Database Nosql: cosa sono e a cosa servono?

I database Nosql sono sempre più popolari come alternativa ai tradizionali database relazionali. Ma a cosa servono effettivamente? In poche parole, i database nosql vengono utilizzati per archiviare e recuperare dati che non si adattano bene alla struttura tabulare di un database relazionale . Ciò può includere dati altamente strutturati, come i post sui social media, o dati non strutturati, come le interazioni degli utenti su un sito web. I database Nosql vengono spesso utilizzati perché sono più scalabili e più facili da utilizzare rispetto ai database relazionali. Possono anche essere più performanti, soprattutto per le applicazioni che richiedono l'accesso ai dati in tempo reale. Quindi, se stai cercando un'alternativa a un database relazionale, vale sicuramente la pena considerare nosql. Ma prima di effettuare il passaggio, è importante comprendere i compromessi e come funzionano i database nosql.

Molti fornitori forniscono risposte molto generiche come No SQL, che è più adatto per i Big Data e l'accesso al valore-chiave. Cosa significa questo per gli sviluppatori che si trovano di fronte a una dozzina di scelte confuse e nessun vincitore ovvio? Spesso è difficile immaginare come i loro problemi specifici potrebbero essere risolti con il passaggio successivo. Se hai casi d'uso specifici per un prodotto, sono più che disposto ad ascoltarli. Hadoop è una tecnologia intrigante che si trova ai margini di NoSQL, ma è utile vedere cosa ne viene fatto.

L'app mobile di Ryanair, disponibile per oltre 3 milioni di utenti, utilizza NoSQL per alimentarla. La tecnologia NoSQL viene utilizzata da Marriott per gestire il suo sistema di prenotazione, che elabora transazioni per 38 miliardi di dollari all'anno. Il più grande editore di giornali al mondo, The Washington Post, utilizza NoSQL per il suo sistema di gestione dei contenuti proprietario, Presto.

Poiché NoSQL archivia tutti i tipi di dati contemporaneamente, non è necessario eseguire il processo di definizione del tipo di dati che si desidera archiviare. È necessario archiviare i dati in modo scalabile. Come discusso nel nostro precedente articolo, NoSQL offre una flessibilità molto maggiore e la capacità di tenere sotto controllo i costi man mano che i dati cambiano.

Uno dei vantaggi più significativi di NoSQL è la sua scalabilità, semplicità, riduzione del codice e facilità di manutenzione. NoSQL presenta alcuni inconvenienti, oltre alla mancanza di query mature e flessibili. È più difficile trovare una query specifica. Non esiste un unico modo per ridimensionare NoSQL.

È estremamente difficile memorizzare le password sul dispositivo. Poiché i dati crittografati vengono inviati tra il client e il server tramite testo in chiaro (MongoDB), gli strumenti di crittografia esterni come ldap e kerberos non sono consigliati. I file di dati non sono crittografati.

Perché Uber usa Nosql?

Uber utilizza i database NoSQL per soddisfare le sue massicce esigenze di elaborazione dei dati. I database NoSQL sono altamente scalabili e possono gestire grandi quantità di dati in modo molto efficiente. Le esigenze di elaborazione dei dati di Uber sono enormi, quindi l'utilizzo di un database NoSQL è un ottimo modo per assicurarsi che i dati vengano elaborati in modo rapido ed efficiente.

Database Nosql

I database Nosql sono database che non utilizzano il linguaggio sql. Invece, usano una varietà di altri linguaggi e tecnologie.

I sistemi NoSQL per database archiviano i dati in documenti anziché in tabelle. Una piattaforma di gestione dei dati è progettata per essere adattabile, scalabile e in grado di rispondere rapidamente alle moderne esigenze aziendali. I tipi di database NoSQL includono database a grafo, utilizzati per archiviare dati in più colonne, nonché database di documenti puri, utilizzati per archiviare dati in singole colonne. Le organizzazioni Global 2000 stanno adottando rapidamente i database NoSQL per potenziare le applicazioni mission-critical. Ciò è dovuto a cinque tendenze: presentano sfide tecniche troppo difficili da gestire per la maggior parte dei database relazionali. A causa del loro modello di dati fisso, i database relazionali sono una delle principali fonti di contesa per lo sviluppo agile. In NoSQL, un modello di applicazione viene utilizzato per definire il modello di dati.

L'uso di NoSQL non significa che il modello di dati è statico. JSON è il formato de facto per l'archiviazione dei dati nei database orientati ai documenti perché è comodo e facile da usare. Ciò non solo riduce il sovraccarico dei framework ORM, ma semplifica anche lo sviluppo delle applicazioni. N1QL (pronunciato nickel), un potente linguaggio di query che consente a SQL di essere interpretato da JSON, è stato rilasciato con Couchbase Server 4.0. Può anche essere utilizzato per combinare istruzioni (GROUP BY), ordinare (SORT BY), unire (LEFT OUTER / INNER) e molte altre funzioni. Se utilizzato in combinazione con un'architettura scalabile, un database distribuito NoSQL presenta un numero impressionante di vantaggi operativi. A causa della crescita del coinvolgimento dei clienti tramite i canali online, la disponibilità dei servizi sta diventando sempre più importante.

I database NoSQL hanno il vantaggio di essere semplici da implementare, configurare e scalare. Sono stati progettati per consentire agli utenti di memorizzare i propri dati di lettura, scrittura e scrittura nella stessa posizione. Questi sistemi operano su tutte le scale, dai grandi ai piccoli cluster, compresa la gestione e il monitoraggio. Un database NoSQL distribuito può essere replicato tra i server senza richiedere alcun software. Inoltre, i router hardware possono essere utilizzati per abilitare in modo rapido e affidabile i guasti delle applicazioni over-the-counter; le applicazioni non devono attendere che il database rilevi un problema ed eseguano il proprio ripristino da banco. Nelle odierne applicazioni Web, mobili e Internet of Things (IoT), i database NoSQL stanno diventando sempre più popolari.

È cresciuto in popolarità in vari modi negli ultimi anni. È stato costantemente classificato come il database più popolare su Stack Overflow, rendendolo il leader indiscusso in termini di popolarità. Inoltre, si è costantemente classificato come uno dei database più popolari su DataGrip, rendendolo il database più popolare sulla piattaforma. Ad esempio, i database NoSQL possono essere utilizzati da Data Scientist e Machine Learning Engineer per archiviare dati, metadati dei modelli, funzionalità e operazioni. I data engineer possono utilizzarli per archiviare e recuperare dati puliti oltre che per archiviare e recuperare dati puliti. Se desideri eseguire un database NoSQL popolare e affidabile, MongoDB è un buon punto di partenza.

Perché i database Nosql sono un'ottima scelta per applicazioni con grandi volumi di dati

I database NoSQL sono una scelta eccellente per le applicazioni che richiedono grandi quantità di dati, bassa latenza e modelli di dati adattabili. È possibile utilizzare una varietà di modelli di dati per soddisfare le esigenze di varie applicazioni.

Elenco dei database Nosql

Esistono diversi tipi di database NoSQL, ognuno con i propri vantaggi e svantaggi. I tipi più diffusi sono i database orientati alle colonne, ai documenti e ai valori-chiave.
I database orientati alle colonne sono utili per la gestione di grandi quantità di dati che devono essere interrogati frequentemente. Sono utili anche per i dati che possono essere facilmente divisi in colonne, come i dati finanziari. Tuttavia, i database orientati alle colonne possono essere difficili da aggiornare e non gestiscono bene i dati non strutturati.
I database orientati ai documenti sono utili per l'archiviazione di dati che non si adattano perfettamente a righe e colonne. Sono anche utili per archiviare dati che devono essere interrogati in modi diversi. Tuttavia, i database orientati ai documenti possono essere lenti durante l'esecuzione di query su grandi quantità di dati.
I database di valori-chiave sono utili per l'archiviazione di dati che non devono essere interrogati spesso. Sono utili anche per archiviare dati che possono essere facilmente divisi in coppie chiave-valore, come le informazioni sui prodotti. Tuttavia, i database di valori-chiave possono essere difficili da aggiornare e non gestiscono bene i dati non strutturati.

I database non concettuali come NoSQL possono archiviare i dati in modo diverso rispetto ai database relazionali. In questo articolo esamineremo i principali database NoSQL, come MongoDB, Cassandra, Elastica, Amazon DynamoDB , HBase e così via. Se dobbiamo cercare il testo completo in una situazione come questa, questo database è la scelta migliore per noi. Questo database può essere utilizzato per identificare una grande quantità di dati e analizzarli. L'obiettivo principale di Amazon DynamoDB è fornire applicazioni ad alte prestazioni indipendentemente dalle loro dimensioni. Circa 700 organizzazioni utilizzano questo database, che può gestire dieci trilioni di richieste in un solo giorno. Quando dobbiamo gestire un gran numero di query critiche in una semplice query valore-chiave, DynamoDB è l'opzione migliore. Quando disponiamo di una quantità relativamente piccola di dati, non otterremo i risultati desiderati perché questo database può elaborare petabyte di dati. Se, nel nostro caso d'uso, richiediamo l'accesso in tempo reale ai dati, dovremmo utilizzare questo database.

Database Nosql

Un database NoSQL è un database non relazionale che non utilizza il tradizionale schema basato su tabelle di un database relazionale. I database NoSQL vengono spesso utilizzati per l'archiviazione e l'elaborazione di dati su larga scala , ad esempio nelle applicazioni Big Data.

Un sistema NoSQL è un sistema che utilizza un tipo di database diverso rispetto a un database SQL tradizionale. Usano modelli di dati che differiscono dai tradizionali modelli di tabella riga e colonna utilizzati nei sistemi di gestione dei database relazionali . Anche il mondo dei database NoSQL è abbastanza unico. I database di documenti comunemente utilizzati vengono generalmente implementati utilizzando un'architettura scalabile. I casi d'uso possono essere utilizzati in una varietà di settori, tra cui piattaforme di e-commerce, piattaforme di trading e sviluppo di app mobili. Il confronto tra MongoDB e Postgres fornisce un confronto dettagliato dei due principali database NoSQL. In un database a colonne, una data colonna può essere facilmente aggregata.

Il modo in cui scrivono i dati rende difficile per loro essere coerenti. I database grafici acquisiscono e ricercano connessioni tra elementi di dati utilizzando algoritmi ottimizzati. L'overhead di SQL JOINING di più tabelle può essere evitato utilizzando questi metodi.

Anche così, i database NoSQL hanno maggiori vantaggi in termini di prestazioni rispetto ai database relazionali per una varietà di query e possono essere ridimensionati per gestire più dati.
Il database NoSQL sta diventando sempre più popolare poiché sempre più persone lo usano per vari tipi di query perché ha prestazioni più veloci e la capacità di gestire più dati rispetto a un database relazionale. I database SQL hanno meno probabilità di fallire rispetto ai database NoSQL quando si tratta di query complesse; tuttavia, i database NoSQL possono offrire un livello di prestazioni più elevato per alcuni tipi di query.

Perché i database Nosql stanno guadagnando popolarità

Ci sono diversi motivi per cui i database NoSQL stanno diventando più popolari. Il modo in cui i dati vengono archiviati differisce da quello che usano, rendendo alcune applicazioni più efficienti. Questi database sono anche più scalabili dei database relazionali, rendendoli utili nelle grandi organizzazioni.

Campo Nosql

Nosql camp è una conferenza per sviluppatori e utenti di tecnologie di database nosql. La conferenza presenta discorsi di esperti e utenti di nosql, oltre a opportunità di networking e collaborazione.

Non è necessario avere capacità di programmazione. Scopri in dettaglio i database NoSQL, tra cui Redis, MongoDB, Apache Cassandra e Neo4j. In questo corso imparerai come utilizzare NoSQL per analizzare ed estrarre informazioni da dati non strutturati seguendo le avventure di un social network fittizio. Questo corso esaminerà in dettaglio i database delle famiglie di colonne, considerando i loro vantaggi e svantaggi. Sarai in grado di determinare quali database di documenti sono adatti sulla base di questi risultati. Questo corso si concluderà con Gousto, un'azienda che ha sfruttato Neo4j, un database che ha migliorato il controllo dei costi.