I database Nosql sono il futuro della gestione dei dati

I database Nosql vengono creati allo scopo di archiviare i dati in modo non relazionale. Questo tipo di database viene spesso utilizzato dalle aziende che hanno bisogno di velocità e flessibilità quando si tratta di gestione dei dati. I database Nosql sono spesso utilizzati anche dagli sviluppatori che cercano un'alternativa ai più tradizionali database relazionali.

È ampiamente riconosciuto che i database NoSQL supportano una varietà di funzioni, sono semplici da sviluppare e possono essere scalati per soddisfare le esigenze dei data center esigenti di oggi. Vengono utilizzati sempre di più in applicazioni in tempo reale come l'analisi dei dati e le applicazioni web. Un sistema di gestione di database NoSQL (DBMS) è un tipo di sistema di gestione di database di nuova generazione. La sintassi del tradizionale RDBMS è SQL (linguaggio di query strutturato), che memorizza e recupera solo dati strutturati. Molte aziende stanno migrando ai database NoSQL per ottenere maggiore flessibilità e scalabilità, pur mantenendo le stesse funzionalità dei database relazionali. È possibile archiviare contenuti multimediali con database NoSQL grazie ai loro modelli di dati flessibili e aperti. La gestione dei dati è una delle questioni più importanti nel business di oggi.

I data scientist e gli ingegneri dell'apprendimento automatico possono utilizzare i database NoSQL per archiviare i metadati, le funzionalità e le operazioni dei modelli, ad esempio. I data engineer, d'altra parte, possono usarli per archiviare e recuperare dati puliti.

I database NoSQL dell'archivio chiave-valore sono ben noti, tra cui DynamoDB, Riak e Redis.

I database NoSQL, che si basano su cloud computing, Web e Big Data, sono utilizzati da aziende e organizzazioni allo stesso modo. La recente adozione di NoSQL da parte di famose società Internet come LinkedIn, Google, Amazon e Facebook dimostra quanto RDBMS sia stato a lungo inefficace.

I database transazionali non sono supportati dai database NoSQL (sono supportate solo transazioni semplici). Le transazioni (note anche come transazioni unite) possono essere supportate dal database relazionale. Per gestire grandi quantità di dati in un ambiente in rapida crescita, vengono utilizzati database NoSQL. Quando i dati si spostano lentamente, viene utilizzato un database relazionale per gestirli.

Chi usa Nosql?

Ci sono molte ragioni per cui qualcuno potrebbe scegliere di utilizzare un database NoSQL. Forse il motivo principale è che i database NoSQL sono generalmente più scalabili dei tradizionali database relazionali. Questo perché i database NoSQL sono progettati per essere distribuiti, il che significa che possono essere distribuiti su più server o anche su più data center. Ciò li rende più resistenti ai guasti e consente loro di gestire più traffico.
Altri motivi per scegliere un database NoSQL includono il fatto che sono spesso più semplici da progettare e implementare rispetto a un database relazionale e possono essere una buona scelta per gestire grandi quantità di dati non strutturati.

Un database NoSQL è un database non relazionale in cui i dati vengono archiviati in un formato diverso da quello dei database relazionali. Per interrogare un database NoSQL, è possibile creare un'API in linguaggi di query strutturati dichiarativi oppure è possibile creare un'istanza di un linguaggio di query. Sono ideali per lo sviluppo agile perché sono agili in ogni modo adattandosi rapidamente alle mutevoli esigenze. Fino a poco tempo fa, i database relazionali erano i più utilizzati di tutti i modelli di database. Database I database NoSQL possono essere configurati per fornire flessibilità nella struttura dello schema e supportare un set diversificato di modelli di dati. È appropriato per la creazione di applicazioni con grandi volumi di dati e bassa latenza o tempi di risposta grazie alle loro elevate prestazioni. Se non sei sicuro dei database NoSQL, non è una buona idea iniziare a usarne uno subito.

Le relazioni di dati tra alcune applicazioni non sono modellate utilizzando i riferimenti perché utilizzano meno tabelle (o contenitori). I database NoSQL, oltre ad essere di grandi dimensioni, forniscono un accesso ai dati rapido e semplice. Gli sviluppatori troveranno anche molto più facile programmare con l'uso di questi database. Il ridimensionamento di un database NoSQL si basa sul processo di sfruttamento delle sue capacità di ridimensionamento orizzontale. Sono più adatti a gestire enormi quantità di dati in modo più efficiente.

Di conseguenza, MongoDB è una scelta eccellente per creare un database per applicazioni che non richiedono modifiche su larga scala e sono semplici da interrogare. Tuttavia, se hai bisogno di un database coerente e veloce, dovresti evitare di utilizzare completamente MongoDB e utilizzare invece un database SQL più tradizionale .

Database Nosql: il nuovo standard per l'archiviazione dei dati

Un database NoSQL sta guadagnando popolarità grazie alla sua capacità di archiviare e modellare set di dati complessi in un modo che non è facilmente replicabile o gestito da un database SQL tradizionale. Secondo il testo, i database NoSQL sono più adatti per l'archiviazione di dati semi-strutturati o non strutturati rispetto ai database SQL, che sono più adatti per transazioni su larga scala e gestione dell'integrità dei dati. Mentre i database NoSQL possono essere configurati per soddisfare gli standard di conformità ACID, i database SQL devono.

Perché dovresti usare il database Nosql?

In un database NoSQL, i dati strutturati, semi-strutturati o non strutturati vengono spesso archiviati e modellati in un'unica posizione.

I database relazionali tradizionali non erano supportati dai database NoSQL, creati per affrontare i loro limiti. A differenza dei database relazionali, i database NoSQL tendono ad essere più scalabili e offrono prestazioni migliori. Hanno la flessibilità e la facilità d'uso che consentono loro di essere utilizzati in modo più rapido ed efficiente rispetto ai modelli relazionali, in particolare nell'ambiente di cloud computing. Quando i dati vengono archiviati o recuperati per un utilizzo futuro, sono necessarie meno trasformazioni. Esistono numerosi tipi di dati che possono essere archiviati e recuperati più rapidamente. Molti database NoSQL consentono la creazione di schemi dichiarativi, controllati dagli sviluppatori. Per adattare il database a nuovi tipi di dati, è possibile utilizzare questo metodo.

Poiché i database NoSQL memorizzano i dati in formati nativi, gli sviluppatori non devono convertirli in un archivio. I database NoSQL, in generale, sono costruiti con l'assistenza di un gran numero di sviluppatori. Un cluster di computer può anche configurare ed espandere automaticamente la capacità di un database.

Una delle migliori opzioni per gestire grandi quantità di dati è NoSQL. È in grado di memorizzare quantità illimitate di dati e può essere configurato per modificare i tipi di dati al volo. Di conseguenza, è una buona scelta per i database basati su documenti che non necessitano di definire il tipo di dati in anticipo. È anche uno strumento eccellente perché è in grado di gestire rapidamente i dati. Di conseguenza, è una buona scelta per le applicazioni che elaborano grandi quantità di dati in un breve periodo di tempo.

I pro ei contro dei database Sql Vs Nosql

Poiché i database NoSQL archiviano i dati in forme più semplici e di facile comprensione rispetto ai database SQL, stanno diventando sempre più popolari. I database NoSQL, oltre a consentire agli sviluppatori di modificare direttamente la struttura dei dati, consentono spesso strutture di dati dichiarative.
SQL è una buona scelta per dati molto strutturati se è necessario rispettare i requisiti ACID. Quando si tratta di requisiti dei dati, l'opzione migliore potrebbe essere quella di utilizzare NoSQL se non sono chiari o se i dati non sono strutturati. Quando si archiviano i dati in un database NoSQL, non sono necessari schemi predefiniti come si farebbe quando si archiviano i dati in un database SQL. In alcuni casi, può essere vantaggioso archiviare e recuperare i dati in questo modo, che consente una maggiore libertà.

Per cosa sono più adatti i database Nosql?

I database Nosql sono più adatti per archiviare grandi quantità di dati che non sono strutturati in modo tradizionale. Sono anche utili per gestire carichi di traffico elevati e per applicazioni che richiedono l'accesso ai dati in tempo reale.

Un numero crescente di organizzazioni di tutte le dimensioni sta adottando database NoSQL a seguito della popolarità di NoSQL. Questo articolo cerca di spiegare perché NoSQL sta crescendo in popolarità e quando è la scelta migliore per la creazione di applicazioni? I primi pionieri di Internet erano frustrati dalla tradizionale tecnologia di database, che ha ispirato la creazione di NoSQL. Quando si tratta di database NoSQL, non esiste un momento e un luogo prestabiliti per iniziare a utilizzarli; pertanto, non esiste un punto prestabilito in cui siano appropriati. NoSQL può supportare un'ampia gamma di strutture di database e modelli di dati. I motivi principali per l'utilizzo di NoSQL sono discussi in questa discussione, che riconosce l'importanza di trattarli tutti come un gruppo. I sistemi di database con dati non relazionali vengono integrati nell'era del cloud perché sono stati creati durante quel periodo. Un database NoSQL è spesso più compatibile con la tecnologia di streaming in tempo reale. Quando inizi con MongoDB, il database NoSQL più popolare, puoi provare MongoDB Atlas gratuitamente.

I pro ei contro dei database Nosql

Un database NoSQL offre una serie di vantaggi rispetto a un database relazionale, tra cui un accesso più rapido ai dati, una migliore archiviazione e una maggiore capacità di archiviazione dei tipi di dati. Inoltre, sono popolari nelle applicazioni di dati di grandi dimensioni perché sono più facili da gestire rispetto alle strutture di dati tradizionali.

Perché Netflix usa Nosql?

Netflix utilizza i database NoSQL perché sono più scalabili e offrono prestazioni più rapide rispetto ai tradizionali database relazionali. I database NoSQL sono anche più flessibili, consentendo a Netflix di aggiungere facilmente nuovi tipi di dati e modificare la struttura dei propri dati senza dover ricostruire l'intero database.

Yury Izrailevsky, Director of Cloud and Systems Infrastructure di Netflix, spiega come e perché l'azienda ha spostato alcuni dei suoi sistemi su NoSQL. Netflix utilizza tre strumenti NoSQL oltre a SimpleDB, HBase e Cassandra. Scrive inoltre che l'elevata disponibilità (ovvero un servizio clienti superiore) è in genere più importante della forte coerenza. Netflix ha pubblicato un white paper e un post sul blog sull'uso di MongoDB come database NoSQL. L'azienda utilizza HBase come piattaforma di integrazione Hadoop, nonché Cassandra per la sua scalabilità e la mancanza di un singolo punto di errore. La soluzione di Anand è evitare colli di bottiglia e limiti di scalabilità verticale.

Netflix e Linkedin abbracciano Simpledb e Hbase

Netflix, uno dei servizi di streaming più famosi al mondo, sta migrando da Cassandra a SimpleDB, HBase e Cassandra su Amazon Web Services. SimpleDB è un componente importante della loro architettura NoSQL Node.js e ridimensiona il database per la loro topologia multi-attiva, indici secondari coerenti globali, transazioni globali e requisiti open source. Inoltre, intendono utilizzare Cassandra come componente infrastrutturale chiave per un prodotto di streaming distribuito a livello globale. LinkedIn, uno dei siti di social networking più grandi e popolari al mondo, utilizza un database grafico NoSQL in aggiunta al suo database esistente per alimentare le relazioni tra i suoi utenti.

Quando non usare Nosql

Ci sono alcuni motivi principali per cui potresti non voler utilizzare un database NoSQL:
1. Hai bisogno della conformità ACID per le tue transazioni.
2. I tuoi dati sono estremamente strutturati e hai bisogno di un controllo preciso sullo schema.
3. È necessario eseguire join complessi tra set di dati.
4. I tuoi dati sono per lo più statici e non cambiano spesso.
I database NoSQL non sono adatti per applicazioni che devono mantenere un alto livello di coerenza dei dati o per applicazioni che richiedono relazioni dati complesse. Se i tuoi dati sono relativamente semplici e non hanno bisogno di essere strettamente controllati, allora un database NoSQL potrebbe essere una buona opzione.

Lo sharding semplice è possibile con MongoDB, che è molto più semplice di SQL. Possiamo ridimensionare orizzontalmente grazie a Sharding e aggiunge molto valore ai nostri dati. Alcune persone potrebbero avere difficoltà con il blocco della scrittura. In altre parole, non c'è limite alle capacità dei DBMS NoSQL . Se NoSQL deve essere utilizzato per un'ampia gamma di scopi, deve significare qualcosa di diverso da SQL e, se il modello relazionale viene ignorato, NoSQL non sarà mai in grado di sostituire SQL per un'ampia gamma di scopi. La maggior parte delle soluzioni NoSQL che ho visto sembra rientrare nell'approccio dell'archivio valore-chiave, piuttosto che nell'approccio relazionale. Questi composti tendono a perdere le loro proprietà acide man mano che invecchiano.

Tipi di database Nosql

Esistono molti tipi di database NoSQL, ciascuno con i propri punti di forza e di debolezza. I tipi più diffusi sono i database Documento, Valore-chiave, Famiglia di colonne e Grafico. I database di documenti, come MongoDB, sono più adatti per l'archiviazione di dati con uno schema flessibile. I dati vengono archiviati in documenti, che sono simili agli oggetti JSON. Ciò semplifica l'aggiunta e la rimozione di campi secondo necessità. I database di valori-chiave, come Redis, sono ottimizzati per l'archiviazione di dati che possono essere interrogati da una chiave. I valori possono essere qualsiasi cosa, da un semplice numero a una struttura di dati complessa. I database di valori-chiave vengono spesso utilizzati come cache o coda di messaggi. I database della famiglia di colonne, come Cassandra, sono più adatti per l'archiviazione di dati organizzati in colonne. I database della famiglia di colonne sono altamente scalabili e possono essere facilmente distribuiti su più server. I database a grafo, come Neo4j, sono più adatti per l'archiviazione di dati correlati in modo complesso. I database a grafo sono bravi a gestire i dati che hanno molte relazioni.

Un sistema alternativo ai database SQL tradizionali è denominato NoSQL, che sta per dati non strutturati. Questo tipo di sistema di gestione del database utilizza un modello di dati diverso dal tradizionale modello di tabella a righe e colonne utilizzato nei database relazionali. Ci sono anche numerosi database NoSQL tra cui scegliere. I database di documenti dei tipi più diffusi sono in genere implementati con un'architettura scale-out. Piattaforme di e-commerce, piattaforme di trading e piattaforme di sviluppo di app mobili sono solo alcuni esempi di casi d'uso. Questo articolo esamina i principali database NoSQL, inclusi MongoDB e PostgreSQL. A causa della velocità con cui le colonne possono essere aggregate, le colonne possono essere aggregate rapidamente nei database a colonne.

Devono essere in grado di scrivere i dati in modo tale che sia difficile essere coerenti. È fondamentale ottimizzare i database a grafo per cercare e acquisire elementi di dati correlati tra loro. In SQL, eliminano il sovraccarico associato all'unione di più tabelle.

Esempio di database Nosql

I database NoSQL basati su colonne includono Cassandra, HBase e Hypertable.

Il database NoSQL non richiede un singolo schema e non richiede l'utilizzo di alcuna struttura dati relazionale. I database NoSQL possono essere utilizzati per l'archiviazione di dati su larga scala perché possono essere distribuiti tra utenti con enormi requisiti di archiviazione. Aziende come Twitter, Facebook e Google utilizzano NoSQL per archiviare grandi quantità di dati e creare app Web in tempo reale. Un database di valore importante archivia e recupera i dati come coppia chiave-valore. Questo tipo di database NoSQL può essere utilizzato come raccolta, dizionario o come matrice di istruzioni associative. I tipi di documento vengono utilizzati principalmente nei sistemi di gestione dei contenuti, piattaforme di blog, analisi in tempo reale ed e-commerce. I database a base di grafici vengono spesso utilizzati per analizzare dati spaziali, dati logistici e social network.

Puoi definire le viste in CouchDB usando MapReduce. Secondo lo studio, solo due delle tre garanzie sono fornite da un archivio dati distribuito. Coerenza dei dati: la coerenza dei dati deve essere mantenuta anche dopo l'esecuzione di un'operazione. Se la comunicazione tra i server non è affidabile, il funzionamento del sistema non deve essere interrotto.

Dove vengono utilizzati i database Nosql?

Un database NoSQL sta diventando sempre più comune a causa della crescita dei big data e delle applicazioni web in tempo reale. I sistemi NoSQL sono anche noti come Non solo SQL oltre a essere indicati come linguaggi di query simili a SQL, oltre a fungere da archivi di dati persistenti poliglotta.

Tre motivi per utilizzare i database Nosql

Un database NoSQL è popolare per una serie di motivi. Le soluzioni sono progettate per essere semplici da usare, veloci e scalabili. Possono essere utilizzati per una varietà di applicazioni, tra cui applicazioni Web, applicazioni mobili e analisi dei big data. È anche molto popolare per la sua facilità d'uso e flessibilità.

Struttura del database Nosql

Invece di archiviare i dati nelle tabelle, i database NoSQL archiviano i dati nei documenti. Di conseguenza, li classifichiamo come "non solo SQL" e li suddividiamo in base a una varietà di modelli di dati flessibili. Un database NoSQL può avere tutti i tipi diversi desiderati, ad esempio un database di documenti puri, un archivio di valori-chiave, un database a colonne larghe o un database a grafo.

Un database NoSQL è un database non strutturato. Mancano della struttura fissa dei tradizionali database relazionali. Di conseguenza, i database tradizionali stanno diventando sempre più difficili da scalare e funzionare bene. I database NoSQL non richiedono una licenza e possono essere eseguiti su hardware poco costoso. Nella maggior parte dei database NoSQL, non sono disponibili funzionalità di affidabilità supportate in modo nativo per i database relazionali. In questo senso, devono mirare alle prestazioni mantenendo la coerenza. Oltre a implementare il proprio codice proprietario, gli sviluppatori devono anche scrivere il codice del sistema.

Di conseguenza, molte applicazioni potrebbero avere difficoltà a garantire transazioni sicure e affidabili. Un archivio documenti è simile a un archivio valore-chiave in quanto è basato su un modello valore-chiave. Di conseguenza, mancano di coerenza a livello di database, consentendo alle applicazioni di fornire maggiori funzionalità di affidabilità e coerenza. Negli archivi documenti, i valori vengono utilizzati per codificare i dati archiviati. XML, JSON o BSON (JSON con codifica binaria) sono tutte codifiche accettabili per questi documenti. I database a grafo consentono agli sviluppatori di concentrarsi sulle relazioni tra gli oggetti piuttosto che sulle loro proprietà. Poiché MongoDB ha uno schema di archiviazione flessibile, non richiede sempre la stessa struttura e gli stessi campi durante l'archiviazione degli oggetti.

Hypertable utilizza la tecnologia di distribuzione dell'archivio dati per massimizzare il numero di nodi su cui è possibile distribuire gli archivi dati. MongoDB e Cassandra sono due dei più popolari sistemi di gestione di database NoSQL . I database orientati ai documenti, come MongoDB, vengono creati utilizzando i dati codificati C. (noti anche come documenti) vengono archiviati nella loro forma codificata. Viene creato un documento di interrogazione in un database contenente i campi in cui devono essere posizionati i documenti desiderati per recuperarli. Il partizionamento e la distribuzione dei dati su più macchine (nodi) viene definito stratificazione dei dati. Impiega uno schema di replica dei dati simile a quelli impiegati da Cassandra. Mentre Master-Slave è talvolta richiesto dall'amministratore a causa di un problema di automazione, Replica-Set è più efficace nella gestione degli errori e nell'automazione.

Poiché MongoDB è completamente automatizzato, la condivisione dei dati tra gli shard (o la condivisione dei dati tra di loro) è ridotta, rendendo il database altamente scalabile. Esistono molti indici diversi per i database NoSQL, inclusi B-Tree, T-Tree e O2-Tree. I tre tipi di nodi di un T-Tree sono un nodo con un figlio destro e uno sinistro, un nodo foglia senza figli e un nodo a mezza foglia con un solo figlio. O2-Tree è destinato ad essere utilizzato per migliorare le prestazioni degli attuali metodi di indicizzazione. Quando si tratta di aggiornare, B-Tree, oltre a un rapporto di aggiornamento pari a 0, è chiaramente fuori sincrono. Gli alberi con cime a forma di T hanno maggiori possibilità di ottenere buoni risultati. Grazie alle sue elevate prestazioni e scalabilità, i database NoSQL sono cresciuti in popolarità.

Nonostante questi inconvenienti, ci sono ancora lacune nelle loro caratteristiche che consentono coerenza e affidabilità. Le nuove funzionalità sono tra gli strumenti disponibili nei DBMS NoSQL per affrontare queste sfide. L'uso dei database NoSQL è un buon primo passo per affrontare alcune questioni importanti, ma ci sono alcune preoccupazioni.

I database Nosql non supportano i join allo stesso modo dei database relazionali

Il nosql di Oracle si unisce?
I database NoSQL non forniscono join allo stesso modo dei database relazionali. Utilizzando i join in un modo diverso, possono recuperare i dati.

Elenco dei database Nosql

Esistono diversi tipi di database NoSQL, ognuno con i propri vantaggi e svantaggi. I database NoSQL più popolari sono MongoDB, Apache Cassandra e Redis.

Il termine database NoSQL si riferisce a un database non concettuale che può memorizzare i dati in modo diverso rispetto a un database relazionale. Esamineremo i primi cinque database NoSQL in questo articolo: MongoDB, Cassandra, Elasticsearch, Amazon DynamoDB e HBase. Questo database è l'opzione migliore se abbiamo bisogno di una ricerca full-text per la nostra organizzazione. Questo database può essere utilizzato per analizzare grandi quantità di dati. DynamoDB è pensato principalmente per essere utilizzato su larga scala per eseguire applicazioni ad alte prestazioni. Questo database può gestire dieci trilioni di richieste in un giorno ed è utilizzato da quasi 700 organizzazioni. In molti casi, DynamoDB è la soluzione migliore se abbiamo bisogno di gestire un gran numero di query valore-chiave. Quando disponiamo di una piccola quantità di dati, non è possibile per questo database elaborare petabyte di dati, quindi non riceveranno ciò di cui abbiamo bisogno. Se richiediamo l'accesso in tempo reale ai dati nel nostro caso d'uso, questo database sarebbe la scelta migliore.

I diversi tipi di database Nosql

I vantaggi dei database NoSQL rispetto ai database relazionali tradizionali includono velocità, scalabilità e robustezza. Inoltre, sono più facili da usare e possono essere personalizzati per soddisfare esigenze specifiche.
In generale, i database NoSQL sono classificati in quattro tipi: valore-chiave, basati su colonne, basati su documenti e basati su grafici. Questo articolo fornirà una breve panoramica di ciascuno, con particolare attenzione ai suoi vantaggi e svantaggi.
Per archiviare i dati, un database di valori-chiave utilizza un archivio di valori-chiave. Ogni record in un archivio chiave-valore ha una chiave univoca, che è associata ad esso. Quando esegui una query su un database, viene recuperato il valore associato alla chiave.
Un database basato su colonne, come un archivio di valori-chiave, utilizza le colonne anziché le chiavi. Nei database basati su colonne, a ciascuna colonna è associato un tipo di dati (stringa, numero, data e così via). Quando esegui una query sul database, restituirai tutti i valori nella colonna.
I database di documenti sono costruiti su un modello di documento, che consente l'archiviazione dei dati. I database basati su documenti sono costituiti da una raccolta di elementi di dati noti come campi denominati, organizzati per tipo di dati. Quando si interroga il database, viene restituito il valore per un campo specifico in un documento.
I database a grafo possono memorizzare i dati in un modello a grafo in modo intuitivo. I database basati su grafi sono costituiti da una raccolta di nodi e bordi collegati tra loro. Quando si interroga il database, viene restituito il valore per un nodo specifico in un grafico.