Come decidere tra database relazionali e non relazionali per il progetto

Come ti approci ad elaborare i dati? quali aspetti meritano una considerazione speciale? Rintraccia le differenze tra database relazionali e non relazionali per prendere decisioni informate e imparare come scegliere un database in base alle necessità del tuo progetto.

Che cos’è un database relazionale vs non relazionale?

Ecco ovviamente la prima domanda da affrontare quando si sceglie un database per il tuo progetto. Conoscere le differenze tra database relazionali e non relazionali aiuta a essere più specifici nei tuoi requisiti e sfruttare le soluzioni giuste.

In uso da decenni, i database hanno subito molti cambiamenti e avanzamenti. Ma allo stesso tempo, la maggior parte dei rappresentanti può essere riferita come uno o l’altro tipo. Ogni team si trova spesso a dover scegliere tra un database non relazionale e uno relazionale. Scopriremo le caratteristiche principali di ciascuna soluzione per prendere decisioni più informate. E naturalmente, cominceremo la comparazione tra database relazionali e non relazionali con le definizioni.

• I database relazionali sono utilizzati per memorizzare i dati in un modo strutturato basato su tabelle. Tutti i dati rimangono facilmente accessibili, collegati e relazionati per supportare le relazioni.
• I database non relazionali funzionano in modo completamente diverso per memorizzare dati semi-strutturati. Non applicano una struttura rigida, introducendo così schemi dinamici per il processing di dati non strutturati.

In maniera semplice spiegata, le basi di dati sono diverse per strutture dati. Le soluzioni relazionali si basano su schemi predefiniti per definire e manipolare i dati. In confronto, quelle non relazionali si caratterizzano per maggiore flessibilità poiché possono processare qualsiasi tipo di dati senza modificare l’architettura.

La caratteristica distintiva di una base di dati relazionale è che sempre memorizza i dati in tabelle usando righe e colonne. Perciò, supporta un modo semplice e intuitivo per visualizzare i dati. Allo stesso tempo, permette ai team di formare relazioni in base a entità specifiche. La maggior parte delle basi di dati relazionali usa il linguaggio di query strutturato (Structured Query Language); per questo motivo, spesso vengono chiamate basi di dati SQL.

Le basi di dati non relazionali sono considerate una alternativa valida poiché non tutti i dati possono essere memorizzati in formato tabellare. Questo tipo comprende tutti i tipi di basi di dati che non possono seguire la struttura relazionale e la sintassi tradizionale di SQL. Non vuol dire che non applicano il linguaggio SQL. Anzi, la maggior parte di loro utilizza entrambi SQL e UnQL (Unstructured Query Language). Per questo motivo, questo tipo può anche essere chiamato NoSQL (non solo SQL) databases.

Se le basi di dati SQL appartengono alla categoria tabellare, le basi di dati NoSQL possono essere divise in diverse categorie. I tipi di basi di dati NoSQL più comuni includono:

• Le basi di dati documentali raccolgono, processano e recuperano i dati come documenti JSON-like.
• I magazzini key-value disposti i dati in un formato chiave-valore dove le chiavi servono come identificatori univoci.
• Le basi di dati grafiche sono piattaforme monouso per creare e manipolare grafi dove i dati sono presenti nella forma di nodi, archi e proprietà.
• Gli store a colonne larghe organizzano i dati in colonne flessibili che possono essere distribuite su nodi di database e su server multipli. Supportano la variazione del formato della colonna indipendentemente dalla riga nella stessa tabella.

Riguardo alle differenze tra database relazionali e non relazionali, i team hanno avuto l’opportunità di trovare soluzioni ragionevoli ai loro bisogni. Oggi le aziende raccolgono e processano un’enorme quantità di dati, incluso il trattamento di query complesse. Gli obiettivi del progetto ben definiti costituiscono la base per prendere decisioni informate.

L’idea fondamentale è che devono scegliere un database in grado di eseguire query efficientemente e supportare risultati istantanei. Se il progetto utilizza dati strutturati e segue la conformità ACID, i database relazionali sono una scelta buona. Se i dati rimangono non strutturati e non corrispondono ai criteri predefiniti, è meglio scegliere un database non relazionale. Procediamo quindi con altri dettagli essenziali che diventano decisivi per la scelta finale.

Pro e contro dei database relazionali e non relazionali

Discutendo delle differenze tra database relazionali e non relazionali, ci piacerebbe attirare l’attenzione sull’insieme di vantaggi e svantaggi di questi tipi di database. Ciò aiuta molto i team a prendere una scelta e selezionare un database compatibile con i requisiti imposti. L’idea fondamentale è che li consente di condurre una ricerca approfondita e di rimanere specifici per il business. La selezione del database può sembrare difficile a primo impatto, ma considerando più dettagli si cerca di semplificare la decisione finale. Quindi andiamo con i tipi di database citati per trovare i loro punti di forza e i loro punti di debolezza.

Vantaggi dei database relazionali

Complessità ACID

Le proprietà ACID differentiano una base di dati relazionale e la portano nella posizione di mercato dominante. Rappresentano tutti gli standard necessari per garantire la affidabilità delle transazioni all’interno di una base di dati.

Semplicità

A causa dello schema predefinito e della semplice struttura, la base di dati relazionale è una soluzione piuttosto semplice. Non richiede molti sforzi architetturali poiché il team utilizza il linguaggio di interrogazione strutturato.

Accuratezza dei dati

Confrontata con altri tipi di basi di dati, l’accuratezza dei dati è più alta per le basi di dati relazionali. si concentra sulla prevenzione dell’eredità dati poiché non ci sono informazioni ripetute o duplicate.

Sicurezza

Il modello a tabella rende più facile limitare l’accesso a dati confidenziali e riduce显著mente le possibilità di errori.

Disavantaggi delle basi di dati relazionali

Scalabilità

Being vertically scalable, the relational database has a distinct disadvantage: low scalability. Strict consistency requirements restrict horizontal scaling, whereas vertical scaling comes with certain limits and greatly depends on supported hardware.

Flessibilità

Rigid schemas and constraints could become pros and cons at the same time.

Though it’s easy to interpret the data and identify the relationships, it remains complex to implement changes to the data structure. Relational databases aren’t suitable for huge or unstructured data.

Prestazioni

Il rendimento del database relazionale dipende strettamente dalla quantità di dati, dalla complessità delle tabelle e dalla loro numerosità. Qualsiasi aumento in questi settori porta ad un aumento del tempo per l’esecuzione delle query.

Vantaggi dei Database Non-Relazionali

Scalatura orizzontale

L’eliminazione di grandi dataset è diventata più facile con l’introduzione di database non-relazionali. Inoltre, la scalatura orizzontale consente ad un team di ospitare, gestire e archiviare più dati mantenendo costi più bassi.

Flessibilità

Grazie al schema dati flessibile e alla struttura non rigida, i database non-relazionali possono combinare, processare e archiviare qualsiasi tipo di dati. Diventa una caratteristica distintiva che li differentia da un database relazionale che gestisce solo dati strutturati. I database non-relazionali applicano schemi dinamici per i dati non strutturati.

Query veloci

Se i database relazionali possono essere usati per query complesse, le query nei database non-relazionali rimangono più veloci. Il principale vantaggio è che adotta il modo di memorizzare i dati inizialmente ottimizzati per le query. Inoltre, le query non richiedono le giunzioni tipiche dei tipi di database relazionali.

Manutenzione più facile

I database non-relazionali sono semplici e veloci da impostare e mantenere. Alcuni di essi consentono ai sviluppatori di mappare la struttura dati simile alle lingue di programmazione. Così supportano tempi di sviluppo più rapidi e meno errori.

Disvantaggi dei Database Non-Relazionali

Integrità dati

La manutenzione dell’integrità dei dati dipende fortemente dalla costruzione di relazioni tra elementi di dati. La mancanza di metodi di integrità nei database non relazionali potrebbe ridurre la affidabilità, l’accuratezza e la completezza complessive dei dati. Diventa responsabilità dei sviluppatori completare una corretta e senza errori trasferimento di dati da una fase all’altra.

Consistenza

Concentrandosi sulla scalabilità e sulla performance, il database non relazionale sceglie di non preoccuparsi delle questioni di consistenza. Non ha meccanismi obbligatori per prevenire la ridondanza dati e si affida alla consistenza eventuale. Pertanto, non sono così efficienti per il trattamento di grandi quantità di dati. Inoltre, quando le categorie del database variano, è difficile soddisfare tutti i casi d’uso con un unico database.

Analisi dei dati

Nel confronto tra i database relazionali e quelli non relazionali, questi ultimi hanno meno facilità per l’analisi dei dati. Inoltre, di solito è richiesta una conoscenza avanzata della programmazione per gestire l’analisi, persino per le query più semplici. Anche molti di loro non integrano con gli strumenti BI più popolari.

Quando usare i database relazionali contro i non relazionali

Nel confronto tra i database relazionali e quelli non relazionali, è importante considerare i casi d’uso comuni. Imparare le buone pratiche del mercato e l’esperienza degli altri può fornire ulteriori insight su come scegliere un database per il progetto. Ovviamente, una o l’altra categoria spesso si adatta meglio a certi bisogni e requisiti. La task della squadra rimane imparare i dettagli, facendo riferimento ai minimi dettagli.

Nello stesso tempo, non troverete una distinzione rigorosa sugli usi. Sono state implementate con successo diversi tipi di database per varie tipologie di progetti. Bisogna dire che conoscere i vantaggi e i limiti delle basi di dati relazionali rispetto a quelle non relazionali è una caratteristica essenziale. La scelta informata può essere supportata dalla dettagliata analisi delle specifiche del progetto e dalla disponibilità delle soluzioni. Quindi diamo un’occhiata a qualche consiglio utile su dove usare basi di dati relazionali rispetto a quelle non relazionali.

Casi d’uso di una base di dati relazionale

Dati altamente strutturati

Una struttura dati stabile diventa necessaria a meno che il progetto non comporti cambiamenti costanti. È un’ottima opzione sfruttare schema rigorosi, pianificati e predicibili per gestire i dati distribuiti in diversi record. Inoltre, incrementa l’accesso a più strumenti per testare e analizzare i dati. La natura organizzata e specifica consente una manipolazione e una ricerca dati più semplici.

Ambiente sicuro e coerente

Quando la sicurezza e la coerenza sono priorità, le squadre devono prendere decisioni corrette. Le basi di dati relazionali rappresentano una soluzione ragionevole in questo caso. I principi ACID supportano tutta la funzionalità necessaria per gestire i dati in conformità con le ultime normative di conformità. Questo tipo di soluzione è spesso scelto per settori come la sanità, il fintech, le aziende, ecc.

Support

La disponibilità ampia è spiegata dalla quantità di tempo che il prodotto ha sul mercato. Spesso è più veloce trovare il team con l’esperienza richiesta, poiché la maggior parte delle basi di dati relazionali segue principi simili. Anche loro sono più efficienti per l’integrazione di dati da altri sistemi e per l’utilizzo di strumenti aggiuntivi. Il team ha più scelte di prodotto quando utilizza questo tipo di database, inclusi i tool per la business intelligence.

Casi d’uso di una base di dati non relazionale

Grandi quantità di dati non strutturati

Uno dei motivi principali per applicare una base di dati non relazionale è che non tutti i dati possono entrare in semplici tabelle. Per esempio, il progetto ha bisogno di un efficiente strumento per accogliere diversi tipi di dati come video, articoli o contenuti di social media. Quindi, molti dati rimangono non strutturati anche se supportano la scalabilità orizzontale. Ciò aiuta a coprire la diversità e apportare i necessari cambiamenti se richiesti.

Ambiente di sviluppo flessibile

Le alte rate di accumulo sono spiegate dalla capacità di raccogliere dati velocemente e facilmente senza la predefinitzione dei dati. I dati spesso non sono limitati a certi formati e possono essere processati in seguito. Per molti team, una base di dati non relazionale è una buona opzione, specialmente quando i requisiti del progetto non sono completamente chiari o pianificano modifiche o aggiornamenti continui.

Priorità temporali

L’ambiente di sviluppo veloce consente una distribuzione più veloce e semplice del prodotto. I metodi meno metodici eliminano qualsiasi pianificazione preliminare, pianificazione, preparazione o progettazione delle basi di dati non relazionali. Le squadre possono procedere con lo sviluppo immediato. Solitamente questo si adatta alle necessità di MVP o a qualche rilascio di prodotto urgente.

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Grazie all’esistenza di molti tipi di database differenti sul mercato, ci sarà sempre un approcio adatto per soddisfare le esigenze del progetto. naturalmente, la scelta del database varia da progetto a progetto. Inoltre, alcune squadre trovano efficiente combinare diversi database per coprire tutti i casi d’uso.

Database Popolari: lo Stato Attuale del Mercato

La questione di come scegliere un database non può essere completamente risolta senza controllare la disponibilità del mercato. E’ un fatto che la scelta del database è anche influenzata dallo stato del mercato e dalla popolarità di certi database. Oltre a ciò, l’esperienza di successo di altri può diventare una buona pratica da seguire. Appena la squadra definisce le specifiche del progetto, sono pronte a procedere imparando più dettagli sui database disponibili sul mercato.

Mantenere contatto con le tendenze del mercato consente loro di rimanere aggiornati e di aumentare l’efficienza delle soluzioni utilizzate. La rapida crescita del mercato ha portato ad adottare una grande varietà di database. Attualmente, il numero di database disponibili ha superato i 300. Quindi, così come possiamo diversificare i database per tipi o funzionalità, è una pratica comune classificarli per popolarità.

Continuando a confrontare i database relazionali con quelli non relazionali, vale la pena osservare che entrambi i tipi di database hanno ottenuto posizioni forti. Sulla base dei risultati dell’ultimo sondaggio degli sviluppatori di Stack Overflow, ossiamo i database più popolari.

Database Relazionali Popolari

MySQL

MySQL è una delle basi di dati relazionali più note. Pubblicato nel 1995, ha ottenuto una popolarità considerevole grazie alla sua funzionalità e ai metodi utilizzati. La base di dati open-source ha un grande supporto e è compatibile con la maggior parte delle librerie e framework. È adatto per fornire soluzioni cross-platform, e nonostante sia principalmente usata per query SQL, offre anche supporto a NoSQL se necessario.

PostgreSQL

PostgreSQL è un’altra potente base di dati open-source obiettivo-relazionale, la prima versione è stata rilasciata nel 1996. Una delle sue caratteristiche distintive è che presenta i dati sotto forma di oggetti invece di righe e colonne. PostgreSQL è altamente estensibile, quindi si adatta ai bisogni di grandi soluzioni software. Non è necessario ricompilare il database, poiché i sviluppatori possono scrivere il codice in varie lingue di programmazione.

SQLite

SQLite è anche un sistema di gestione delle basi di dati relazionali rilasciato nel 2000. Presenta una caratteristica distintiva poiché è una base di dati lato server. Questo lo rende spesso più veloce poiché le richieste sono serializzate dal server. Inoltre, ha binding per differenti linguaggi di programmazione e viene utilizzato per una varietà di soluzioni, inclusi IoT e sistemi embedded.

Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server è un noto sistema di gestione database relazionale introdotto da Microsoft nel 1989. Essi hanno migliorato considerevolmente la soluzione con molte caratteristiche uniche come personalizzazione, analisi in memoria, integrazioni, ecc. Anche, supporta diversi strumenti di sviluppo e servizi cloud; tuttavia, funziona solo su server basati su Windows.

Database non relazionali popolari

MongoDB

MongoDB è classificato come una soluzione non relazionale, in particolare un database orientato ai documenti rilasciato nel 2009. Permette di memorizzare diversi tipi di dati poiché utilizza oggetti JSON-like. Questa tecnologia consente un funzionamento molto più veloce di quelli relazionali poiché non richiede il processamento dei dati raccolti. Di solito rimane non strutturato ed è adatto per la gestione di grandi insiemi di dati.

Redis

Redis è un popolare data store in memoria che viene anche utilizzato come database key-value introdotto nel 2009. Questa soluzione open-source non relazionale utilizza strutture dati in memoria per supportare l’estensibilità e il clustering. consente ai team di memorizzare grandi set di dati senza una struttura complessa. Redis viene spesso combinato per sfruttare altre soluzioni di archiviazione dati in quanto può essere utilizzato come strato di cache.

DynamoDB

DynamoDB è un database non relazionale introdotto da Amazon nel 2012. La tecnologia si concentra sull’ supporto di strutture dati, documenti e servizi cloud di chiave-valore. La scalabilità elevata e le prestazioni rimangono i principali vantaggi di questo database, in quanto consente di gestire applicazioni ad alta performance a qualsiasi scala.

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A causa delle buone funzionalità e del fatto di essere i primi sul mercato, le soluzioni relazionali ancora ottengono una quota di mercato considerevole. Anzi, l’introduzione di nuovi rappresentanti costringe tutti a rafforzare le approci disponibili e a continuare ad avanzare nuove soluzioni.

Come scegliere una base dati: Relazionali contro Non-Relazionali

Raccogliere tutti i dettagli chiave sui diversi tipi di basi dati diventa necessario per fare una scelta corretta. Con i requisiti del progetto ben definiti, il team cerca una base dati in grado di corrispondere ai loro bisogni e supportare l’efficienza della soluzione. Importante è che entrambi i tipi di database siano opzioni viabili. La consapevolezza delle principali differenze è molto utile per la scelta.

Non esiste una scelta sbagliata; si tratta più di soddisfare meglio i requisiti e ottenere maggiori risultati. Considerando gli aspetti menzionati prima, abbiamo anche deciso di concentrarci sui principali aspetti di come scegliere una base dati.

Schema dati

La principale differenza tra database non relazionali e relazionali rimane lo schema dati applicato. Se le soluzioni relazionali utilizzano schemi predefiniti e si occupano di dati strutturati, quelle non relazionali applicano schemi flessibili per processare dati non strutturati in vari modi. È importante ricordare che questo fattore spesso spiega altre specifiche distinte nella scelta del database.

Struttura Dati

La struttura supporta il modo di localizzare e accedere ai dati. Se la squadra sceglie l’architettura relazionale, procede con la struttura a tabelle. Il formato tabellare si concentra sulla Collegamenti e sulla relazione basata su dati comuni. Le soluzioni non relazionali possono differire per diversi tipi di strutture, inclusi key-value, documento, grafo o wide-column stores. In altre parole, forniscono alternative per strutturare dati impossibili da gestire nelle basi di dati relazionali.

Scalabilità

La scelta del database può anche essere influenzata da proprietà per scalare il database non relazionale rispetto a quello relazionale. Il database relazionale è scalabile in verticale quando l’aumento della carico deve essere completato su un singolo server. Le soluzioni non relazionali si dimostrano più efficienti qui perché la scalabilità orizzontale consente l’aggiunta di più server, quindi la gestione di traffici più alti.

Sicurezza

È sempre stato importante sfruttare soluzioni ben protette e altamente sicure. La conformità ACID per le basi di dati relazionali le rende più sicure e semplice da cui limitare l’accesso ai dati confidenziali. I tipi di database non relazionali sono considerati meno sicuri, anche se sono noti per la grande performance e la scalabilità.

Capacità di Analisi

I database relazionali sono considerati più efficienti per sfruttare l’analisi dei dati e la rappresentazione. La maggior parte delle risorse BI non consente di eseguire query su database non relazionali ma funziona molto bene con i dati strutturati. naturalmente, è importante verificare la funzionalità attuale del database in quanto molti di essi continuano a introdurre nuove alternative.

Integrazione

Un’altra aspettativa da considerare nella scelta tra un database relazionale e uno non relazionale è l’opportunità di integrarlo con altri strumenti e servizi. I team devono sempre controllare la sua compatibilità con altre soluzioni tecnologiche applicate al progetto. Le necessità di integrazione stanno crescendo drasticamente per supportare la coerenza in tutte le soluzioni aziendali.

Considerazioni sul supporto

Appoggia l’attenzione sul punto del modo in cui ogni rappresentante è supportato. Si tratta dell’avanzamento costante del database e della sua popolarità sul mercato. La mancanza di supporto si conclude sempre con risultati imprevisti e spesso fallimenti. Assicurarsi di scegliere database che hanno guadagnato una buona quota di mercato, godono di un forte supporto della comunità e soddisfano le necessità del progetto.

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Ovviamente, la scelta del database varia da progetto a progetto, ma la cosa più importante è che dovrebbe corrispondere ai bisogni indicati. Non ci sarà una scelta sbagliata, poiché ogni progetto può essere affrontato da diverse prospettive. L’idea principale è scegliere un database che può portare efficientità e soddisfare le specifiche richieste del progetto.

Conclusione

Un ottimo modo per confrontare database relazionali e non relazionali è basare il confronto su un’analisi approfondita delle sue aspetti cardinali, dei principali vantaggi e svantaggi e dei casi d’uso tipici. Considerando tutti i dettagli raccolti in questo articolo, si può concludere che i database relazionali sono una scelta migliore quando le squadre cercano query dinamiche, elevata sicurezza e supporto cross-platform. Se la scalabilità, la performance e la flessibilità rimangono le priorità principali, è meglio scegliere i database non relazionali.