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SQL vs. NoSQL : le principali differenze tra i database SQL e NoSQL

I dati sono la spina dorsale di tutti i sottocampi della scienza dei dati. Indipendentemente dalle dimensioni o dall'applicazione del progetto che stai costruendo, dovrai ottenere e analizzare i dati. Molto spesso, i dati di cui hai bisogno sono archiviati in un DBMS (sistema di gestione del database).

SQL vs. NoSQL : le principali differenze tra i database SQL e NoSQL
SQL vs. NoSQL : le principali differenze tra i database SQL e NoSQL

Per interagire e comunicare con il DBMS, è necessario utilizzare la sua lingua o una lingua che comprende. Il linguaggio utilizzato per interagire con i DBMS è SQL (Structured Query Language).


Negli ultimi anni è emerso un altro termine nel campo dei database: database NoSQL. Se hai appena iniziato con la scienza dei dati, potresti aver sentito parlare di database SQL e NoSQL.


Ma qual è la differenza tra Sql e NosSql e come si sceglie quale utilizzare?


Partiamo dall'inizio assoluto. Perché abbiamo due approcci per interagire con i database?

Semplice: SQL e NoSQL interagiscono con diversi tipi di database. SQL è l'approccio utilizzato per interagire con i database relazionali, mentre NoSQL viene utilizzato per interagire con i database non relazionali.


SQL VS. NOSQL: QUAL È LA DIFFERENZA? I database SQL sono più vecchi, quindi hanno la strutture più consolidate. I database NoSQL sono facilmente scalabili, flessibili e relativamente semplici da usare grazie al loro schema flessibile. SQL è l'approccio utilizzato per interagire con i database relazionali, mentre NoSQL viene utilizzato per interagire con i database non relazionali.


Database relazionali

Nei database relazionali, i dati vengono archiviati in tabelle diverse, ciascuna contenente più record (righe). Queste tabelle sono collegate tra loro tramite una o più relazioni.

Le chiavi definiscono la relazione tra le tabelle. Una chiave è il campo della tabella (colonna) che contiene valori univoci per ogni record. Se un campo è definito come chiave primaria di una tabella, questo campo può essere incluso in più tabelle e può essere utilizzato per accedere a tabelle diverse contemporaneamente. Una volta che una chiave primaria connette una tabella a un'altra, diventerà nota nell'altra tabella come chiave esterna.

Ad esempio, l'immagine seguente mostra parte del database di una compagnia aerea. Abbiamo due tavoli: tavolo piloti e tavolo voli. Queste due tabelle sono collegate e utilizzate come chiave primaria nella tabella dei piloti "PilotId". Posso usare l'ID del pilota per accedere alle informazioni sul pilota per la tabella dei piloti e sui voli che questo pilota sta gestendo dalla tabella dei voli.

SQL vs. NoSQL : le principali differenze tra i database SQL e NoSQL
SQL vs. NoSQL : le principali differenze tra i database SQL e NoSQL

Quindi, nella tabella dei piloti, PilotId è la chiave primaria, mentre è una chiave esterna nella tabella dei voli. PilotId viene utilizzato qui per formare una relazione tra le due tabelle.


Database non relazionali

A differenza dei database relazionali, i database non relazionali, i database NoSQL, non memorizzano i dati in tabelle e record. Invece, in questi tipi di database, la struttura di archiviazione dei dati è progettata e ottimizzata per esigenze specifiche.

Invece di SQL, che è ciò che usano i database relazionali, i database NoSQL usano la mappatura relazionale degli oggetti (ORM) per facilitare la comunicazione con i suoi dati.

I quattro tipi più diffusi di database NoSQL sono: orientati alla colonna, orientati al documento, coppie chiave-valore e database a grafo. Puoi utilizzare questi tipi singolarmente o combinarli. La scelta dipenderà dalla tua applicazione e dal tipo di dati che devi archiviare.



DATABASE ORIENTATI ALLE COLONNE

Come suggerisce il nome, in un database orientato a colonne, i dati vengono archiviati e organizzati come colonne. Questo tipo di database è utile se è necessario archiviare dati sparsi.


DATABASE ORIENTATO AI DOCUMENTI

In un database orientato ai documenti, la struttura dei dati ordinati non è così rigida. Al contrario, i dati vengono archiviati come una raccolta di campi e valori di dati insieme nella struttura di un documento. Questi database orientati ai documenti sono spesso archiviati come stringhe JSON e possono essere codificati utilizzando YAML, XML o come testo normale per proteggere i dati.

Un vantaggio dell'utilizzo di un database orientato ai documenti è che i documenti non devono avere tutti la stessa struttura. Ciò significa che lo sviluppatore ha la libertà di ordinare diversi tipi di dati all'interno dello stesso database. In Python, MongoDB è un esempio di database orientati ai documenti.


DATABASE DI VALORI-CHIAVE

Se hai familiarità con Python, puoi pensare a un database di valori-chiave come a un dizionario Python. Ogni oggetto dati nel database verrà archiviato come una coppia: una chiave e un valore.


DATABASE A GRAFI

Quando i tuoi dati sono altamente interconnessi, dovrai utilizzare un database che ti consenta di implementare l'interconnessione dei dati in modo efficiente. I database Graph sono considerati i database NoSQL più complessi. Tuttavia, i database di grafici sono versatili, il che li rende ideali per molte applicazioni.

SQL vs. NoSQL : le principali differenze tra i database SQL e NoSQL
SQL vs. NoSQL : le principali differenze tra i database SQL e NoSQL


Come scegliere tra SQL e NoSQL

Quindi, come possiamo scegliere tra database SQL e NoSQL?

Ci sono quattro aspetti che devi considerare per rispondere a questa domanda: flessibilità, scalabilità, coerenza e tecnologia disponibile.


1. FLESSIBILITÀ SQL VS NoSQL

A volte i tuoi dati hanno strutture diverse e tipi diversi. Per definizione, i database NoSQL ti danno più libertà di progettare il tuo schema e archiviare diverse strutture di dati all'interno dello stesso database. I database SQL, d'altra parte, hanno una struttura e uno schema più rigidi.


2. SCALABILITÀ SQL VS NoSQL

Hai mai visto un ascensore giapponese per parcheggi auto? Ti permette di parcheggiare le auto una sopra l'altra. Ora chiediti questo: quale sarà più efficiente, aggiungendo livelli all'ascensore o costruendo nuovi ascensori? I database SQL sono scalabili verticalmente, il che significa che puoi aggiungere livelli (aumentare il carico) mentre i database NoSQL sono scalabili orizzontalmente, il che significa che puoi aumentarne il carico dividendo il lavoro su più server.


3. COERENZA SQL VS NoSQL

I database SQL hanno un design altamente coerente. Tuttavia, un database NoSQL può essere coerente (o meno) basato su DBMS. Ad esempio, MongoDB è coerente, mentre un database come Cassandra non lo è.


4. TECNOLOGIA DISPONIBILE SQL VS NoSQL

Un aspetto che potresti considerare è l'attuale fase di sviluppo della tecnologia dei database. Poiché i database SQL esistono da molto tempo, sono più sviluppati dei database NoSQL. Quindi, per i principianti, iniziare con SQL e poi passare a NoSQL potrebbe essere la scelta migliore.


Come regola generale, SQL è una scelta migliore se hai a che fare con un RDBMS (sistema di gestione di database relazionali) e desideri analizzare il comportamento dei dati o desideri creare dashboard personalizzati. Inoltre, SQL spesso consente un'archiviazione e un ripristino dei dati più rapidi e funziona meglio con query complesse.

D'altra parte, i database NoSQL sono la scelta migliore se si desidera espandere la struttura standard di RDBMS o se è necessario creare uno schema flessibile. I database NoSQL sono anche migliori quando i dati che stai archiviando e registrando provengono da origini distribuite o devi solo archiviarli temporaneamente.


Conclusione SQL VS NoSQL

Alla fine, non possiamo dire che SQL sia assolutamente migliore di NoSQL o viceversa. Ognuno ha i suoi vantaggi e svantaggi e dovresti fare la tua scelta in base ai tuoi dati, alla loro applicazione e a ciò che ti semplifica il processo di sviluppo.


I database SQL sono più vecchi, quindi hanno una strutture fisse più consolidate. I database NoSQL sono facilmente scalabili, flessibili e relativamente semplici da usare grazie al loro schema flessibile.


Quindi, quali sono i requisiti dei tuoi dati?
I tuoi dati sono ben strutturati?
Hai a che fare con una grande quantità di dati?

Ascolta i tuoi dati e farai la scelta migliore.


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