1 Big Data e Nosql: un confronto tra due metodi di archiviazione dei dati
Pubblicato: 2023-02-19Big data è un termine utilizzato per descrivere un grande volume di dati generato quotidianamente da aziende e individui. Questi dati possono essere sotto forma di dati strutturati, dati non strutturati o una combinazione di entrambi. Si stima che il mondo generi 2,5 quintilioni di byte di dati ogni giorno e si prevede che questa quantità aumenterà solo in futuro. Nosql è un termine utilizzato per descrivere un database che non utilizza il tradizionale modello di database relazionale . Invece, i database nosql sono progettati per essere più flessibili e scalabili. Sono spesso utilizzati per archiviare grandi quantità di dati che non sono adatti per i database relazionali.
I database NoSQL possono offrire una varietà di vantaggi rispetto ai database relazionali. I database NoSQL, che hanno modelli di dati flessibili, scalano orizzontalmente e possono eseguire query estremamente veloci, sono ideali per gli sviluppatori. È comune che i database NoSQL abbiano strutture di schema molto flessibili.
BigQuery, ad esempio, ha un dialetto SQL conforme ad ANSI, quindi se conosci già SQL, non ti preoccuperai. È lecito ritenere che serviresti applicazioni che utilizzano Bigtable come database anziché quelle che eseguono query su BigQuery per la maggior parte del tempo.
Le soluzioni di archiviazione di Big Data dovrebbero essere in grado di elaborare e archiviare grandi quantità di dati, convertendoli in un formato utilizzabile per l'analisi. È un tipo di database che può essere ridimensionato orizzontalmente e può gestire grandi quantità di dati a causa della sua natura non relazionale.
La capacità di un database NoSQL di archiviare tipi illimitati di dati non strutturati lo rende ideale per grandi volumi di dati non strutturati. Inoltre, ha la capacità di cambiare i tipi di dati durante il viaggio. Contiene informazioni da un database di documenti. Di conseguenza, non è necessario definire in anticipo il tipo di dati.
Qual è la differenza tra Nosql e Big Data?
Un framework NoSQL è una scelta migliore per le aziende con carichi di lavoro più interessati all'elaborazione e all'analisi rapida di enormi quantità di dati diversi e non strutturati, come i Big Data. I database NoSQL non sono vincolati dai vincoli di un modello di schema, come lo sono i database relazionali.
I database NoSQL stanno diventando sempre più popolari nel mondo operativo come carichi di lavoro sia relazionali che NoSQL. Hadoop, ad esempio, è una buona scelta per i casi d'uso di analisi e archiviazione storica, mentre NoSQL brilla nei carichi di lavoro operativi. Successivamente i database NoSQL, come document/JSON e database a grafo, sono stati creati da zero come database archivio chiave-valore . Sono più convenienti da usare, funzionano meglio e possono gestire una maggiore quantità di dati rispetto ai tradizionali database relazionali. In generale, i database NoSQL sono una scelta eccellente per i carichi di lavoro operativi che richiedono un accesso ai dati più rapido, un sovraccarico inferiore e la capacità di gestire una grande quantità di dati. Di conseguenza, possono essere utilizzati per analizzare archivi storici e per fare analisi.
Qual è la differenza tra Big Data e database?
I dati strutturati sono una parte importante dei sistemi di database. Un sistema di big data è definito come un sistema in grado di elaborare tipi di dati strutturati, semi-strutturati, database e non strutturati. Per generare dati tradizionali, in genere vengono generati un'ora o un giorno alla volta.
Qual è la differenza tra Sql e Nosql?
I database SQL hanno il ridimensionamento verticale, mentre i database NoSQL hanno funzionalità di ridimensionamento orizzontale. I database SQL, a differenza dei database NoSQL, sono basati su tabelle, mentre i database NoSQL sono archivi basati su documenti, valori-chiave, grafici e colonne larghe. I database SQL sono più adatti alle transazioni su più righe, mentre i database NoSQL sono più adatti ai dati non strutturati, come i documenti.
Alcuni database NoSQL hanno punti di forza e di debolezza che sono unici per ogni tipo. I database Document NoSQL sono adatti per applicazioni che richiedono grandi quantità di archiviazione di testo, come blog e wiki. Possono anche essere utilizzati per applicazioni con ridimensionamento orizzontale perché possono supportare un numero elevato di nodi. Un database NoSQL con archiviazione di valori-chiave è ideale per le applicazioni che devono archiviare piccole quantità di dati, come cache o tabelle temporanee. I database NoSQL a colonne larghe sono ideali per le applicazioni con scalabilità verticale perché possono supportare un numero elevato di colonne. Un database grafico NoSQL è una scelta eccellente per le applicazioni che richiedono l'archiviazione di grandi quantità di dati in un formato grafico. Inoltre, sono adatti per applicazioni che richiedono l'archiviazione di grandi quantità di dati in tabelle difficili da organizzare. Sono disponibili diversi tipi di database NoSQL, ciascuno con il proprio insieme di punti di forza e di debolezza. La scelta del database NoSQL giusto per la tua applicazione si tradurrà in una serie di vantaggi e svantaggi per ogni tipo di database NoSQL.
Cosa intendi per Big Data in Nosql?
Nel contesto dei database NoSQL, i "big data" si riferiscono a set di dati troppo grandi o troppo complessi per essere elaborati e analizzati utilizzando i tradizionali sistemi di gestione di database relazionali. I database NoSQL sono progettati per scalare orizzontalmente, il che significa che possono gestire set di dati molto grandi aggiungendo più nodi (server) al sistema. Inoltre, i database NoSQL sono spesso più flessibili dei database relazionali, il che li rende adatti alla gestione di dati non strutturati o semi-strutturati.
Con l'ascesa dei database NoSQL, ci sono diversi vantaggi che offrono rispetto ai tradizionali database relazionali. Possono gestire grandi quantità di dati in modo più efficiente e tempestivo, il che è l'ideale per le applicazioni che richiedono l'elaborazione di grandi volumi di dati in un breve periodo di tempo. Sebbene i database NoSQL non siano privi di difetti, offrono alcuni vantaggi. Molti database non soddisfano i severi requisiti ACID dei database tradizionali , con conseguenti incoerenze nei dati. Inoltre, i database NoSQL mancano di strumenti di gestione e monitoraggio maturi, il che può rendere difficile la risoluzione dei problemi e l'ottimizzazione del database. Nonostante queste limitazioni, i database NoSQL rimangono utilizzabili in determinate applicazioni. Se stai cercando un database più efficiente e scalabile, ma che non richieda la rigidità di un database relazionale tradizionale, i database NoSQL sono una buona opzione.
Cosa intendi per Nosql?
In generale, NoSQL, noto anche come "non solo SQL", "non-SQL" e "DBaaS", è un approccio di progettazione di database che consente di archiviare e recuperare i dati in modo più aperto rispetto ai database basati su strutture relazionali tradizionali .
Perché Nosql è migliore per i Big Data
I database NoSQL sono migliori per i big data perché possono gestire un grande volume di dati in modo più efficiente rispetto a un database relazionale tradizionale. I database NoSQL sono progettati per essere scalabili orizzontalmente, il che significa che possono essere facilmente ridimensionati per gestire più dati. Hanno anche uno schema più flessibile, che semplifica l'aggiunta di nuovi tipi di dati e l'aggiunta di nuovi campi ai dati esistenti.
È comune che i database gestiscano tipi specifici di dati. Di conseguenza, è necessario innanzitutto specificare lo schema prima di poter iniziare a utilizzare l'applicazione. Per cominciare, non devi fare nulla in NoSQL. Il database può essere utilizzato per aggiungere nuovi tipi di dati secondo necessità. Di conseguenza, è possibile gestire una gamma più ampia di dati senza modificare lo schema. I database SQL, d'altra parte, sono significativamente più veloci dei database NoSQL. Poiché NoSQL non supporta i dati relazionali, non è adatto all'uso. I database SQL sono molto più complessi dei database NoSQL. Poiché NoSQL è leggero, non ci sono dati troppo grandi. Se devi archiviare molti dati, i database SQL sono una buona scelta.
Differenza tra Sql e Nosql
Ci sono alcune differenze chiave tra i database SQL e NoSQL. I database SQL sono relazionali, il che significa che i dati vengono archiviati in tabelle e le relazioni tra le tabelle sono definite da chiavi. I database NoSQL sono non relazionali, il che significa che i dati vengono archiviati in raccolte di documenti. Inoltre, i database SQL sono in genere conformi ad ACID, il che significa che le transazioni sono atomiche, coerenti, isolate e durevoli. I database NoSQL sono spesso conformi a BASE, il che significa che alla fine sono coerenti. Infine, i database SQL sono basati su schema, il che significa che la struttura dei dati è definita dallo schema del database. I database NoSQL sono spesso senza schema, il che significa che la struttura dei dati non è definita dallo schema del database.
NoSQL è generalmente più efficiente nella normalizzazione dei dati rispetto a SQL, ma questa differenza non è sempre visibile. Quando esegui query sui dati in formato JSON, SQL è più efficiente di JSON.
SQL e NoSQL, infatti, non hanno bisogno di essere scritti per svolgere il loro lavoro. Questo è un vantaggio per alcune applicazioni perché consente loro di accedere facilmente ai database NoSQL su database SQL.
Questo vantaggio potrebbe non essere applicabile a tutte le applicazioni. È possibile che se è necessario modificare il comportamento di un database SQL, sarà necessario scrivere del codice.
Inoltre, NoSQL è più rigido di SQL. Un database NoSQL non può essere aggiunto o eliminato senza influire su tutti i suoi dati.
NoSQL, d'altra parte, è più agile di SQL. i nodi in un database NoSQL possono essere aggiunti o rimossi senza influire sul resto del database.
Un altro vantaggio dei database NoSQL è che possono essere scalati molto più facilmente rispetto ai database SQL. L'aggiunta di più nodi a un database NoSQL può richiedere più risorse rispetto all'aggiunta di righe a un database SQL.
Esistono numerosi vantaggi e svantaggi nell'utilizzo di database SQL e NoSQL. È fondamentale considerare i requisiti specifici della tua applicazione prima di selezionarne uno rispetto all'altro.
Tipi di database Nosql
I database NoSQL rientrano in quattro categorie principali: archivi di valori-chiave, database di documenti, database di famiglie di colonne e database di grafici. Ogni tipo di database NoSQL è progettato per un tipo specifico di modello di dati. Gli archivi chiave-valore, il tipo più semplice di database NoSQL, sono ottimizzati per l'archiviazione di un numero elevato di record con un'indicizzazione minima. I record in un archivio chiave-valore sono organizzati con una chiave che identifica in modo univoco ogni record. Il valore è in genere un blob di dati grande e non strutturato. I database di documenti, come MongoDB, memorizzano i dati in documenti simili a JSON. Ogni documento può contenere un numero qualsiasi di coppie chiave-valore e la struttura di ogni documento può essere diversa da quella degli altri documenti nella stessa raccolta. I database della famiglia di colonne, come Cassandra, archiviano i dati in colonne anziché in righe. Ogni riga può avere un numero diverso di colonne e le colonne in ogni riga possono essere in qualsiasi ordine. I database a grafo, come Neo4j, memorizzano i dati in una struttura a grafo con nodi, spigoli e proprietà. I nodi rappresentano entità, come persone o aziende, e gli spigoli rappresentano le relazioni tra di loro.
Quando si esegue la scalabilità orizzontale, un database può crescere orizzontalmente e aggiungere più nodi in base alle esigenze. Il termine "replica" si riferisce al fatto che i dati vengono ripristinati automaticamente in caso di guasto di un nodo su più nodi. Utilizzando una struttura dati flessibile, i dati possono essere archiviati in una varietà di formati, inclusi testo, JSON e XML, senza dover modificare il codice dell'applicazione. È possibile utilizzare diverse tecniche per aumentare le prestazioni dei sistemi NoSQL , tra cui l'archiviazione orientata alle colonne, gli algoritmi mapreduce e lo sharding. Inoltre, il ridimensionamento orizzontale consente la divisione del database in parti più piccole, il che consente di ridimensionare o aumentare ogni parte secondo necessità. I database NoSQL offrono una serie di vantaggi rispetto ai tradizionali database relazionali, come una maggiore scalabilità e flessibilità. Possono anche essere utilizzati per eseguire applicazioni in tempo reale in tempo reale perché richiedono prestazioni elevate e un accesso semplice a grandi quantità di dati.
Cos'è Nosql
Nosql è un tipo di database progettato per essere scalabile e flessibile. È una buona scelta per le applicazioni che devono gestire grandi quantità di dati o che richiedono risposte in tempo reale.
I database NoSQL stanno diventando sempre più popolari perché offrono una varietà di vantaggi rispetto ai tradizionali database relazionali. In genere sono più veloci, più scalabili e meno costosi da mantenere. Uno dei database NoSQL più popolari è Cassandra. A differenza delle righe, che archiviano i dati in una griglia, le colonne archiviano i dati in Cassandra. Di conseguenza, i dati in un database non devono essere organizzati in un modo specifico. Un database NoSQL può essere utilizzato anche per eseguire applicazioni più grandi perché è altamente adattabile. Inoltre, poiché un database NoSQL non ha bisogno di essere organizzato in un modo specifico, può essere scalato verso l'alto o verso il basso per soddisfare le mutevoli esigenze. Uno svantaggio dei database NoSQL è che non sono in grado di eseguire join. I dati non possono essere combinati con altri dati per formare un'immagine più completa perché sono archiviati in colonne anziché in righe. I database NoSQL sono una scelta eccellente per l'archiviazione dei dati in generale. A differenza dei tradizionali database relazionali, sono spesso più veloci, più scalabili e meno costosi da mantenere.
Database Nosql
I database Nosql sono database che non utilizzano il tradizionale modello di database relazionale. Invece, utilizzano una varietà di modelli diversi, inclusi database di valori-chiave, documenti, colonne e grafici. I database Nosql sono spesso più scalabili e performanti dei database relazionali e sono adatti per casi d'uso in cui i dati non sono adatti al modello relazionale.
Nonostante sia più avanzato di SQL, Hadoop è cresciuto in popolarità nel settore grazie alla sua capacità di gestire grandi set di dati in modo più efficace. SQL può essere un'opzione più conveniente per query più complesse rispetto a Hadoop per quelle più semplici, ma è anche un'opzione più sicura per quelle più semplici.