La giusta soluzione di database per il tuo progetto

Non esiste una risposta univoca a questa domanda, poiché la migliore soluzione di database per un determinato progetto dipende da una serie di fattori. Tuttavia, in generale, i database SQL sono più adatti per dati strutturati facili da interrogare e i database nosql sono migliori per dati non strutturati facili da scalare.

La spina dorsale di qualsiasi sottocampo della scienza dei dati sono i dati. I dati vengono generalmente archiviati in un sistema di gestione del database (DBMS) se necessario. Il linguaggio DBMS è necessario per l'interazione e la comunicazione con il DBMS. SQL è il linguaggio di programmazione utilizzato per interagire con i DBMS (i database NoSQL strutturati sono un altro nome per un tipo di database che sta guadagnando popolarità nel campo dei database. I dati non vengono archiviati in tabelle o record nei database NoSQL, che non sono database relazionali.La struttura di archiviazione dei dati, d'altra parte, è stata adattata per soddisfare requisiti specifici.Ci sono quattro tipi principali di modelli di database: orientato alla colonna, orientato al documento, coppie chiave-valore e database a grafo.

Il database orientato ai documenti MongoDB è un buon esempio di ciò che Python può fare con esso. Hai più libertà di scelta quando sviluppi la tua struttura dati con i database NoSQL. Il database SQL , invece, ha una struttura più rigida e un tipo di dati meno flessibile. Per coloro che non conoscono SQL, passare a NoSQL potrebbe essere l'opzione migliore. Dovresti selezionare una lingua specifica per le tue esigenze in base ai suoi vantaggi e svantaggi, nonché alla sua applicazione e accessibilità. Non ci sono distinzioni chiare da fare e SQL non è intrinsecamente superiore a NoSQL o al modo in cui è scritto. Ascolta i tuoi dati e prendi la decisione giusta.

Confronto tra SQL e NoSQL

I database SQL sono più sviluppati dei database NoSQL a causa della loro lunga storia di utilizzo. Di conseguenza, i principianti dovrebbero iniziare con SQL e passare a NoSQL se vogliono saperne di più sulla programmazione.

Un database NoSQL è spesso più efficiente nell'organizzare, modellare e archiviare dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati rispetto a un database tradizionale .

Molti degli stessi vantaggi possono essere trovati nei database NoSQL come nei database relazionali. I sistemi di database per NoSQL utilizzano una varietà di modelli di dati flessibili, sono scalabili orizzontalmente, hanno query estremamente veloci e sono semplici da implementare. In un database NoSQL, gli schemi sono in genere molto flessibili.

Dovrei usare Nosql o Sql?

È possibile eseguire query NoSQL, ma sono molto più lente. C'è un alto livello di attività di transazione nella tua applicazione. I database SQL sono una scelta migliore per le transazioni di alto livello o l'archiviazione di dati su larga scala perché sono più stabili e garantiscono l'integrità dei dati. ACID è un must se vuoi che funzioni.

Alcuni progetti sono più adatti ai database SQL, mentre altri funzionano bene con i database NoSQL. La tecnologia del database può essere configurata in molti modi, ma è fondamentale considerare quale soluzione è giusta per te. È comune per le aziende utilizzare database non relazionali e relazionali per un'ampia gamma di scopi aziendali. Per essere efficaci, i tuoi dati devono essere conservati in modo organizzato. I database NoSQL sono diventati popolari grazie alla loro elevata velocità e scalabilità. Se sei interessato all'integrazione dei Big Data, NoSQL offre una serie di vantaggi, tra cui costi inferiori, scalabilità più semplice e un ambiente open source. In un certo senso, NoSQL è la via del futuro, ma altri temono che non aderisca agli standard ACID e non sia veramente una tecnologia NoSQL.

I database NoSQL in genere hanno prestazioni migliori nell'archiviazione di valori-chiave rispetto ai database SQL. L'unica avvertenza è che potrebbero non supportare le transazioni ACID, il che può causare incoerenza dei dati. MongoDB è più veloce e più scalabile di SQL ed è molto più grande di SQL.

Sql o Nosql è meglio per i Big Data?

La risposta a questa domanda dipende da cosa intendi per "big data". Se intendi semplicemente una grande quantità di dati, è possibile utilizzare SQL o NoSQL. Tuttavia, se è necessario elaborare e analizzare rapidamente una grande quantità di dati, SQL è l'opzione migliore.

In termini di ottimizzazione dei processi di produzione, i big data e l'analisi sono un progresso tecnologico promettente. È costituito da vari tipi di informazioni, inclusi dati strutturati e non strutturati. I dati di produzione possono essere raccolti dai dati dei sensori, che includono il movimento dei container di spedizione, le telecamere nell'area di produzione e i dispositivi di consumo. Nel settore manifatturiero, le architetture NoSQL sarebbero preferibili perché la maggior parte dei dati non è strutturata, mentre le architetture SQL sarebbero inefficienti. I database NoSQL non richiedono schemi perché i dati sono archiviati nella stessa tabella di tutti gli altri elementi. La natura dei dati che ciascuna società utilizzerà per la separazione è determinata dalla linea di separazione. Affinché una transazione funzioni correttamente in un database relazionale, è necessario seguire quattro principi fondamentali.

L'utilizzo di framework di cloud computing per lavorare con i sistemi NoSQL è vantaggioso perché si integrano abbastanza bene con i sistemi cloud. NoSQL può essere utilizzato per ottimizzare il processo di produzione in tempo reale integrandolo con i Manufacturing Execution Systems (MES). Questo metodo è stato realizzato attraverso l'uso dell'analisi dei big data, che ha consentito risposte più rapide alle mutevoli condizioni. Il database NoSQL, di conseguenza, è semplice da configurare e può essere utilizzato per l'analisi. L'uso di database a risposta più rapida, come NoSQL, consente al management di condurre simulazioni migliori, prendendo decisioni migliori su cosa vendere. Poiché i database NoSQL sono vulnerabili ad attacchi cross-site, attacchi injection e attacchi di forza bruta, dovrebbero essere presi in considerazione. Un attacco injection è un metodo per caricare i dati nei comandi di query NoSQL e nelle istruzioni di archiviazione.

Preoccupazioni per l'architettura NoSQL sono state espresse in particolare dall'industria manifatturiera. Le specifiche di un sistema di produzione possono essere modificate se un utente malintenzionato ha attaccato con successo il sistema e ha consegnato un attacco Denial of Service o Injection. In un mercato altamente competitivo, ciò può fornire un vantaggio ai concorrenti.

I database NoSQL possono essere ridimensionati orizzontalmente.

Quale database è il migliore per i dati di grandi dimensioni?

Amazon Redshift, Azure Synapse Analytics, Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL, IBM DB2 e così via sono solo alcuni degli strumenti che possono essere utilizzati per creare un sito Web.

Sql è buono per i Big Data?

I motori SQL-on-Hadoop possono gestire enormi database utilizzando le API di Hadoop. Di conseguenza, al momento non ci sono prove che il mito secondo cui "i big data sono troppo grandi per i sistemi SQL" sia vero. Non esiste un mito. SQL è un noto linguaggio di programmazione ampiamente utilizzato nel campo dei big data.

Quale database è il migliore per l'archiviazione dei dati?

Non esiste una risposta univoca a questa domanda poiché dipende da una serie di fattori, tra cui il tipo di dati archiviati, il carico di lavoro previsto, il livello richiesto di disponibilità e prestazioni e il budget. Alcuni dei sistemi di gestione dei database più popolari includono MySQL, Microsoft SQL Server, Oracle Database e PostgreSQL.

Diversi utenti possono accedere e conservare le informazioni memorizzate in un database, aggiornarle e modificarle contemporaneamente, in modo sicuro ed efficiente. Un database moderno può essere classificato in una varietà di categorie in base ai suoi vantaggi e svantaggi. Vedremo le differenze tra un sistema di gestione di database relazionali (RDBMS) e un sistema di gestione di database non relazionali (NoSQL). Invece di archiviare i dati in database relazionali, puoi organizzarli in modo più casuale. Inoltre, supportano i formati NoSQL come JSON, che è essenziale per le applicazioni basate sul web. Gli archivi di documenti sono database con schemi che possono essere modificati in vari modi, che sono più adatti per dati semi-strutturati. Sebbene i negozi di grafici potrebbero non essere i più scalabili, possono essere utilizzati in modo efficiente nella prevenzione delle frodi e in altri casi aziendali.

L'opzione di ridimensionamento verticale è più adatta ai server perché aumenta la potenza di calcolo anziché aggiungere più server al sistema. Le aziende possono essere più elastiche grazie al ridimensionamento orizzontale, grazie ai database NoSQL. La velocità di un database, come un documento, è più importante della conformità ACID, quindi è meglio scegliere un database non relazionale. Myso è un RDBMS gratuito che Oracle possiede e gestisce. Il motore di database open source PostgreSQL ha opzioni di ridimensionamento illimitate ed è gratuito. Esegue database sia on-site che on-demand, rendendolo adatto sia per ambienti basati su cloud che on-site. Microsoft ha anche aggiunto funzionalità di query di dati temporali come parte del suo aggiornamento del 2016 al suo servizio di archiviazione di Azure.

Il motore di database open source MongoDB è progettato specificamente per le applicazioni che archiviano dati non strutturati. Può essere utilizzato su quasi tutti i sistemi operativi perché si integra bene con un'ampia gamma di database, oltre a Linux. Poiché Postgres è completamente gratuito e privo di scalabilità, è una scelta eccellente per aziende di qualsiasi dimensione. Se stai creando un data warehouse per analizzare i dati, potresti prendere in considerazione l'utilizzo di una piattaforma diversa. Con Integrate.io, puoi integrare tutte le tue origini dati in un'unica piattaforma di facile utilizzo. I big data consentono di spostare i dati da una posizione all'altra senza la necessità di codice o codice basso. Un database può essere analizzato senza competenze di programmazione o codice.

Nosql è più sicuro di Sql?

Quali sono i vantaggi di SQL rispetto a NoSQL e perché? Poiché i database SQL aderiscono alle proprietà ACID che garantiscono transazioni di dati affidabili, sono più sicuri dei database NoSQL in questo contesto. I database SQL, oltre a utilizzare la sicurezza basata sui ruoli, la utilizzano a livello di riga e colonna.

Il linguaggio di query strutturato (SQL) ei sistemi di gestione di database relazionali (RDBMS) sono componenti fondamentali per il successo di un'operazione di database. In un database NoSQL, c'è meno table space, permettendogli di gestire un'ampia gamma di tipi di dati. È possibile evitare l'aggiornamento utilizzando il suo modello di "scalabilità orizzontale". Aggiungendo nuovi server al cluster, non saranno più necessarie nuove apparecchiature. Tutti i dati vengono archiviati in un singolo record quando si utilizza NoSQL in un modello di dati denormalizzato. Di conseguenza, il sistema sarà in grado di funzionare in modo più efficiente perché ci sarà meno carico su di esso. Il principio di base di NoSQL è il principio Basically Available, Soft State e Consistent (BASE).

Una tabella NoSQL non può essere partizionata con autorizzazione. Gli utenti possono incontrare istantanee diverse se le hanno viste in passato e hanno riscontrato di recente la "condizione di competizione", che aumenta la possibilità di errori. Inoltre, questo servizio manca di integrità, riservatezza e sicurezza, rendendo difficile ottenere rapidamente dati sensibili. SQL ha un vantaggio significativo rispetto a NoSQL grazie alle sue soluzioni aziendali e agli approcci tradizionali alla gestione dei database.

È importante notare che NoSQL non è una panacea per tutti i problemi. SQL non sostituisce questa funzione; piuttosto, lo aiuta nel suo sviluppo. Sono difettosi, hanno alcune limitazioni e non sempre funzionano come previsto. Nel complesso, tuttavia, offrono molti vantaggi, tra cui una maggiore flessibilità, un accesso più rapido ai dati e una migliore capacità di archiviazione.
I database SQL sono tra i tipi più popolari di database, essendo in circolazione da molto tempo. Questi prodotti sono consigliati per le aziende che memorizzano i dati in modo strutturato e richiedono la possibilità di creare query complesse per la ricerca.
I database NoSQL, che sono più recenti, stanno guadagnando popolarità grazie ai loro vantaggi rispetto ai database SQL. La prima distinzione tra database NoSQL e database SQL è la velocità. Non devono seguire le stesse regole dei database relazionali, che rendono più difficile la ricerca dei dati.
I database SQL, d'altra parte, sono più rigidi dei database NoSQL. Di conseguenza, possono essere utilizzati per archiviare dati che non sono necessariamente strutturati, compresi i dati che non devono essere affatto strutturati.
Per le aziende che richiedono maggiore flessibilità rispetto ai database SQL, i database NoSQL sono una buona scelta, ma non vogliono sacrificare la velocità delle query.

Quando usare Sql Vs Nosql

La capacità dei database SQL di elaborare e unire i dati tra tabelle semplifica l'esecuzione di query complesse su dati strutturati, ad esempio richieste ad hoc. A causa della mancanza di coerenza tra i prodotti, i database NoSQL sono in genere richiesti per eseguire query sui dati in numero maggiore, con conseguente maggiore lavoro per ottenere i dati.

Dovrai considerare l'aspetto dei dati che desideri archiviare in un database cloud , il modo in cui eseguirai query e ridimensionerai e i requisiti per la scalabilità. A seconda del tipo di database che stai utilizzando, dovrai scegliere tra SQL (linguaggio di query strutturato) e NoSQL (non solo SQL). Nella terza puntata della nostra serie Big Data in the Cloud, esamineremo alcuni suggerimenti. Un database NoSQL sarebbe più adatto per archiviare dati non strutturati come contenuti di articoli, post sui social media e altri tipi di informazioni. I tipi di dati possono variare da archivi di colonne a coppie chiave-valore basate su grafici e possono essere derivati ​​da documenti. I database NoSQL sono progettati pensando alla scalabilità e alla flessibilità. Il tuo database crescerà con la tua azienda man mano che cresce.

Dovrai pensare a come crescerà il tuo set di dati mentre passi dai database NoSQL a NoSQL. Negli ultimi anni è diventato più comune combinare le migliori caratteristiche di entrambi i tipi di database. Sia che utilizzi un database locale o un database cloud, avrai una varietà di opzioni tra cui scegliere. Una delle scelte più importanti è se utilizzare un database NoSQL o NoSQL come opzione di archiviazione dei dati primaria. Nel nostro prossimo post, esamineremo data warehouse e data lake come componenti aggiuntivi di cloud storage.

Nosql Vs Sql: quale è meglio per te?

Quale è meglio per un DBA: nosql o sql?
Se hai bisogno di un database più accurato e completo, dovresti selezionarne uno in base alle circostanze specifiche. Sebbene MySQL sia spesso più popolare, è anche più adatto per applicazioni altamente transazionali. L'altro grande vantaggio di NoSQL è che può essere utilizzato per l'archiviazione gerarchica dei dati e può archiviare enormi quantità di dati in grandi quantità.