Database NoSQL: vantaggi e svantaggi

I database NoSQL sono emersi come una soluzione popolare per l'archiviazione e la gestione dei dati negli ultimi anni. Un vantaggio chiave dei database NoSQL è che non richiedono uno schema, il che può rendere la gestione dei dati più flessibile e più semplice. Tuttavia, alcuni esperti sostengono che la mancanza di uno schema può anche essere uno svantaggio, in quanto può rendere più difficile l'interrogazione e l'analisi dei dati. Inoltre, alcuni sostengono che la mancanza di uno schema può portare a incoerenze nei dati. Allora, cosa ne pensate? La mancanza di uno schema rende i database NoSQL più vantaggiosi o svantaggiosi?

I database NoSQL hanno bisogno di schemi? Il campo NoSQL è recentemente emerso come un tema caldo nel mondo della gestione dei database. SQL, nella sua incarnazione più recente, ha avuto difficoltà a colmare il vuoto che NoSQL ha ampiamente colmato. La mancanza di uno schema consente ai database NoSQL di archiviare i dati in un'ampia gamma di modelli di dati. La cosa più importante da ricordare quando si scrive codice è tenerlo a distanza dalle altre funzioni che serve in modo che possa soddisfarle tutte. Il passaggio successivo consiste nel progettare le chiavi primarie del database, ovvero i dati che verranno interrogati. Vengono presi in considerazione i requisiti per entità aziendali, requisiti utente e modelli di query.

Questo passaggio implica sapere come i database NoSQL utilizzano le loro chiavi primarie per implementarle. Un database NoSQL che non è dichiarato dallo schema può diventare una piattaforma di anarchia, con conseguente creazione di un database NoSQL. Esistono diverse applicazioni per lo schema. Sarà necessario progettare gli indici, come è stato per i passaggi precedenti, e varierà molto a seconda del numero di azioni.

I data scientist e gli ingegneri del machine learning possono utilizzare i database NoSQL per archiviare dati, metadati dei modelli, funzionalità e parametri operativi. I data engineer, d'altra parte, possono usarli per archiviare e recuperare dati puliti.

MongoDB, come database NoSQL, è noto come senza schema perché non richiede uno schema rigido e predefinito, come un database relazionale. Man mano che i dati vengono scritti, il sistema di gestione del database (DBMS) applica uno schema parziale, elencando in modo esplicito raccolte e indici.

Cos'è lo schema? Uno schema è un oggetto che specifica la struttura e il contenuto dei tuoi dati in formato JSON. Gli schemi BSON di Atlas App Services, che sono estensioni dello standard JSON Schema, possono essere utilizzati per definire il modello di dati dell'applicazione e convalidare i documenti quando vengono creati, modificati o eliminati.

Lo schema di sistema è un componente del database MySQL. Il server MySQL deve tenere traccia di tutti i dati memorizzati nelle tabelle contenute al suo interno. Lo schema MySQL include tabelle del dizionario dei dati che memorizzano i metadati degli oggetti del database e le tabelle di sistema utilizzate in altre operazioni.

Che cos'è lo schema nel database Nosql?

Non esiste una definizione formale di cosa sia uno schema in un database NoSQL, ma in generale può essere considerato come una struttura o un formato per i dati archiviati nel database. Può trattarsi di una semplice tabella con poche colonne oppure di una struttura più complessa che include più tabelle e relazioni tra di esse. Non esiste un modo giusto o sbagliato per definire uno schema e spetta al singolo progettista del database decidere cosa funzionerà meglio per la sua particolare applicazione.

Gli schemi di database sono i progetti dei database. Il modo in cui i dati sono organizzati in un database relazionale è definito da questo modulo. Le strutture dei documenti sono strumenti importanti per la gestione dei documenti in un sistema di gestione dei database (DBMS). Gli schemi di database sono classificati in tre tipi: concettuali, logici e fisici. Gli schemi a stella rappresentano database a vari livelli, mentre gli schemi a fiocco di neve rappresentano database a vari livelli. Uno schema a stella può essere costituito da una singola tabella circondata da una tabella delle dimensioni. Generalmente si pensa che uno schema a stelle assomigli a una stella, mentre uno schema a fiocco di neve sembra assomigliare a un fiocco di neve.

Gli sviluppatori utilizzano spesso gli schemi perché consentono loro di progettare un database prima di crearlo. Inoltre, si assicurano che il database sia creato correttamente e accuratamente dopo che è stato creato. La correttezza di un database è fondamentale per il suo funzionamento perché consente agli utenti di accedere e trarre profitto dai suoi dati. Uno schema può essere utilizzato per creare qualsiasi tipo di database. Gli schemi di database, ad esempio, vengono utilizzati nei database relazionali per organizzare i dati. Uno schema, o struttura di tabella, è la struttura di base di un database relazionale, utilizzato da un DBMS. Una tabella contiene i file allo stesso modo delle cartelle in un file system. Ogni tabella contiene informazioni su un gruppo distinto di oggetti. Può essere utilizzato per creare un database non relazionale, nonché uno schema. Un database non relazionale, ad esempio, sarebbe un database che non utilizza lo schema. I database non relazionali sono più difficili da creare e mantenere rispetto ai database relazionali, ma possono essere più flessibili.

Lo schema Nosql è gratuito?

Non esiste una risposta definitiva a questa domanda in quanto dipende in gran parte dallo specifico database NoSQL in questione. Tuttavia, in generale, i database NoSQL sono più privi di schemi rispetto alle loro controparti relazionali, il che significa che sono più flessibili e richiedono meno pianificazione anticipata in termini di struttura dei dati. Questo può essere un vantaggio in determinate situazioni, ma significa anche che esiste il potenziale per ulteriori incoerenze nei dati.

I database Nosql possono gestire questi concetti di schema?

Sì, i database NoSQL possono gestire bene i concetti di schema. In effetti, molti database NoSQL sono specificamente progettati per essere privi di schema, il che li rende più flessibili e più facili da utilizzare. Naturalmente, ci sono sempre dei compromessi e i database senza schema potrebbero non essere la scelta giusta per ogni progetto. Ma per molte applicazioni, possono essere perfetti.

I database NoSQL sono progettati per staccarsi dal modello di database relazionale staccandosi da righe e colonne. Molte persone scambiano i database NoSQL per non avere alcun modello di dati. In uno schema, è fondamentale descrivere come verranno organizzati i dati. I modelli di dati per ciascuno dei quattro tipi principali di database NoSQL si evolveranno naturalmente per riflettere queste differenze. Di conseguenza, la progettazione dello schema avverrà in più fasi nel tempo per un'applicazione. Nel decidere su un database NoSQL per le tue esigenze, è fondamentale considerare il modello di dati per il quale intendi utilizzarlo. Come suggerisce il nome, i dati in ogni documento sono archiviati in coppie di campi e valori, con una varietà di tipi di dati e strutture di dati utilizzati per l'aggiunta di valore.

È disponibile un'ampia gamma di tipi di valori di campo per le query e sono stati sviluppati numerosi potenti linguaggi di query per facilitare la loro selezione. Un database NoSQL contiene una chiave e le relative colonne in righe, note come famiglie di colonne. La struttura sottostante dei database NoSQL viene utilizzata per archiviare i dati in ciascuno dei quattro tipi principali. Nonostante ciò, i dettagli su come sono organizzati i dati possono essere molto flessibili, anche se sono ufficialmente etichettati come "schemaless". I database di documenti, i database a colonne larghe e i database a grafo utilizzano in genere una serie di linguaggi di query.

Quale tipo di schema verrà utilizzato per il database Nosql?

Questa funzionalità è fornita dai database NoSQL, che consentono uno sviluppo più rapido e più iterativo. I database NoSQL eccellono nell'elaborazione di dati strutturati e non strutturati perché utilizzano un modello di dati flessibile.

Quale tipo di database supporta lo schema?

schema è un componente di SQL richiesto per quasi tutti i database relazionali.

MongoDB ha bisogno di uno schema?

Poiché MongoDB non richiede uno schema rigido e predefinito, è considerato un database NoSQL piuttosto che un database relazionale.

Schema Nosql

Lo schema Nosql è uno schema di database che non si basa sul tradizionale modello relazionale basato su tabelle. Al contrario, si basa su un modello orientato ai documenti più flessibile. Questo lo rende adatto per l'archiviazione di dati in un formato non relazionale, come JSON o XML.

Quando si tratta di tecnologie NoSQL, il design è della massima importanza perché non sono le uniche ad affrontare tutti i casi d'uso, come RDBMS. È fondamentale sviluppare una serie di database NoSQL che siano veramente personalizzati. Questo articolo cercherà di fornire un modello per lo sviluppo di un modello di dati NoSQL basato su una metodologia comune. Un'implementazione NoSQL deve essere progettata sulla base di processi guidati da query - in questo caso, la query può cambiare a seconda dei requisiti - quindi, l'implementazione NoSQL deve essere modificata in modo iterativo. Il primo passaggio consiste nell'identificare i contenitori utilizzando un modello di query. Utilizziamo questa funzione per aggregare tutti i requisiti delle query e gli attributi degli attributi delle entità, nonché per facilitare la governance dei dati in un secondo momento. Ciò richiede l'uso di processi agili come la raccolta dei requisiti e l'analisi della storia dell'utente.

La denormalizzazione può essere ottenuta utilizzando tecniche come l'incorporamento/flatting e il riferimento. La denormalizzazione degli attributi in NoSQL orientato alla colonna si verifica creando un elenco semplice di colonne (facoltativamente raggruppate per famiglie di colonne) dalla seconda entità. Le funzionalità qui descritte sono costruite utilizzando speciali strutture di tipo di dati, come elenchi, insiemi, mappe e strutture incorporate. La chiave del documento è composta da una stringa di valore con una concatenazione di campi di tipo sotto forma di una mappa hash archiviata nel cluster. In alcuni database NoSQL, come HBase, sono disponibili indici secondari. In ogni caso, gli indici dovrebbero essere progettati per funzionare in modo simile al data mining e alle query non critiche/a uso intensivo di dati.

I molti usi di uno schema

I database SQL sono costituiti da istruzioni e schemi SQL, che descrivono la struttura dei dati in tali istruzioni. L'amministratore del database ha la possibilità di controllare la modalità di accesso ai dati tramite uno schema. Gli utenti possono anche utilizzare lo schema per controllare il modo in cui i dati vengono gestiti dall'amministratore del database.
Uno schema di database SQL è un insieme di regole che descrivono la struttura dei dati. Le regole possono essere utilizzate dall'amministratore del database per limitare l'accesso ai dati. Le regole possono anche essere utilizzate dall'amministratore del database per limitare i dati a cui può accedere.

Modello di dati Nosql

Cos'è il modello di dati NoSQL? A differenza di un sistema di gestione di database relazionali (RDBMS), non si basa su DBMS per rafforzarlo. Di conseguenza, non esiste un modo esplicito per determinare la relazione tra i dati, ovvero il modo in cui tutti gli elementi si collegano tra loro.

8 modelli di modellazione dei dati in Redis: un e-book completo è uno studio completo sulla modellazione dei dati in NoSQL. Il libro esamina otto modelli di dati che gli sviluppatori possono utilizzare per creare applicazioni moderne senza i problemi associati ai tradizionali database relazionali . Un database NoSQL può archiviare due tabelle o raccolte separate in un luogo comune, con una tabella inserita nell'altra. Puoi trovare tutti i dati rilevanti e comprendere più facilmente la loro relazione seguendo la loro relazione. Ogni tabella di NoSQL fornisce la propria vista come parte della propria applicazione. Se si desidera modellare relazioni da uno a molti, si incorporano elenchi illimitati (ovvero elenchi di dimensioni note) in raccolte separate. In questo caso il prodotto è l'unico; le variabili sono le numerose recensioni, i nomi degli autori, la data di pubblicazione, la valutazione e i commenti.

Un modello segue lo sviluppo di relazioni molti-a-molti con lati illimitati. Ogni prodotto in un database relazionale deve essere memorizzato in una tabella separata. Lo stack Redis consente di distinguere i tipi di raccolta in base ai relativi campi di tipo. Il Bucket Pattern elimina l'overhead consentendo di aggregare e archiviare i dati delle serie temporali su base continua. Il modello di revisione ha il potenziale per essere utilizzato in un'ampia gamma di situazioni in cui sono richiesti dati in tempo reale. Questi modelli possono essere utilizzati per ridurre le complicazioni delle operazioni congiunte in NoSQL. Questo modello è particolarmente utile se utilizzato con operazioni JOIN pesanti come risorse umane, CMS, cataloghi di prodotti e social network.

Un sistema di gestione di database relazionali (RDBMS) non è in grado di replicare questo modello. I dati possono essere archiviati su disco, in memoria o entrambi. Il sito Web Redis Launchpad contiene una serie di applicazioni Redis e NoSQL.

I diversi modelli di dati dei database Nosql

I database di documenti come MongoDB non utilizzano schemi, ma la maggior parte degli altri database NoSQL sì. I dati in questi database sono semplici file di testo che possono essere utilizzati per creare documenti. MongoDB ha un'estensione di file nota come.mongo, mentre la maggior parte degli altri database di documenti ha un'estensione di file nota come.Json o. XML. Una raccolta di file è simile a una tabella in un database relazionale, tranne per il fatto che i dati in questi file sono generalmente suddivisi in raccolte. Ogni documento in una raccolta è identificato da una chiave univoca e può essere visualizzato in una raccolta nello stesso modo in cui qualsiasi altro documento può essere visualizzato in una raccolta. Gli archivi chiave-valore sono un tipo di modello di dati del database NoSQL. Un archivio di valori-chiave è un tipo di database in cui vengono archiviati insieme una coppia di chiavi e un valore. Prima di poter aggiungere un documento all'archivio valore-chiave, devi prima individuare la chiave per il documento e inserire il suo valore nel campo appropriato. Un database a colonne larghe è un altro modello di dati utilizzato nei database NoSQL. Un database a colonne larghe memorizza i dati in tabelle più grandi della tabella SQL standard. Se desideri organizzare i dati che non sono ordinatamente organizzati in righe e colonne, puoi utilizzare un database a colonne larghe. Un database a colonne larghe, ad esempio, potrebbe contenere dati in una tabella con il seguente schema. Descrivi l'oggetto. Penso di essere molto fortunato ad aver incontrato un uomo molto simpatico. La ragazza è un piacere essere in giro. I database a grafo sono l'ultimo modello di dati utilizzato nei database NoSQL. I dati nei grafici sono memorizzati nei database dei grafici nelle strutture di dati. I nodi e gli archi in un grafico sono disposti in modo tale da formare un'entità unificata. Un nodo è un singolo documento, mentre un bordo è un collegamento tra esso e il resto di esso. Ci sono diversi vantaggi e svantaggi in tutti questi modelli di dati. Un archivio di valori-chiave è semplice da utilizzare, ma non può essere utilizzato per effettuare transazioni. Un database a colonne larghe è più difficile da usare rispetto a un database a colonna singola, ma fornisce maggiore archiviazione dei dati e supporto per le transazioni. Un database grafico, d'altra parte, può memorizzare più dati e fornire relazioni più complesse tra oggetti perché è più difficile da usare.

Strumento di progettazione di database Nosql

Oggi sul mercato sono disponibili molti strumenti di progettazione di database nosql . Ogni strumento ha i suoi punti di forza e di debolezza, quindi è importante scegliere lo strumento giusto per il lavoro. Alcuni degli strumenti di progettazione di database nosql più popolari includono MongoDB, Couchbase e Cassandra.

Affinché un database NoSQL abbia successo, deve prima essere scelto. Poiché un database NoSQL non è relazionale, è più flessibile di un database SQL. Le entità di dati aziendali a cui si deve accedere devono essere prima catalogate da architetti e sviluppatori di dati. Il primo passaggio nella progettazione delle applicazioni consiste nel definire le chiavi e gli indici che consentono loro di interrogare i dati in modo più efficiente. Con i database NoSQL, sono garantite alta disponibilità e bassa latenza. Sfruttando i dati delle partizioni, i data architect e gli operatori possono pianificare la crescita futura distribuendo il carico su più nodi. Crea una chiave di partizione che è improbabile che venga modificata in futuro e che possa essere utilizzata per generare pochissime query tra partizioni.

Quale strumento viene utilizzato per la progettazione di database Nosql?

Hackolade, DbSchema e Cassandra Data Modeler sono alcuni degli strumenti di progettazione dello schema del database NoSQL che possono essere utilizzati. Il design dello schema visivo di Hackolade è adatto a un'ampia gamma di database NoSQL. DbSchema converte i database NoSQL precedentemente pubblicati in schemi.

Cos'è la progettazione di database Nosql?

L'obiettivo principale dei database di ricerca NoSQL è fornire prestazioni analitiche su dati semi-strutturati. I modelli di dati sono modelli di dati integrati nel software. Il modello relazionale, secondo esso, normalizza i dati in tabelle composte da righe e colonne. Tabelle, righe, colonne, indici e relazioni tra tabelle e altri elementi del database sono tutti specificati in uno schema.

I database Nosql di Google sono ideali per i Big Data

I servizi di database NoSQL di Google sono unici in quanto possono gestire set di dati molto grandi e dinamici senza la necessità di uno schema fisso. Di conseguenza, possono gestire un'ampia gamma di attività, tra cui l'elaborazione di eventi in tempo reale, l'analisi dei dati e la creazione di motori di ricerca. Il Relational Database Services (RDS) di Amazon è un set completo di strumenti che semplifica lo sviluppo di applicazioni basate su database. SQL è utilizzato da tutti questi strumenti. La Console di gestione AWS, l'AWS CLI o NoSQL WorkBench sono tutti disponibili per lavorare con DynamoDB ed eseguire attività ad hoc.

Nosql Vs Sql

SQL è un linguaggio di programmazione che viene eseguito insieme a un database relazionale. I database relazionali modellano i dati come record in righe e tabelle con connessioni logiche tra loro. SQL viene in genere utilizzato al posto di NoSQLDBM, che sono database non relazionali che non richiedono il funzionamento di SQL.

La base di tutti i sottocampi della scienza dei dati sono i dati. Un sistema di gestione del database (DBMS) viene in genere utilizzato per archiviare i dati richiesti. Se vuoi interagire e comunicare con il DBMS, devi usare il suo linguaggio. Le query DBMS (Distributed DBMS) vengono indirizzate utilizzando il linguaggio SQL (Structured Database Language). Un altro termine recentemente emerso nel campo dei database è database NoSQL. Database I database NoSQL non memorizzano informazioni in tabelle e record. Invece di una struttura di archiviazione dei dati, è progettata e ottimizzata specificamente per ogni applicazione.

Esistono quattro tipi di database: database orientati alla colonna, orientati al documento, coppie chiave-valore e database a grafo. Il database MongoDB è un esempio di database orientato ai documenti in Python. Un database NoSQL, come suggerisce il nome, consente di modificare la struttura dei dati più liberamente. I database SQL, invece, hanno una struttura più rigida e un tipo di dati meno flessibile. È ragionevole concludere che SQL e NoSQL sono i migliori primi passi per i principianti. Ognuno di loro ha il proprio insieme di vantaggi e svantaggi, quindi prendi la tua decisione in base ai tuoi dati, alla sua applicazione e al modo in cui il processo ti avvantaggerà. Alla fine, SQL non è migliore di NoSQL o di qualsiasi altra cosa. Puoi prendere la decisione migliore in base ai tuoi dati.

I database SQL, d'altra parte, continueranno probabilmente a essere il formato più popolare per l'archiviazione e il recupero dei dati al momento.

Principi di progettazione del database Nosql

I principi di progettazione del database NoSQL enfatizzano la flessibilità dei dati piuttosto che i rigidi schemi relazionali. La duplicazione e la denormalizzazione possono essere prese in considerazione durante lo sviluppo di un framework NoSQL . Poiché i database NoSQL non condividono i dati tra le tabelle, è accettabile archiviare nuovamente gli elementi di dati.

La denormalizzazione RDBMS può essere utilizzata per comprendere il paradigma relazionale. È vantaggioso modellare entità dinamiche e aggregati semi-strutturati nei database NoSQL perché possono essere modellati in modo semi-strutturato. Piuttosto che modellare entità e relazioni, dovresti modellare NoSQL in termini di gerarchia e aggregazioni. La denormalizzazione spegne efficacemente il database in un database conforme a NoSQL in RDBMS. Quando hai bisogno di un aggregato di aggregati, devi unire il codice e quando hai bisogno solo di una parte di un aggregato, devi analizzarlo. Devi sviluppare una comprensione delle tue relazioni il prima possibile.

Documento Nosql

I database NoSQL sono sempre più popolari perché consentono molta più flessibilità nel modo in cui i dati sono organizzati e accessibili rispetto ai tradizionali database relazionali. Un database NoSQL è un database non relazionale che non utilizza la tradizionale struttura basata su tabelle di un database relazionale. Utilizza invece un modello di dati senza schema più flessibile, che consente una scalabilità più semplice e un uso più efficiente delle risorse.

I database orientati ai documenti, al contrario dei tradizionali database di colonne/righe, sono ora un formato basato su XML per l'archiviazione dei dati. I dati semistrutturati negli RDBMS sono più difficili da comprendere; in questo caso, può gestire sfide più difficili. Gli archivi di documenti consentono agli sviluppatori di software agili di lavorare più velocemente rendendoli una soluzione naturale e flessibile. Quando si utilizza il linguaggio di query espressivo, è possibile eseguire query in vari modi, con indicizzazione multiforme. La capacità di eseguire transazioni ACID consente di mantenere lo stesso livello di sicurezza di un database relazionale. I tuoi dati saranno più scalabili e resilienti se utilizzi sistemi distribuiti. Poiché ogni documento è un'unità indipendente, è più facile da distribuire tra i server ed evitare la perdita di località dei dati.

Utilizza una modellazione intuitiva e pratica, al contrario dei database relazionali, che si leggono più velocemente. La qualità dei dati sarà inferiore e le tabelle saranno rigide. Poiché non esiste una scalabilità orizzontale nativa nei database relazionali, sarà necessario acquistare costosi sistemi di scalabilità verticale per partizionare (shard) il database tradizionale. I database orientati ai documenti hanno diversi tipi di documenti e possono essere impostati con campi opzionali. La composizione strutturale di ciascun documento è identica, ma i campi sono diversi. Ogni documento nell'elenco ha un ID univoco, quindi puoi aggiungerlo, modificarlo, eliminarlo e interrogarlo. I proprietari dei documenti sono generalmente responsabili dei dati incapsulati codificati (o informazioni) in un formato e formato coerente con l'intento del documento.

I database orientati ai documenti hanno una struttura molto più flessibile rispetto ad altri database. Quando viene eseguita una query, le informazioni vengono recuperate direttamente dal documento anziché dalle colonne del database. Gli unici campi dati che devono essere aggiunti a un set di dati sono quelli pertinenti nell'archivio documenti.

MongoDB: un database Nosql basato su documenti

I database NoSQL basati su documenti includono MongoDB.

Vero Nosql

Non esiste una risposta definitiva a questa domanda in quanto dipende dalle esigenze specifiche dell'applicazione o del sistema che si sta costruendo. Tuttavia, in generale, i veri database nosql sono quelli che non seguono il modello relazionale tradizionale e utilizzano invece un approccio più flessibile senza schema. Ciò può renderli più facili da scalare e più resistenti al danneggiamento dei dati.

Durante un colloquio con un ingegnere del software, i candidati menzionano spesso NoSQL e SQL non scalabile. Queste sono le migliori parole d'ordine che sentono alle conferenze o dai potenziali datori di lavoro. È proprio vero che SQL non scala? Permettetemi di spiegare brevemente la mentalità alla base di NoSQL e SQL. Poiché i database NoSQL non sprecano risorse unendo i dati, a volte vengono definiti database senza join. Il concetto chiave di scalabilità in questo caso è che la chiave è l'unica che può accedere ai tuoi dati (ad es. user_id per ottenere informazioni sull'utente). Con migliaia di server (chiamati frammenti), non è necessario allocare il carico (CPU, memoria) su di essi.

Una soluzione NoSQL è molto semplice da implementare, ma una più complessa richiede un'implementazione separata. Utilizzando una chiave, puoi ridimensionare efficacemente il tuo database relazionale suddividendo il tuo carico. I database SPHR, che sono cresciuti in popolarità tra le società FAANG (Facebook, Amazon, Apple, Netflix, Google, Microsoft e così via), sono stati utilizzati per costruire i loro database. Il programma DynamoDB fornisce qualcosa di simile all'atomicità e alla durabilità su una scala sia atomica che duratura. Di conseguenza, dovresti sempre dimenticare la piena coerenza a causa del teorema CAP. Se vuoi raggiungere una scala globale, devi prima superare questi problemi. Un database NoSQL può sempre creare un nuovo indice su una nuova colonna ma anche inserirlo.

L'ottimizzazione della CPU è una caratteristica distinta di NoSQLDB. Il programma SQL esegue l'ottimizzazione dello spazio su disco utilizzando tre framework di terze parti (3NF). La chiave del successo in No. SQL (e, in generale, dell'elevata scalabilità) è comprendere i tuoi modelli di accesso.

I vantaggi dei database Nosql

La funzionalità del database nei database NoSQL è diventata popolare nel tempo per una serie di motivi. Sono ideali per la gestione di grandi quantità di dati distribuiti perché mancano di funzioni SQL (Structured Referencing Language). Inoltre, sono oggi i database più utilizzati al mondo.

Anarchia Nosql

L'anarchia di Nosql è uno stato mentale in cui si crede che non ci sia bisogno di un'autorità centralizzata o di un organo di governo per mantenere l'ordine. Questa convinzione si basa sull'idea che gli esseri umani sono naturalmente capaci di autogoverno e che non abbiamo bisogno che qualcuno ci dica cosa fare per vivere in armonia.

Un database relazionale organizza i tuoi dati in varie tabelle, ognuna delle quali è collegata a una variabile condivisa. Il linguaggio di programmazione SQL è il più comunemente utilizzato per codificare e richiedere dati da database relazionali. Con i dati, dobbiamo utilizzare un linguaggio di programmazione specifico che può essere utilizzato sia per l'analisi che per l'elaborazione dei dati. Poiché i database relazionali non sono la scelta migliore per ogni situazione, esistono nuovi modi per archiviare i dati. Queste idee sono classificate in due tipi: NoSQL, che è più comodo e veloce, e non-NoSQL, che è più adattabile. I database relazionali di database hanno un tempo di completamento molto più lento rispetto ai database NoSQL. Questo vantaggio in termini di velocità può essere realizzato allo stesso livello di una singola operazione e all'interno di un sistema nel suo insieme.

I join non vengono utilizzati nella tecnologia NoSQL perché non esistono nella sua struttura. Quando un punto dati viene denormalizzato, viene replicato automaticamente. Tuttavia, NewSQL non è adatto a tutte le situazioni ed è uno sviluppo promettente. Molti software professionali che eseguono Big Data richiedono una varietà di database per funzionare correttamente. I dati possono essere archiviati in una RAM molto più veloce utilizzando la tecnologia in-memory rispetto ai dischi rigidi tradizionali.