aziende basate sui dati. Analisi in tempo reale può essere utilizzato per aumentare l’efficienza operativa, ridurre i costi e aumentare i profitti, reagendo immediatamente ai “dati attuali”. NoSQL è progettato per l'analisi in tempo reale.

• Gestione dei contenuti: È diventata una necessità per le aziende moderne coinvolgere i propri utenti e clienti con contenuti ricchi e informativi. Questo contenuto, tuttavia, non si limita a testo o dati strutturati. Gestione dei contenuti include anche molte forme di dati semi e non strutturati, come audio, video, immagini, presentazioni e molto altro. Le organizzazioni che hanno a che fare con un'ampia varietà di formati di dati potrebbero trovare molto utili i database NoSQL. 

Il futuro di SQL e NoSQL: NewSQL

Sebbene NoSQL sia una tendenza e stia guadagnando popolarità, non può essere utilizzato come sostituto di SQL. I database SQL sono ormai radicati nelle attività aziendali quotidiane e forniscono una norma uniforme. I database relazionali dovrebbero rimanere un pilastro delle aziende per i decenni a venire.

NoSQL, d'altra parte, è ancora in evoluzione e trova nuovi usi. Sebbene si tratti di una tecnologia matura, il suo sviluppo ha preso diverse direzioni e non è standardizzato. 

Una soluzione per combinare SQL e NoSQL si chiama NewSQL. I database NewSQL tentano di unire i vantaggi dei database NoSQL e SQL in un'unica piattaforma. NewSQL è ancora un concetto relativamente nuovo e ancora in evoluzione. Come con NoSQL, i database NewSQL hanno un'ampia varietà di modelli architettonici, con caratteristiche e funzionalità diverse. 

Immagine utilizzata su licenza di Shutterstock.com

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• Fonte: https://www.dataversity.net/nosql-vs-sql-five-key-differences/