Database SQL e NoSQL: qual è la differenza?

SQL, che sta per "Structured Query Language", è il linguaggio di programmazione ampiamente utilizzato nella gestione dei dati nei sistemi di gestione di database relazionali (RDBMS) sin dagli anni '70. Nei primi anni, quando lo storage era costoso, i SQL database si concentravano sulla riduzione della duplicazione dei dati.

Passiamo rapidamente ad oggi, e SQL è ancora ampiamente utilizzato per interrogare database relazionali, in cui i dati vengono archiviati in righe e tabelle collegate in vari modi. Un record di tabella può essere collegato a uno o a molti altri oppure molti record di tabella possono essere correlati a molti record in un'altra tabella. Questi database relazionali, che offrono data storage e ripristino rapidi dei dati, sono in grado di gestire grandi quantità di dati e SQL Query complesse.

NoSQL è un database non relazionale, il che significa che consente strutture diverse rispetto a uno SQL database (non righe e colonne) e una maggiore flessibilità nell'uso del formato che meglio si adatta ai dati. Il termine "NoSQL" è stato coniato solo all'inizio degli anni 2000. Ciò non significa che i sistemi non utilizzino SQL, poiché i database NoSQL a volte supportano alcuni comandi SQL. Più precisamente, "NoSQL" è talvolta definito come "non solo SQL".

Per comprendere le basi, guarda il seguente video di Jamil Spain:

Gli SQL database sono utili per gestire dati strutturati, ovvero dati che presentano relazioni tra variabili ed entità.

In generale, gli SQL database possono essere scalati verticalmente, il che significa che può aumentare il carico su un server migrando a un server più grande che aggiunge più CPU, RAM o funzionalità di SSD. Sebbene la scalabilità sia utilizzata più frequentemente, gli SQL database possono anche scalare orizzontalmente tramite la logica dello sharding o del partizionamento, anche se non è ben supportata.

Lo schema degli SQL database organizza i dati in modi relazionali e tabulari, utilizzando tabelle con colonne o attributi e righe di record. Poiché SQL funziona con uno schema così strettamente predefinito, richiede l'organizzazione e la strutturazione dei dati prima di iniziare con l'SQL database.

Gli RDBMS, che utilizzano SQL, devono presentare quattro proprietà, note con l'acronimo ACID. In questo modo si garantisce che le transazioni vengano elaborate correttamente e che il database SQL abbia un elevato livello di affidabilità:

• Atomicità: tutte le transazioni devono avere successo o fallire completamente e non possono essere lasciate parzialmente complete, anche in caso di errore del sistema.
• Coerenza: il database deve seguire regole che convalidano e prevengono la corruzione in ogni fase.
• Isolamento: le transazioni simultanee non possono influenzarsi a vicenda.
• Durabilità: le transazioni sono definitive e anche un errore di sistema non può annullare una transazione completa.

Poiché gli SQL database hanno ormai una lunga storia, hanno grandi comunità e molti esempi delle loro basi di codice stabili sono disponibili online. Gli esperti che supportano SQL e la programmazione di dati relazionali sono molti.

• Db2
• MySQL
• PostgreSQL
• YugabyteDB 
• CockroachDB 
• Oracle Database
  
• Azure SQL Database

A differenza di SQL, i sistemi NoSQL consentono di lavorare con diverse strutture di dati all'interno di un database. Poiché consentono uno schema dinamico per dati non strutturati, c'è meno bisogno di pianificare e preorganizzare i dati ed è più facile apportare modifiche. I database NoSQL consentono di aggiungere nuovi attributi e campi, nonché di utilizzare una sintassi varia tra i database.

I database NoSQL scalano meglio orizzontalmente, il che significa che è possibile aggiungere ulteriori server o nodi in base alle esigenze per aumentare il carico.

I database NoSQL non sono relazionali, quindi non memorizzano i dati esclusivamente in righe e tabelle. Invece, generalmente rientrano in uno dei quattro tipi di strutture:

• Orientamento a colonne, in cui i dati vengono memorizzati in celle raggruppate in un numero virtualmente illimitato di colonne anziché di righe.
• Memorizzazioni chiave-valore, che utilizzano un array associativo (noto anche come dizionario o mappa) come modello di dati. Questo modello rappresenta i dati come una raccolta di coppie chiave-valore.
• Archivi di documenti, che utilizzano i documenti per contenere e codificare dati in formati standard, tra cui XML, YAML, JSON (JavaScript Object Notation) e BSON. Un vantaggio è che i documenti all'interno di un unico database possono avere diversi tipi di dati.
• Database a grafo, che rappresentano i dati su un grafico che mostra come diversi set di dati si relazionano tra loro. Neo4j, RedisGraph (un modulo grafico integrato in Redis) e OrientDB sono esempi di database a grafo.

Mentre SQL richiede proprietà ACID, NoSQL segue la teoria CAP (sebbene alcuni database NoSQL, come DB2 di IBM, MongoDB, DynamoDB di AWS e CouchDB di Apache, possano anche integrare e seguire le regole ACID).

Il teorema CAP afferma che i sistemi di dati distribuiti consentono un compromesso che può garantire solo due delle seguenti tre proprietà (che formano l'acronimo CAP in inglese) contemporaneamente:

• Coerenza: ogni richiesta riceve il risultato più recente o un errore. MongoDB è un esempio di sistema fortemente coerente, mentre altri come Cassandra offrono una coerenza eventuale.
• Disponibilità: ogni richiesta ha un risultato non di errore.
• Tolleranza di partizione: eventuali ritardi o perdite tra i nodi non interrompono l'operazione del sistema.

Sebbene NoSQL sia stato adottato rapidamente, ha comunità di utenti più piccole e, quindi, meno supporto. Gli utenti NoSQL traggono beneficio dai sistemi open source, al contrario dei molti linguaggi SQL proprietari.

• Redis
• CouchDB
• MongoDB
• Cassandra
• ElasticSearch
• BigTable
• Neo4j
• HBase

SQL è una buona scelta quando si lavora con dati correlati. I database relazionali sono efficienti, flessibili e facilmente accessibili da qualsiasi applicazione. Uno dei vantaggi di un database relazionale è che quando un utente aggiorna un record specifico, ogni istanza del database si aggiorna automaticamente e le informazioni vengono fornite in tempo reale.

SQL e un database relazionale facilitano la gestione di una grande quantità di informazioni, la scalabilità secondo necessità e consentono un accesso flessibile ai dati. Per esempio, è necessario aggiornare i dati una sola volta invece di modificare più file. È anche il migliore per valutare l'integrità dei dati. Poiché ogni informazione viene memorizzata in un unico posto, non c'è problema che le versioni precedenti confondano le cose.

La maggior parte delle grandi aziende tecnologiche, tra cui Uber, Netflix e Airbnb, utilizza SQL. Anche le grandi aziende come Google, Facebook e Amazon, che costruiscono i propri sistemi di database da sole, utilizzano SQL per interrogare e analizzare i dati.

Sebbene SQL sia apprezzato per garantire la validità dei dati, NoSQL è utile quando è più importante che la disponibilità dei big data sia rapida. È una buona scelta anche quando un'azienda deve scalare a causa del cambiamento dei requisiti. NoSQL è facile da usare, flessibile e offre prestazioni elevate.

Inoltre, è l'ideale quando ci sono grandi quantità di set di dati, quando si evolvono continuamente o quando si lavora con modelli di dati flessibili o esigenze che non rientrano in un modello relazionale. Quando si lavora con grandi quantità di dati non strutturati, i database di documenti (ad esempio CouchDB, MongoDB e Amazon DocumentDB) sono una buona soluzione. Per un accesso rapido a un archivio chiave-valore senza forti garanzie di integrità, Redis può essere la scelta migliore. Quando invece è necessaria una ricerca complessa o flessibile su una grande quantità di dati, è consigliabile utilizzare Elastic Search.

La scalabilità è un vantaggio notevole dei database NoSQL. A differenza di SQL, i requisiti di sharding e di alta disponibilità incorporati consentono una scalabilità orizzontale. Inoltre, i database NoSQL come Cassandra, sviluppati da Facebook, gestiscono enormi quantità di dati distribuiti su molti server, poiché non hanno singoli punti di errore e forniscono la massima disponibilità.

Altre grandi aziende che utilizzano sistemi NoSQL perché dipendono da grandi volumi di dati non adatti a un database relazionale includono Amazon, Google e Netflix. In generale, più grande è il set di dati, più è probabile che NoSQL sia la scelta migliore.

Selezionare o suggerire un database è una responsabilità fondamentale per la maggior parte degli esperti di database e "SQL o NoSQL" è una rubrica utile per guidare un processo decisionale informato. Quando si prende in considerazione uno dei due database, è anche importante considerare le esigenze di dati critici e i compromessi accettabili che favoriscano il raggiungimento degli obiettivi di prestazioni e tempo di attività.

IBM® Cloud supporta versioni ospitate nel cloud di diversi database SQL e NoSQL con i suoi database cloud-native. Per maggiori informazioni sulla selezione dell'opzione migliore per te, consulta "Una breve sintesi del panorama dei database" e "Come scegliere un database su IBM Cloud".

Ti interessa approfondire i singoli database? Dai un'occhiata alla nostra serie di post sul blog "Approfondimenti sui database".