I vantaggi e gli svantaggi dei database NoSQL

I database Nosql stanno diventando sempre più popolari come alternativa ai tradizionali database relazionali. Tuttavia, i database nosql hanno il proprio insieme di limitazioni. Uno dei maggiori limiti dei database nosql è la mancanza di supporto per le transazioni. Le transazioni sono una parte vitale di qualsiasi database e consentono di aggiornare i dati in modo sicuro e coerente. Senza transazioni, è possibile che i dati vengano danneggiati o persi. Un'altra limitazione dei database nosql è la mancanza di supporto per query complesse. Le query sono il pane quotidiano di qualsiasi database e i database nosql spesso hanno difficoltà con qualsiasi cosa oltre alle semplici query. Infine, i database nosql sono spesso meno scalabili delle loro controparti relazionali. Ciò è dovuto al fatto che spesso utilizzano modelli di dati più semplici che non sono facilmente scalabili. Nonostante queste limitazioni, i database nosql hanno i loro vantaggi e stanno diventando sempre più popolari. Spesso sono più facili da usare e possono essere più performanti per determinati tipi di carichi di lavoro.

I database NoSQL sono rapidamente emersi come piattaforma leader per l'archiviazione di grandi quantità di dati. Tuttavia, non sono perfetti. In questo articolo esamineremo gli svantaggi ei vantaggi dell'archiviazione NoSQL. La maggior parte dei database NoSQL, nonostante sia ampiamente utilizzata, non supporta le transazioni ACID, che assicurano che i dati rimangano coerenti in tutti i database. Sono disponibili numerosi tipi di database e interfacce di programmazione, ma NoSQL non è uno di questi. Di conseguenza, i database NoSQL richiedono più curve di apprendimento. Per ogni prodotto di archiviazione NoSQL, ci sono alcuni inconvenienti che sono unici per quel prodotto. Quando si tratta di soluzioni NoSQL, le organizzazioni possono prendere una serie di decisioni in base ai pro e ai contro di ciascuna.

Database I database NoSQL possono essere utilizzati per archiviare enormi quantità di dati in data store distribuiti. NoSQL può aiutare con big data, applicazioni web in tempo reale, customer 360, acquisti online, giochi online, Internet of Things, social network e pubblicità online.

Poiché i database SQL sono scalabili verticalmente, è possibile aumentare il carico su un singolo server aumentando la RAM, l'unità SSD o la CPU su un database SQL. I database NoSQL, d'altra parte, sono scalabili verticalmente, il che significa che possono gestire un aumento del traffico semplicemente aggiungendo più server ai loro database.

I database orientati agli oggetti presentano difetti, inclusa la mancanza di compatibilità con le istruzioni SQL. Al momento non esistono database completamente compatibili con SQL, né sono compatibili al 100% con nuovi database che utilizzano il proprio linguaggio di query. I problemi di query di lavoro in un database NoSQL richiedono maggiori conoscenze. Non c'è abbastanza standardizzazione nel sistema.

Il motivo principale di ciò è che i volumi di dati che hai superano i limiti di prestazioni del tuo RDBMS. È possibile risolvere questo problema utilizzando due caratteristiche dei database NoSQL: flessibilità e scalabilità dei dati.

Quali sono i vantaggi e i limiti di Nosql?

NoSQL, oltre a scalabilità, semplicità e basso codice, presenta una serie di altri vantaggi. NoSQL offre una serie di svantaggi, tra cui: è meno maturo, meno flessibile e meno in grado di eseguire query sofisticate. Il numero di query è inferiore. Non intende essere autosufficiente in termini di ridimensionamento.

L'obiettivo dei database NoSQL era affrontare i limiti dei database relazionali tradizionali. Rispetto ai database relazionali, i database NoSQL sono spesso più scalabili e offrono prestazioni migliori. Sono più facili da usare e più flessibili, consentendo di sviluppare in un ambiente di cloud computing più velocemente rispetto ai modelli relazionali. Quando un file di dati viene archiviato o recuperato per un utilizzo futuro, sono necessarie meno trasformazioni. Molti diversi tipi di dati possono essere archiviati e recuperati in modo più semplice. I database NoSQL sono disponibili in una varietà di forme e dimensioni e gli sviluppatori sono incaricati di definire gli schemi. Di conseguenza, è più facile integrare il database in nuovi formati di dati.

I dati archiviati nei database NoSQL sono archiviati in formati nativi, quindi gli sviluppatori non sono tenuti a convertirli in un formato di archivio. Esiste una forte comunità di sviluppatori attorno ai database NoSQL. Quando un database è costruito su un cluster di computer, è anche in grado di espandere e ridurre automaticamente la propria capacità.

Negli ultimi anni, i database NoSQL sono emersi come la tecnologia di archiviazione dei dati più popolare. I database non sono conformi al tradizionale modello di database relazionale , il che potrebbe avere un impatto sulle loro prestazioni. Tuttavia, i database NoSQL presentano molti vantaggi che li rendono ideali per applicazioni specifiche. Uno dei vantaggi più significativi dei database NoSQL è la loro vasta comunità di utenti. Di conseguenza, avrai accesso a un gran numero di risorse per aiutarti a risolvere eventuali problemi che potrebbero sorgere. Poiché non è necessario preoccuparsi della coerenza dei dati in un database NoSQL, la normalizzazione dei dati può essere più semplice. Anche le prestazioni e la scalabilità dei database NoSQL sono superiori a quelle dei database relazionali. È più semplice eseguire un database in questi sistemi perché non richiedono la codifica del database. Quando si tratta di query complesse, i database NoSQL hanno una curva di apprendimento più elevata rispetto ai database relazionali. Oltre alla rigidità dei database NoSQL, c'è una mancanza di rigidità in alcuni altri database. Non è possibile aggiungere o rimuovere colonne da un database NoSQL senza influire sulla struttura del database nel suo insieme. Se è necessario modificare dati incompatibili con lo schema esistente, ciò potrebbe limitare la possibilità di farlo. Nonostante il fatto che i database NoSQL siano meno efficaci nel recupero dei dati rispetto ai database relazionali, sono più convenienti quando si tratta di allocazione delle risorse. Ciò è dovuto al fatto che i database NoSQL non richiedono le risorse necessarie per supportare le transazioni ACID. Come regola generale, l'utilizzo di database NoSQL presenta vantaggi e svantaggi. Le applicazioni basate su database possono essere utilizzate per un'ampia gamma di scopi, comprese le applicazioni Web e le applicazioni che richiedono una scalabilità rapida. Quando scegli un database NoSQL, tieni presente le limitazioni e le caratteristiche di ciascun database.

Quali sono i problemi Problemi con Nosql?

Ci sono diversi problemi che possono sorgere quando si utilizza un database NoSQL. Un problema è che i database NoSQL non sono maturi come i database SQL, quindi potrebbero esserci meno funzionalità e meno supporto disponibile. Inoltre, i database NoSQL possono essere più difficili da interrogare e aggiornare rispetto ai database SQL e potrebbero non supportare tutti gli stessi tipi di dati. Infine, i database NoSQL sono spesso meno scalabili dei database SQL, quindi potrebbero non essere in grado di gestire grandi quantità di dati o carichi di traffico elevati.

I database NoSQL, oltre ad essere più open-source, ci danno maggiore libertà quando si tratta di dati. In MongoDB, possiamo creare due documenti diversi con lo stesso nome ma campi diversi. Dobbiamo reindicizzare i dati in un altro indice quando non riceviamo lo schema o la mappatura di un indice in Elasticsearch. È meno probabile che causi errori. Le corrette tecniche di modellazione dei dati, indicizzazione e partizione garantiscono le massime prestazioni. Il vantaggio di NoSQL rispetto ad altri DBMS è che non deve affrontare errori legati al fatto che la tabella X è già stata riempita di dati e la tabella Y deve ancora venire. Uno svantaggio del codice è che deve essere scritto in modo più difensivo perché non sei sicuro che il record che hai modificato sia già disponibile da un'altra parte dell'applicazione. Alcuni analisti possono scegliere di evitare NoSQL se c'è solo un'analisi limitata e/o nessun JOIN.

È anche difficile definire un database NoSQL più adatto a una determinata attività. MongoDB è stata una scelta eccellente per gestire dati dinamici e accedervi rapidamente. Sebbene possa essere la soluzione migliore per archiviare i dati in un formato specifico o per proteggere i dati con la crittografia, potrebbe non essere la soluzione migliore per archiviare i dati in un formato specifico.
Una delle caratteristiche principali dei database NoSQL è la loro adattabilità. Possono essere utilizzati in una varietà di applicazioni e possono essere adattati per soddisfare i requisiti specifici di un'organizzazione.

Quali sono gli svantaggi di Nosql?

Quali sono alcuni aspetti negativi della tecnologia di database NoSQL ? I database NoSQL spesso non supportano le transazioni ACID (atomiche, coerenti, di isolamento, di durabilità) perché non supportano lo stesso tipo di transazione su più documenti. L'atomicità di un singolo record è accettabile in una varietà di applicazioni, purché lo schema sia configurato correttamente.

Perché Nosql non è affidabile?

I database NoSQL non sono sempre l'opzione migliore e non sono sempre la soluzione più intelligente. Uno dei principali svantaggi dei database NoSQL è che mancano delle caratteristiche di affidabilità che si trovano nei database relazionali. In altre parole, sono presenti caratteristiche di affidabilità come atomicità, coerenza, isolamento e durabilità.

Quale non è un vantaggio di Nosql?

I database Nosql non sono adatti per applicazioni che richiedono query o transazioni complesse. Inoltre, i database nosql non offrono lo stesso livello di sicurezza dei dati e controlli sulla privacy dei database relazionali.

Un'innovazione del database NoSQL memorizza i dati nei record JSON anziché in segmenti e linee come altri database relazionali. La regola no SQL implica che le directory NoSQL possono archiviare e recuperare i dati. Le directory NoSQL sono adattabili, versatili e in grado di identificare e risolvere rapidamente i problemi per una varietà di organizzazioni. Database di documenti, database di valori-chiave, database a colonne larghe e database a grafo sono i quattro tipi principali di database NoSQL. Non possiamo dire con certezza quale sia il database più in grado di affrontare ciascuno di questi problemi. Se il tuo progetto richiede un database specifico, dovresti selezionarlo. I set di dati NoSQL, al contrario delle directory relazionali, sono spesso più adattabili e offrono prestazioni migliori.

Sono necessarie meno modifiche quando i dati vengono rimossi o recuperati per l'uso. Indipendentemente dal tipo di informazioni in tuo possesso, possono essere salvate e recuperate in qualsiasi momento senza problemi. Come risultato di Internet e dei periodi di elaborazione distribuita, i set di dati NoSQL possono ora essere ridimensionati per soddisfare le esigenze di un gran numero di utenti. Inoltre, utilizzando molti PC per veicolare una grande quantità di dati, la base informativa può naturalmente crescere e contrarsi. Inoltre, molte basi di informazioni NoSQL possono essere riprogettate e modificate senza interruzioni. Molte opzioni NoSQL sono varianti pre-create con un numero di elementi chiave ancora da implementare. Una grande organizzazione estrae i dati dalle directory aziendali per valutare la loro competenza e intensità, nonché la loro conoscenza aziendale (BI), che è un argomento IT su cui fanno affidamento molte aziende.

Anche una query di base richiede una programmazione estesa e gli apparati BI tradizionali non consentono l'accesso NoSQL. Il linguaggio standard per la gestione dei database che contengono dati relazionali è il linguaggio di query organizzato (SQL). È un framework NoSQL non sociale e non ha bisogno di un modello formale, nessun join e nessun problema di ridimensionamento. I record JSON possono essere visualizzati come diagrammi con hub e bordi, nonché corrispondenze di stima della chiave, a seconda del tipo di dati. Il ridimensionamento piatto, noto anche come ridimensionamento orizzontale, è il processo di calcolo dei dati nei database NoSQL. Migliora la qualità delle informazioni perché il DBMS mantiene le regole man mano che vengono aggiunte nuove informazioni. L'utilizzo dello sharding per dividere vaste raccolte di dati in frammenti più piccoli distribuiti su vari server è ancora utilizzato nei framework NoSQL oggi .

In quanto directory NoSQL, non ci sarà alcuna garanzia che il linguaggio di query sia strutturato. Il database NoSQL non include alcuno schema, a differenza del database relazionale. A seconda della natura del progetto, potrebbe essere necessario utilizzare più di un NoSQL. Possiamo aiutarti a trovare una società di sviluppo software se ne hai bisogno.

I database di documenti vengono utilizzati principalmente per i dati a cui è possibile accedere in vari modi e che non richiedono una tecnologia sofisticata. Allo stesso modo in cui i database di documenti identificano ogni oggetto utilizzando la sua chiave, i database di valori-chiave identificano ogni oggetto utilizzando la sua chiave. Un database a colonne larghe, come un database di valori-chiave, archivia i dati in colonne anziché in righe. I database a grafo, al contrario dei data warehouse più tradizionali, vengono utilizzati per visualizzare dati complessi. I database NoSQL sono in genere più veloci dei database RDBMS in termini di prestazioni. La sintassi delle query SQL tradizionale utilizzata nei database RDBMS può essere lenta rispetto alla più efficiente sintassi NoSQL utilizzata nei database SQL. Inoltre, i database NoSQL utilizzano una struttura dati diversa rispetto ai database RDBMS, il che può comportare prestazioni più veloci. I sistemi di database per la gestione di enormi quantità di dati e transazioni, come i database NoSQL, sono semplici da utilizzare e in genere utilizzano server poco costosi, mentre i database RDBMS sono più costosi e richiedono grandi quantità di storage e potenza di calcolo. Di conseguenza, NoSQL può essere molto più costoso archiviare ed elaborare i dati rispetto a RDBMS. I tipi di database NoSQL dipendono dal loro modello di dati e da come sono progettati. I tipi di documento includono grafici, tipi di valore-chiave, tipi di colonne larghe e così via. I database dei documenti vengono utilizzati principalmente per i dati non sensibili al tempo a cui devono accedere più utenti contemporaneamente.

I pro ei contro dei database Nosql

I vantaggi dei database NoSQL sono numerosi, ma hanno un costo. I database NoSQL non possono archiviare in modo affidabile i dati strutturati, per la prima volta. Inoltre, non ha la capacità di eseguire join, il che lo rende meno versatile quando si tratta di eseguire query sui dati. I database NoSQL possono quindi essere utilizzati per applicazioni che non necessitano di molti dati archiviati in un formato strutturato, nonché per quelle che richiedono grandi dimensioni.

Quali sono gli svantaggi dell'utilizzo di un database Nosql come MongoDB?

Inoltre, ci sono alcuni svantaggi dei database MongoDB NoSQL. MongoDB richiede una grande quantità di memoria per l'archiviazione dei dati. Le dimensioni dei documenti sono limitate, ad esempio 16 MB. MongoDB non supporta l'elaborazione delle transazioni.

MongoDB è un database a scalabilità orizzontale basato sulla piattaforma open source MongoDB. Questo database, noto anche come database NoSQL, è stato creato nel 2007. Poiché NoSQL non riguarda solo SQL, può essere utilizzato in una varietà di formati come colonne, documenti, grafici, coppie chiave-valore e così via. MongoDB è stato salutato come uno dei database NoSQL più importanti di tutti i tempi. È stato progettato con l'obiettivo di renderlo il più semplice possibile da usare per le applicazioni web. Non ci sono tabelle in un database MongoDB NoSQL , il che semplifica il lavoro degli sviluppatori. I dati BSON vengono archiviati in formato JSON o JSON esteso, in cui le coppie chiave-valore vengono utilizzate per archiviare i dati.

Nel caso di una chiave univoca, viene definito il valore ad essa assegnato. I valori vengono memorizzati in documenti che vengono poi ospitati in raccolte. Nel formato BSON è possibile archiviare una varietà di tipi di dati, tra cui boolean, string, double, integer, object, finery data, JavaScript, array e così via. MongoDB, rilasciato nel 2007, è cresciuto fino a servire migliaia di app nell'ultimo decennio. L'IT aziendale dispone ora di nuove funzionalità che gli consentiranno di supportare le operazioni di MongoDB. Questo database può essere utilizzato con qualsiasi linguaggio di programmazione, inclusi Java, Go, C#, Python, PHP, Scala, Rust e Ruby on Rails. La comunità open source per MongoDB si estende in tutto il mondo ed è composta da sviluppatori provenienti da tutto il mondo. Nonostante il fatto che MongoDB abbia molti vantaggi, ci sono ancora alcuni svantaggi. La nidificazione di più documenti per più livelli è vietata e non sono consentiti documenti di dimensioni superiori a 16 MB.

I database NoSQL sono vantaggiosi in quanto possono gestire una grande quantità di dati in un breve periodo di tempo. Possono anche essere utilizzati per archiviare quantità di dati relativamente piccole.

Quando non usare Nosql

Ci sono alcuni motivi principali per cui potresti non voler utilizzare un database NoSQL:
-Hai bisogno di transazioni ACID. I database NoSQL generalmente non sono adatti a supportare transazioni che si estendono su più record.
-I tuoi dati sono altamente strutturati. Se i tuoi dati sono semplici e ben organizzati, un database NoSQL potrebbe non essere la scelta migliore.
-Hai grandi quantità di dati. I database NoSQL possono avere difficoltà a ridimensionarsi per gestire set di dati molto grandi.
-Hai bisogno di query complesse. I database NoSQL spesso non supportano SQL o altri linguaggi di query standard.

MongoDB ha capacità di sharding molto migliori rispetto a SQL. La possibilità di ridimensionare orizzontalmente è uno dei vantaggi di Sharding. Potrebbero esserci alcune persone che trovano ingombrante il blocco della scrittura. Secondo te, non c'è limite al numero di funzioni che i DBMS NoSQL possono gestire. Non c'è modo di dire noSQL perché non può significare nessun database relazionale e se il modello relazionale viene ignorato, NoSQL non sarà mai in grado di sostituire SQL per una varietà di scopi. La maggior parte delle soluzioni NoSQL che ho visto rientrare nell'approccio dell'archivio valore-chiave e devo ancora trovare una soluzione NoSQL relazionale. Questi acidi, d'altra parte, hanno una scarsa esperienza nella produzione di ACIDI.

NoSQL non è affidabile come SQL per la coerenza dei dati, ma è più stabile quando si tratta di ridondanza e integrità dei dati. La mancanza di dati sulle transazioni in NoSQL può renderlo più affidabile di SQL in alcune situazioni.
SQL è il miglior database per i pagamenti e dovrebbe essere utilizzato regolarmente. È importante ricordare che NoSQL può essere più stabile in alcune circostanze, quindi non dovrebbe essere completamente escluso.

Vantaggi di Nosql rispetto a Sql

I database SQL esistono da decenni e sono la soluzione collaudata per l'archiviazione di dati relazionali. Tuttavia, i database NoSQL hanno guadagnato popolarità negli ultimi anni grazie ai loro vantaggi rispetto ai database SQL. I database NoSQL sono più scalabili, possono essere distribuiti più facilmente e sono generalmente più performanti dei database SQL. Inoltre, i database NoSQL sono spesso più adatti per la gestione di dati non strutturati.

La scelta di un database cloud dovrebbe essere basata sull'aspetto dei tuoi dati, su come li interrogherai e sulla tua capacità di ridimensionamento. I database SQL (linguaggio di query strutturato) o NoSQL (non solo SQL) saranno i fattori più importanti nel decidere quale database utilizzare. La nostra serie Big Data in the Cloud è ora al suo terzo articolo. I dati che possono essere archiviati in un database NoSQL, come il contenuto di articoli, post sui social media e altri tipi di dati non strutturati, sono molto più adatti a questo tipo di database. Le coppie basate su grafico o valore-chiave possono essere utilizzate come archivi di dati, nonché archivi di colonne. Un database NoSQL è costruito pensando sia alla scalabilità che alla flessibilità. Il tuo database si espanderà man mano che cresci la tua attività.

Poiché i database NoSQL e NoSQL si ridimensionano in modi diversi, dovrai pensare a come crescerà il tuo set di dati in futuro. È stato proposto di combinare entrambi i tipi di database per sfruttare le loro migliori caratteristiche. Sono disponibili numerose opzioni di database, indipendentemente dal fatto che tu scelga di utilizzare un database on-premise o cloud. Una delle scelte più importanti è se utilizzare un database NoSQL o un database NoSQL come archivio dati principale. Il nostro prossimo argomento saranno i data warehouse e i data lake, che sono due componenti aggiuntivi per l'archiviazione dei dati nel cloud.

I dati basati su NoSQL e che possono essere archiviati in vari modi sono l'ideale per questo tipo di applicazione. La capacità di archiviare tutti i tipi di dati in NoSQL riduce la quantità di lavoro necessaria per distinguere tra diversi tipi di dati. Man mano che le tue esigenze di dati cambiano, puoi aumentarle o ridurle rapidamente. Inoltre, NoSQL è più flessibile in termini di archiviazione dei dati rispetto ai database SQL, che sono migliori per le transazioni basate su tabelle. In generale, NoSQL è una scelta eccellente per archiviare grandi quantità di dati in modo flessibile e scalabile.

Quali sono i diversi problemi affrontati dall'impresa quando decide di utilizzare la tecnologia Nosql?

Ci sono alcuni problemi diversi che possono sorgere quando un'azienda decide di utilizzare una tecnologia NoSQL. Un problema è che con NoSQL non esiste un modo standard per interrogare i dati, quindi ogni azienda deve sviluppare i propri metodi per farlo. Questo può essere un processo difficile e che richiede tempo. Un altro potenziale problema è che i database NoSQL sono spesso meno scalabili delle loro controparti relazionali, quindi un'azienda deve essere sicura che le sue esigenze di dati non superino le capacità del database NoSQL che sceglie. Inoltre, i database NoSQL possono essere più difficili da gestire rispetto ai database relazionali, quindi un'azienda deve disporre di personale in grado di farlo.

In qualità di architetto d'impresa, sono sempre alla ricerca di nuovi concetti/idee innovativi che possano avvantaggiare i miei clienti aziendali in vari mercati verticali. Di recente, stavo pensando di approfondire questa tendenza NoSQL per determinare in che modo i miei clienti possono trarne vantaggio. Inoltre, volevo sapere se questo è il momento giusto per le aziende di considerare di mettere in pratica lo stesso. La distinzione tra database relazionali e database non razionali è che i database non razionali non devono aderire strettamente alle proprietà ACID, come Consistency e Isolation. Una buona idea di quali casi d'uso soddisferà la soluzione è derivata dal suo tipo di archiviazione. Viviamo in un'era di dati strutturati, che è molto più comune rispetto agli ultimi anni '80 e '90, quando la maggior parte dei dati in un database aziendale veniva archiviata. I database non relazionali forniscono la migliore soluzione complessiva per gestire queste tendenze (al contrario delle soluzioni RDBMS) perché possono supportare dati non strutturati, scalare orizzontalmente attraverso la partizione e fornire supporto ad alta disponibilità.

Questi sono alcuni dei casi d'uso rilevanti. Al giorno d'oggi, molte organizzazioni offrono ai propri utenti la possibilità di utilizzare forum di messaggi, blog e così via per eseguire il social computing e i " database non relazionali " possono aiutarli a soddisfare le loro fusioni e acquisizioni, riduzione dei costi, turn-around più rapido e altre sfide . Può aiutare ad affrontare i seguenti problemi degli utenti finali, che sono i più frequenti e difficili da risolvere. Presenta il vantaggio di tempi di rotazione inferiori, un costo totale di proprietà inferiore e agilità aziendale. In questo campo, i database non relazionali eccellono in termini di prestazioni, soprattutto quando il volume di dati da archiviare e gestire è elevato. Nonostante il fatto che questi vantaggi a lungo termine possano superare qualsiasi svantaggio a breve termine, ci sono ancora sfide significative per le aziende che vogliono implementare soluzioni non relazionali. Al giorno d'oggi, ci sono pochi "database non relazionali" che hanno una soluzione di supporto da un'organizzazione esterna.

Solo in quelli che ne hanno uno, come Oracle, IBM o Microsoft, puoi competere con le più grandi società di software del mondo. È sempre un argomento di contesa tra i responsabili delle decisioni aziendali quando si tratta di ripristino dei dati, backup e correzioni dei dati ad hoc. Attualmente, l'adozione di database non relazionali da parte delle imprese è ancora agli inizi. È importante ricordare che NoSQL può essere utilizzato per costruire l'impresa del futuro. Se vuoi capire in che modo NoSQL aiuterà l'azienda, è fondamentale creare prima una condivisione mentale tra le principali parti interessate. In questo confronto viene fornita una panoramica di una serie di database non relazionali, rendendolo un buon punto di partenza per le aziende che stanno pensando a un'adozione seria in questo momento. Se un'organizzazione richiede più di una soluzione per i propri requisiti specifici, considerare una delle quattro opzioni che presentano le caratteristiche più compatibili con i propri requisiti.

Determinare la regola empirica per la selezione prodotto/risolta: definire l'astrazione per l'accesso ai dati. Avrai bisogno di un modello che ti aiuti a pianificare le prestazioni e la scalabilità. Nei prossimi anni non sarà facile creare una Data Service Platform comune per database non relazionali e astrazioni di accesso ai dati standardizzate. Tuttavia, avere questo in testa fin dall'inizio ti aiuterà a prendere la decisione giusta durante il viaggio. Quando si decidono funzionalità o versioni, Enterprise deve essere consapevole dei problemi e delle soluzioni che devono essere affrontati prima di prendere una decisione. Per raggiungere questo obiettivo, è fondamentale utilizzare una modalità iterativa e incentrata sul refactoring. La sfida più grande sarà convincere i decisori aziendali che non tutti i dati/oggetti possono essere utilizzati in RDBMS.

Se vuoi dimostrare che i database non relazionali possono essere utilizzati per un tipo specifico di caso d'uso, provali. Se le aziende vogliono trasformare i loro sistemi di gestione delle informazioni in futuro utilizzando tecnologie come "Database non relazionale", devono provarle subito. Sourav Mazumder è Principal Technology Architect presso Infosys Technologies Limited, avendo trascorso più di 14 anni lavorando nel campo dell'Information Technology. I suoi interessi sono attualmente concentrati su NoSQL, governance del Web 2.0, modellazione delle prestazioni e globalizzazione.

Tipi di database Nosql

I database NoSQL sono disponibili in una varietà di tipi per soddisfare le esigenze di diverse applicazioni. I tipi più comuni sono database di documenti, valori-chiave, colonne e grafici.

I sistemi orientati al database sono quelli che non si basano sui database SQL tradizionali oltre a NoSQL. Nel sistema di dati viene utilizzato un modello di dati diverso dal tradizionale modello di tabella a righe e colonne utilizzato nei sistemi di gestione di database relazionali. Sul mercato sono disponibili diversi database NoSQL, ognuno con il proprio set di caratteristiche. I database di documenti più comunemente utilizzati sono generalmente ridimensionati. Esistono numerosi casi d'uso, come piattaforme di e-commerce, piattaforme di trading e sviluppo di app mobili. Confronta MongoDB con Postgres e scopri di più sui due principali database NoSQL. Un database a colonne può essere utilizzato per aggregare più colonne di una singola colonna.

Poiché scrivono i dati in modo così diverso, è estremamente difficile per loro prendere decisioni coerenti. Un database grafico è un insieme di database ottimizzati per l'acquisizione e la ricerca di connessioni tra elementi di dati. Con questi metodi, non è più necessario gestire l'overhead associato a SQL JOINING di più tabelle.

Grazie alla sua flessibilità, scalabilità e capacità di gestire grandi quantità di dati, MongoDB è ampiamente utilizzato. MongoDB è anche una scelta eccellente per le applicazioni Web e molti siti Web noti lo utilizzano.
Sebbene le capacità di MongoDB siano limitate, ha dimostrato di essere un database affidabile e popolare. MongoDB è una buona scelta per un database NoSQL che potrebbe essere popolare.

Elaborazione dati Nosql

L'elaborazione dei dati Nosql è un tipo di elaborazione dei dati progettato per i database che non utilizzano il modello relazionale standard. Questo tipo di elaborazione dei dati viene spesso utilizzato per attività di elaborazione dei dati su larga scala, come il data mining e il data warehousing.

Un database NoSQL differisce da un database tradizionale in quanto ha una maggiore flessibilità. A differenza di un database relazionale, i database NoSQL memorizzano i dati in una struttura di dati, come un documento. Questa progettazione del database non richiede uno schema per gestire set di dati di grandi dimensioni e non strutturati, consentendo un rapido processo di ridimensionamento. Poiché i database NoSQL non memorizzano dati, non richiedono lo scambio di tabelle. L'applicazione di NoSQL all'analisi dei dati, ai social network e alle app mobili è possibile grazie alla varietà di strutture di dati disponibili. Nonostante il fatto che ogni tipo di database abbia i propri vantaggi, la maggior parte delle aziende preferisce NoSQL e database relazionali. I database di documenti memorizzano i dati come documenti per mantenerli organizzati quando vengono utilizzati in un'applicazione.

I database di documenti sono spesso utilizzati per i sistemi di gestione dei documenti e per i profili utente. I database a colonne memorizzano le informazioni in colonne e facilitano l'accesso a colonne specifiche. Esistono due esempi di questo tipo di database: Apache HBase e Apache Cassandra. I database a grafo, oltre a memorizzare e gestire le connessioni tra gli elementi, fungono anche da portale informativo per il grafo. A differenza di un database tradizionale basato su disco, i dati vengono archiviati nella memoria principale anziché sul disco, il che rende l'accesso ai dati più rapido. Il vantaggio principale dei microservizi è che eliminano la necessità per un'applicazione di archiviare i dati in un'unica posizione, un processo costoso e dispendioso in termini di tempo. L'offerta di database NoSQL di IBM include una vasta gamma di database NoSQL per un'ampia gamma di applicazioni. Questo componente aggiuntivo gratuito IBM Data Management Platform for MongoDB Enterprise Advanced per IBM Cloud Pak for Data è disponibile nella sezione IBM Data Management Platform for MongoDB Enterprise Advanced. Questo servizio è compatibile con un ecosistema open source che include Apache CouchDB, PouchDB e librerie per i più diffusi stack di sviluppo web e mobile.

I vantaggi dei database Nosql

Un database NOSQL offre una serie di vantaggi rispetto a un database relazionale tradizionale. Inoltre, poiché i dati sono archiviati in documenti anziché in tabelle, è più facile accedere ai dati quando li si utilizza. Poiché i modelli di archiviazione basati su documenti sono a basso costo e non si basano su strutture di tabelle, le query vengono eseguite direttamente sui dati anziché su di essi. In termini di archiviazione dei dati, i database NOSQL sono più efficienti dei database basati su Oracle. Non sono tenuti a indicizzare ogni colonna e possono gestire grandi quantità di dati indipendentemente dalla struttura della colonna. I database NOSQL, oltre ad essere più flessibili, sono più efficienti. Sono inoltre disponibili più modelli di dati, come archivi di valori-chiave, database a colonne larghe e database a grafo. Di conseguenza, possono essere personalizzati per soddisfare le esigenze dell'applicazione in questione.

Coerenza dei dati La maggior parte dei database Nosql

Di conseguenza, i database NoSQL sacrificano un certo livello di coerenza per ottenere un elevato livello di disponibilità. I risultati sono più coerenti che se fossero stati realizzati per una forte coerenza. Quando un datastore che garantisce l'integrità di base non restituisce i risultati della scrittura più recente, significa che non è garantito che lo faccia.

Database Nosql: pro e contro

Nella maggior parte dei database NoSQL, non si vede la fine della coerenza finale piuttosto che della coerenza completa. Il tempo necessario per aggiornare il database potrebbe essere più lungo del solito. La coerenza è talvolta indicata come coerenza finale.
Tuttavia, poiché i database NoSQL non supportano le transazioni di database, non sono coerenti come i database SQL. In altre parole, a volte i dati possono essere errati. Questo tipo di transazione non soddisfa le esigenze di transazioni come i prelievi bancari e bancomat, che richiedono una verifica immediata.
Quando richiedi il supporto ACID, riceverai il 100% di integrità e coerenza dei dati. Anche se NoSQL è più adatto per ambienti di query semplici, SQL è la scelta migliore per ambienti di query complessi.