Perché i database Nosql stanno sostituendo i data warehouse

I data warehouse sono stati a lungo il modo principale per le aziende di archiviare e analizzare i dati. Ma i database Nosql vengono sempre più utilizzati per integrare o addirittura sostituire i data warehouse. Ci sono una serie di ragioni per questo cambiamento. I database Nosql sono generalmente più scalabili e più facili da utilizzare rispetto ai data warehouse tradizionali. Possono anche essere più convenienti, poiché non richiedono lo stesso livello di investimento hardware e software. I database Nosql possono anche essere più flessibili dei data warehouse, semplificando l'integrazione di nuove fonti di dati e l'adattamento alle mutevoli esigenze aziendali. Nonostante questi vantaggi, i database Nosql non sono una panacea. Possono essere più complessi da gestire rispetto ai data warehouse e potrebbero non supportare tutte le caratteristiche e le funzionalità richieste dalle aziende. Tuttavia, i database Nosql vengono sempre più utilizzati per integrare o addirittura sostituire i data warehouse in molte organizzazioni. Man mano che le aziende diventano più a loro agio con queste tecnologie, ci aspettiamo di vedere un'adozione ancora più diffusa negli anni a venire.

Sia NoSQL che Data-Warehouse sono in grado di eseguire query SQL. Data warehouse e NoSQL non sono la stessa cosa. Condividono il concetto di essere in grado di gestire grandi quantità di dati perché sono in grado di farlo. Un data warehouse , rispetto a un modello dimensionale, di solito ha molti fatti e dimensioni (o molte entità in un modello 3NF).

In che modo il database Nosql memorizza i dati?

Invece dei database relazionali, i database NoSQL memorizzano i dati nei documenti. In questo senso, sono classificati come “non solo SQL” e sono suddivisi in una varietà di modelli di dati flessibili. Un database NoSQL può essere costituito da un database di documenti puro, un archivio di valori-chiave, un database a colonne larghe o un database a grafo.

L'uso di database NoSQL consente l'archiviazione rapida di grandi quantità di dati non correlati. NoSQL non è un tipo NoSQL perché non contiene strutture di dati relazionali. Durante gli anni '70, i database relazionali erano lo standard per l'archiviazione dei dati. In una conversazione con Ben Finkel, un trainer CBT, NoSQL ritiene che la velocità e la flessibilità siano più importanti della coerenza e dell'efficienza. Nonostante la loro velocità ed efficienza, i database relazionali richiedono molto impegno per essere costruiti e mantenuti. Non è necessario progettare o pianificare database NoSQL prima che vengano implementati. Di conseguenza, gli sviluppatori saranno in grado di creare, prototipare e distribuire le applicazioni molto più velocemente.

Possono anche essere utilizzati nel più tradizionale processo di sviluppo agile. A differenza dei database tradizionali, i database NoSQL sono in grado di gestire un'ampia gamma di tipi di dati e non richiedono regolarizzazione. I database NoSQL richiedono più potenza di calcolo rispetto ai database relazionali. Un database NoSQL può essere eseguito facilmente su un Raspberry Pi, ma sarà più difficile gestire il carico di un server web. I grafici, a differenza delle coppie chiave:valore o dei documenti, sono piuttosto astratti. Nodi e bordi sono divisi in due parti di un grafico. I nodi contengono informazioni su un oggetto (persona, luogo, cosa, idea, ecc.)

memorizzato in un blocco di memoria. Viene stabilita una connessione logica tra i bordi di un nodo. Un modello di dati a colonne larghe è simile a un database relazionale in quanto è costituito da righe e colonne.

La scalabilità orizzontale è la capacità di un database NoSQL di crescere di dimensioni senza sacrificare le prestazioni. La capacità di un database NoSQL di replicare i dati da solo viene definita replica. I dati possono essere facilmente mappati in vari formati con la flessibilità di una struttura dati. Un database NoSQL è generalmente più adatto all'archiviazione e alla modellazione di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati rispetto a un database tradizionale . Con le tre caratteristiche principali dei database NoSQL, la scalabilità orizzontale, la replica e la flessibilità sono tutti fattori importanti per l'archiviazione di dati che non sono ordinatamente organizzati in tabelle e colonne. La capacità di ridimensionare un database NoSQL garantisce che rimanga fattibile fornendo anche prestazioni. Poiché non si tratta di una riga o di una colonna, è particolarmente utile quando si ha a che fare con insiemi di dati di grandi dimensioni che non sono in grado di rientrare in una singola riga o colonna in una tabella standard. Nella replica, i dati di un database NoSQL vengono replicati in un database separato in modo che se uno fallisce, i dati possono essere recuperati dall'altro senza dover ricominciare da capo. Ciò è particolarmente importante se si conservano dati sensibili che potrebbero andare persi in caso di emergenza. Questa tecnica è ideale per archiviare dati che non sono ordinatamente organizzati in tabelle e colonne, come testo e immagini.

I vantaggi dei database Nosql

I database NoSQL vengono utilizzati per archiviare grandi quantità di dati in tempo reale. Sono particolarmente adatti per le applicazioni dei clienti 360, come lo shopping online, i giochi online, l'Internet delle cose, i social network e la pubblicità online.

Nosql può essere utilizzato come data warehouse?

I data warehouse sono più comunemente utilizzati nel settore finanziario e sono estremamente compatibili con i sistemi SQL perché gli schemi utilizzati per formattare i dati sono formattati per set di dati strutturati. I data warehouse sfruttano al massimo i database SQL omettendo alcuni database NoSQL.

Quando non dovrebbe essere usato Nosql?

Se la tua applicazione richiede flessibilità in fase di esecuzione, evita NoSQL. Per coerenza e se non ci saranno cambiamenti significativi in ​​termini di volume di dati, i database SQL sono l'opzione migliore.

I pro ei contro dei database Nosql

Il database NoSQL ti consente di archiviare e modellare dati che non saresti in grado di fare con un database relazionale standard . Oltre ai dati semi-strutturati e non strutturati, i dati grandi e complessi sono considerati dati grandi e complessi. Uno dei vantaggi dell'utilizzo dei database NoSQL è che possono essere più agili e reattivi ai cambiamenti dei requisiti. Ciò è dovuto al fatto che non esistono schemi predefiniti e un modello di dati più flessibile. È vero, tuttavia, che i database NoSQL possono presentare alcune limitazioni. Uno degli svantaggi più significativi dei database NoSQL è che non supportano le transazioni ACID. Di conseguenza, mantenere i dati al sicuro può diventare più difficile. Oltre ad essere più costosi da mantenere, i database NoSQL possono anche essere più difficili da utilizzare. Inoltre, potrebbero non essere la scelta migliore per le applicazioni che richiedono un elevato livello di throughput.

Un data warehouse può essere non relazionale?

I data warehouse sono il dominio tradizionale dei database relazionali e ci sono due motivi per questo: (1) sono utilizzati principalmente da grandi aziende con grandi set di dati creati in sistemi legacy con archivi di dati relazionali e (2) sono ancora in fase di sviluppo, nonostante il fatto che i database non relazionali siano rapidamente

I data warehouse sono il futuro dell'archiviazione dei dati

Il metodo tradizionale di data warehousing è indicato come calcolo relazionale. Invece di gestire le transazioni, l'obiettivo principale di un database relazionale è elaborare le richieste di query e analizzare i dati. Di solito include dati storici sulle transazioni, ma può anche includere dati provenienti da altre fonti. Questo modello, invece, ha dei difetti. Il primo svantaggio dei database relazionali è che richiedono un elevato livello di manutenzione e scalabilità. Inoltre, non è necessario archiviare in un cluster Hadoop grandi quantità di dati non correlati a transazioni precedenti. I data lake possono aiutare in questa situazione. È un database progettato per archiviare ed elaborare enormi quantità di dati. È un dispositivo in grado di memorizzare dati da una varietà di fonti, comprese le transazioni. È importante notare, tuttavia, che i data lake non sono privi di difetti. Di conseguenza, non sono particolarmente adatti a query o analisi. Ciò è dovuto al fatto che sono specificamente progettati per elaborare le transazioni. I data warehouse sono necessari in questa situazione. Questo è un database progettato per essere utilizzato per query e analisi piuttosto che per l'elaborazione delle transazioni. Un data warehouse può essere utilizzato come alternativa a un data lake per fornire una serie di vantaggi. Il costo della manutenzione e della scalabilità di un data warehouse è in genere inferiore a quello della costruzione di un data warehouse fisico. Sono anche utili per archiviare molti dati. In breve, è molto probabile che i data warehouse diventino il modello di archiviazione ed elaborazione dominante del futuro. Hanno prestazioni migliori rispetto ai data lake in termini di query e analisi e sono meno costosi e più facili da mantenere rispetto ai database tradizionali.

Magazzino dati Nosql

Un data warehouse NoSQL è un sistema che consente l'archiviazione e il recupero di dati che non sono organizzati in un database relazionale tradizionale . I data warehouse NoSQL vengono spesso utilizzati per applicazioni che richiedono l'analisi dei dati in tempo reale o la gestione di grandi quantità di dati.

L'obiettivo di questo articolo è quello di fornire una panoramica del lavoro che è stato svolto in questo contesto. Un database NoSQL archivia dati da social media, GPS, dati di sensori, sorveglianza e altre fonti. Questo nuovo paradigma, che sta influenzando la progettazione e l'implementazione di data warehouse (DW) e big data processing (Big ETL), dovrebbe essere studiato. Il modello NoSQL orientato alle colonne viene utilizzato per creare un Big Data Warehouse . D. Mallek, H. Ghozzi, Teste, O. Gargouri, F.: BigDimETL: un database NoSQL. Il fisico norvegese NT Petter. Il primo passo nella spiegazione del framework analitico dei dati NoSQL Questo articolo descrive lo sviluppo di un framework di database NoSQL basato sul processo di estrazione e trasformazione.

Senda Bouaziz, Ahlem Nabli e Faiez Gargouri sono tra quelli citati. Al-Baha University si trova nella provincia di Riyadh in Arabia Saudita. Vincenzo Piuri, CEO di MIR Labs, un Machine Intelligence Research Laboratory di Auburn, Washington, è responsabile della progettazione e del funzionamento del laboratorio. Dipartimento di gestione delle costruzioni e proprietà immobiliari presso l'Università tecnica Gediminas di Vilnius, Lituania. La Scuola di Ingegneria del Dr. Arturas Kaklauskas presso la Superior de Engineerharia do Porto è un'istituzione prestigiosa. I diritti entreranno in vigore nel 2021. Gli autori e Springer Nature Switzerland AG hanno i diritti esclusivi per la pubblicazione del libro.

MongoDB: un'ottima scelta per l'archiviazione dei dati rapida e semplice

MongoDB è più una scienza dei dati che un data warehouse tradizionale . Nonostante la sua capacità di archiviare dati, MongoDB non è concepito per essere utilizzato come repository centralizzato per l'archiviazione di tutti i dati della tua azienda. MongoDB, d'altra parte, è più adatto per l'archiviazione di dati da una varietà di funzioni aziendali che devono essere distribuite su più piattaforme. I database NoSQL sono cresciuti in popolarità perché sono semplici da usare, efficienti da usare e ben distribuiti. Nonostante MongoDB non sia un data warehouse tradizionale, è una scelta eccellente per le aziende che richiedono un sistema veloce e facile da usare per l'archiviazione dei dati da varie unità aziendali.

Database Vs Data Warehouse

Un database è una raccolta di dati organizzata in un modo specifico, tipicamente in tabelle e campi. Un data warehouse è un database specificamente progettato per supportare l'analisi e il reporting dei dati. I data warehouse hanno in genere una struttura dei dati più denormalizzata rispetto ai database e spesso includono funzionalità come un data mart, che è un sottoinsieme del data warehouse progettato per un gruppo specifico di utenti.

La definizione di data warehouse è ampia. Scopri come sono unici nelle loro capacità analitiche. Un database viene spesso utilizzato dalle applicazioni di elaborazione delle transazioni online. Nel tempo, può essere utile vedere come sono cambiate le tendenze dei dati. C'è un data warehouse che può aiutarti a farlo. I data warehouse archiviano e indicizzano le colonne utilizzando la struttura della tabella di dati. Gli indici columnstore vengono utilizzati in questa tecnologia, che è sia complessa che semplice da comprendere.

Poiché sia ​​i database che i data warehouse utilizzano strutture di dati relazionali, può essere utile utilizzarne una dove è più utile. Di conseguenza, un database basato su righe non fornirà le prestazioni necessarie durante l'esecuzione dell'analisi dei dati. Microsoft Redshift, Google BigQuery e BigQuery di Google sono solo alcuni dei migliori data warehouse cloud. Fivetran è il miglior data warehouse su cloud per replicare i dati dai tuoi sistemi OLTP.

È fondamentale ricordare che il data warehouse e il database sono entrambi progettati per elaborare i dati in vari modi. Il data warehouse è composto da due parti: la lettura dei dati e la scrittura dei dati. La capacità di utilizzare la potenza analitica per gestire in modo efficiente le operazioni quotidiane di un'azienda è possibile senza interferire con i suoi sistemi transazionali.
Con un data warehouse, puoi anche analizzare rapidamente i dati. Ciò è dovuto al fatto che l'elaborazione del data warehouse differisce dall'elaborazione del database. I data warehouse, oltre a fornire un'analisi dei dati più rapida, li forniscono anche.

Il data warehouse: principali differenze e vantaggi

A differenza di un data warehouse, un sistema di elaborazione dati aiuta a rispondere in modo rapido e accurato a domande complesse. Ad esempio, ha la capacità di condurre ricerche di dati su larga scala.

Elenco dei database Nosql

Esistono molti tipi di database NoSQL, ciascuno con i propri punti di forza e di debolezza. I database NoSQL più popolari sono MongoDB, Cassandra e Redis.

I database NoSQL possono essere utilizzati per archiviare i dati in modo più concettuale piuttosto che nei database relazionali. In questo articolo esamineremo MongoDB, Cassandra, Elasticsearch, Amazon DynamoDB, HBase e altri, che sono la maggior parte delle piattaforme di database NoSQL. Se dobbiamo trovare il testo completo di un articolo, questo è il database della nostra organizzazione. Un database come questo è utile per conservare e analizzare grandi quantità di dati. Amazon DynamoDB viene utilizzato principalmente per applicazioni ad alte prestazioni su tutte le scale e può essere configurato in vari modi. Circa 700 organizzazioni utilizzano questo database, che può gestire 10 trilioni di richieste in un solo giorno. DynamoDB è la scelta migliore per gestire un numero elevato di query durante l'esecuzione di una semplice query valore-chiave. Esiste un database in grado di elaborare petabyte di dati, ma se abbiamo una piccola quantità, non saranno in grado di fornirci il risultato desiderato. Nel nostro caso d'uso, questo database è l'opzione migliore se abbiamo bisogno di ottenere un accesso casuale e in tempo reale ai dati.

I 5 tipi di database Nosql

Di conseguenza, ora sono disponibili cinque tipi di database nosql.
MongoDB è il sistema operativo più diffuso, seguito da Cassandra, HBase, Neo4j e Redis.