I database sono strumenti essenziali per la gestione e l’organizzazione dei dati in modo efficiente. Nel corso degli anni sono stati sviluppati diversi tipi di database per soddisfare le diverse esigenze delle aziende e degli utenti. Ad oggi i più comuni sono i database RELAZIONALI e NON RELAZIONALI. In questo articolo esploreremo le caratteristiche e le differenze tra questi due tipi di database.
Database relazionale
Il database relazionale (RDBMS) si basa sul modello relazionale dei dati, che offre una struttura tabellare organizzata con righe e colonne. Questo modello permette di stabilire relazioni tra le tabelle attraverso chiavi primarie e chiavi esterne, garantendo l’integrità referenziale dei dati. I database relazionali sono caratterizzati da una struttura rigida dei dati, con uno schema predefinito che deve essere definito prima di poter inserire i dati. Utilizzano il linguaggio SQL per l’interrogazione e la gestione dei dati.
Esempi di Database relazionali
Alcuni esempi di database relazionali popolari sono MySQL, PostgreSQL, Miracle SQL Server e Oracle.
Database non relazionale
I database non relazionali, o NoSQL, sono caratterizzati da un modello di dati diverso rispetto a quello relazionale. Esistono diverse tipologie di database non relazionali, come i database di tipo documentale, i database a grafo e i database a colonne. Questi database sono progettati per gestire grandi quantità di dati non strutturati o semi-strutturati e offrono una maggiore flessibilità nel modello dei dati rispetto ai database relazionali.
Esempi di Database non relazionali
Alcuni esempi di database relazionali popolari sono MySQL, PostgreSQL e Oracle.
Vantaggi e svantaggi dei Database relazionali
Vediamo ora quali sono quindi i vantaggi e gli svantaggi del database relazionale
Vantaggi
Uno dei principali vantaggi dei database relazionali è la FLESSIBILITÀ nella gestione dei dati. Le tabelle possono essere facilmente modificate, aggiornate o eliminate senza dover apportare modifiche significative alla struttura del database.
Altro aspetto fondamentale è la COERENZA, questo modello infatti garantisce la coerenza dei dati tra applicazioni e copie di database, ad esempio quando eseguiamo un operazione offline ne possiamo vedere subito gli effetti anche nell’applicazione mobile.
Possiamo dire inoltre che i RDBMS seguono un alto livello di ACID ovvero Atomicità, Consistenza, Isolamento e Durabilità. Questo acronimo si riferisce quindi alla capacita del database di garantire l’integrità dei dati nonostante errori o interruzioni durante la fase di elaborazione dei dati. Questo implica che quando viene apportata una modifica se questa fallisce allora fallisce anche l’intera operazione e il database viene riportato nello stato in cui si trovava prima dell’operazione.
Svantaggi
Uno degli svantaggi da tenere maggiormente in considerazione nell’utilizzo dei RDBMS è la scarsa SCALABILITÀ. In questo modello infatti la scalabilità verticale (potenziamento dell’hardware) è limitata e spesso molto costosa, mentre la scalabilità orizzontale è valida per lavori di sola lettura, per i carichi di lavoro di lettura-scrittura sono necessarie altre strategie come la ripartizione e lo sharding.
Altro elemento da tenere in considerazione è il COSTO, per avviare e gestire questo database sarà infatti necessario acquistare un software, affidarsi ad un programmatore (che conosca il linguaggio SQL) e ad un amministratore per il mantenimento del database.
Uso dei database relazionali
Per questi motivi i database relazionali vengono utilizzati prevalentemente in:
- E-COMMERCE: I RDBMS sono ampiamente utilizzati nelle piattaforme di e-commerce per gestire inventari, cataloghi di prodotti, ordini, pagamenti e gestione dei clienti. Grazie alle relazioni tra le tabelle, è possibile stabilire collegamenti tra ordini, prodotti e clienti, consentendo una gestione efficiente delle transazioni e delle informazioni correlate.
- ASSISTENZA CLIENTI: I database relazionali sono utilizzati per gestire i dati relativi all’assistenza clienti, come i ticket di supporto, le conversazioni, le richieste di assistenza e le informazioni sui clienti stessi. Le tabelle relazionali consentono di organizzare e correlare questi dati in modo da fornire un supporto efficace e una tracciabilità delle interazioni con i clienti.
- SISTEMI DI PRENOTAZIONE: Settori come l’ospitalità, i viaggi e il settore alberghiero sfruttano questo sistema per gestire le prenotazioni, i calendari delle disponibilità, i pagamenti e le informazioni sui clienti. I dati possono essere facilmente correlati tra diverse tabelle, consentendo la pianificazione efficiente delle risorse e la gestione delle prenotazioni.
- APPLICAZIONI BANCARIE: Questi modelli sono ampiamente utilizzati nel settore bancario e finanziario per gestire dati sensibili come informazioni sui conti, transazioni, portafogli di investimento e profili dei clienti. La struttura dei database relazionali garantisce l’integrità e la coerenza dei dati finanziari, consentendo operazioni sicure e precise.
Vantaggi e svantaggi dei database non relazionali
Andiamo ad analizzare alcuni dei principali vantaggi e svantaggi del database non relazionale.
Vantaggi
Al contrario dei RDBMS tra i vantaggi di quelli non relazionali troviamo la SCALABILITÀ, essi infatti permettono uno scalabilità orizzontale andando quindi a gestire grandi volumi di dati, dividendoli e partizionali in set più piccoli, e distribuendoli a diversi nodi.
Altro elemento vantaggioso dei NOSQL è sicuramente la RAPIDITÀ. Essi infatti presentando una struttura più flessibile possono analizzare velocemente grandi quantità di dati senza dover interrogare diverse tabelle e fornendo quindi una rapida risposta ad una query. Grazie a queste caratteristiche i database non relazionali sono ideali per database dinamici, in continuo mutamento e con grandi quantità di dati complessi.
Svantaggi
Tra i principali svantaggi di questi database non possiamo non citare il basso controllo sull’ INTEGRITÀ DEI DATI. Le interpretazioni poco chiare dei vincoli ACID fanno quindi ricadere il compito del controllo sull’applicativo che dialoga con il database.
Un altro vincolo di questo sistema è il fatto di non avere uno STANDARD UNIVERSALE come può essere l’SQL nei database relazionali. Questa incoerenza tra database può generare delle difficoltà in caso di migrazione dei dati da un database all’altro e può rendere più complessa l’interrogazione e la manipolazione dei dati.
Uso dei database non relazionali
Questi modelli di database essendo molto rapidi e ottimali per situazioni mutevoli e sempre in aggiornamento vengono utilizzati prevalentemente per:
- BIG DATA E ANALISI: I NOSQL sono spesso utilizzati per gestire grandi volumi di dati non strutturati o semi-strutturati, come log di server, dati di sensori, dati di social media e dati di clickstream. Questi database consentono una rapida acquisizione, memorizzazione e analisi dei dati, supportando applicazioni di business intelligence e data analytics.
- APPLICAZIONI IN TEMPO REALE: I NOSQL sono ideali per applicazioni che richiedono una latenza ridotta e una scalabilità rapida. Ad esempio, le APPLICAZIONI DI MESSAGGISTICA istantanea, i GIOCHI ONLINE e le piattaforme di SOCIAL MEDIA possono beneficiare dei database non relazionali per gestire la memorizzazione e la distribuzione rapida dei dati in tempo reale.
- SISTEMI DI RACCOMANDAZIONE: I NOSQL basati su grafi sono particolarmente adatti per la creazione di sistemi di raccomandazione personalizzati. Utilizzando i collegamenti tra i nodi del grafo, è possibile identificare correlazioni e connessioni tra utenti, prodotti o interessi, fornendo raccomandazioni mirate e accurate.
- ARCHIVIAZIONE E BACKUP: I NOSQL possono essere utilizzati per l’archiviazione di dati a lungo termine o come soluzione di backup. Questi database offrono spesso funzionalità di replicazione e ridondanza per garantire la disponibilità e l’integrità dei dati anche in caso di guasti hardware o disastri.
Database e altre tecnologie
Nei moderni stack tecnologici, i RDBMS e i NOSQL sono spesso utilizzati in combinazione con altre tecnologie per creare applicazioni complesse. Uno stack tecnologico comune potrebbe includere i seguenti componenti:
Front-end
Il front-end di un’applicazione web o mobile è la parte visibile e interattiva che gli utenti interagiscono direttamente. Solitamente viene sviluppato utilizzando HTML, CSS e JavaScript, insieme a framework e librerie come Angular, React o Vue.js.
Back-end
Il back-end gestisce la logica e la gestione dei dati dell’applicazione. Può includere linguaggi di programmazione come Java, Python o Ruby, insieme a framework web come Spring, Django o Ruby on Rails. I database relazionali e non relazionali vengono utilizzati per memorizzare e gestire i dati dell’applicazione.
Server
Il server è responsabile dell’elaborazione delle richieste provenienti dal front-end e dal back-end. Può essere implementato utilizzando tecnologie come Node.js, Apache o Nginx.
Middleware
Il middleware è un’infrastruttura software che si trova tra il front-end e il back-end, gestendo aspetti come la comunicazione tra i diversi componenti, l’autenticazione, l’autorizzazione e la gestione delle sessioni. Alcuni esempi di middleware sono Express.js, Flask o Ruby Sinatra.
Lavorare con i Database
Il mondo della raccolta e analisi dei dati è in continua crescita e sempre più aziende ne stanno comprendendo il valore, per questo motivo hanno bisogno di affidarsi a figure esperte con competenze tecniche. Facciamo quindi una panoramica delle principali figure professionali e delle maggiori aziende che operano in questo settore.
Figure professionali coinvolte
Nel campo dei database relazionali e non relazionali, sono coinvolte diverse figure professionali specializzate. Alcune di queste includono:
- Database Administrator (DBA): Il DBA è responsabile della progettazione, dell’implementazione, dell’amministrazione e dell’ottimizzazione dei database. Gestisce gli aspetti tecnici dei database, assicurando la sicurezza dei dati, l’efficienza delle query e la disponibilità del sistema.
- Data Engineer: Il Data Engineer si occupa della progettazione, dello sviluppo e dell’implementazione delle infrastrutture dati. Questa figura è coinvolta nella creazione e nell’ottimizzazione dei processi di ingestione, trasformazione e archiviazione dei dati nei database relazionali e non relazionali.
- Data Analyst: Il Data Analyst è responsabile dell’estrazione, dell’analisi e della presentazione dei dati. Utilizza gli strumenti di query e analisi per estrarre informazioni significative dai database, generare report e fornire insight utili per il processo decisionale.
- Database Developer: Il Database Developer si occupa dello sviluppo e della manutenzione delle applicazioni che utilizzano i database. Questa figura lavora con i linguaggi di programmazione e le query per creare e ottimizzare le interazioni tra le applicazioni e i database.
- Data Architect: Il Data Architect è coinvolto nella progettazione e nella definizione delle architetture dati. Si occupa di stabilire gli standard, le linee guida e i modelli per la gestione dei dati, assicurando l’integrazione e la coerenza tra i diversi database e sistemi.
Aziende
Esistono numerose aziende che operano in questo campo. Alcune delle principali includono:
- Oracle: Oracle è una delle più grandi aziende nel settore, offrendo prodotti come Oracle Database e MySQL.
- Microsoft: Microsoft è nota per il suo sistema di gestione dei database relazionali, SQL Server, che è ampiamente utilizzato in diversi settori.
- IBM: IBM offre soluzioni come IBM Db2, insieme a tecnologie di database non relazionali come IBM Cloudant e IBM Informix.
- MongoDB: MongoDB è una delle principali aziende nel campo dei database non relazionali, offrendo un database di tipo documentale altamente scalabile e flessibile.
- Amazon Web Services (AWS): AWS offre una vasta gamma di servizi di database, tra cui Amazon RDS per i database relazionali e Amazon DynamoDB per i database non relazionali.
DB Relazionale vs Non Relazionale: conclusioni
Identificare quale sia la scelta migliore tra RDBMS e NOSQL deve essere valutata in base alle esigenze specifiche dell’azienda tenendo in considerazione vantaggi e svantaggi citati precedentemente.
Se abbiamo necessità di lavorare con dati strutturati e vogliamo garantirne l’integrità la scelta migliore saranno i database relazionali, se invece flessibilità e scalabilità sono esigenze primarie e lavoriamo con dati non strutturati, che cambiano velocemente, la nostra scelta dovrà essere orientata su database non relazionali che ci permettono più elasticità ed una migliore scalabilità.