Tipi di database spiegati

Se siete studenti o specialisti di informatica, potete essere certi che i database saranno un elemento chiave della vostra vita professionale. Per questo motivo, dovrete comprendere i numerosi tipi di database disponibili: cosa fanno, quando usarli e come si differenziano tra loro. Ecco cosa tratteremo in questo articolo.

I social media, l'online banking, l'e-commerce, gli assistenti AI e persino il vostro telefono cellulare non potrebbero esistere senza un database! I database sono essenziali per mantenere i dati accessibili e sicuri in qualsiasi prodotto digitale moderno.

Il volume di dati creati e consumati in tutto il mondo è in costante crescita. Siamo ora nell'era dello zettabyte, ovvero il totale dei dati digitali del mondo ha superato lo zettabyte, ovvero un trilione di gigabyte! Secondo Statista, il volume dei dati raggiungerà i 181 zettabyte entro il 2025!

La domanda di dati è in crescita e stanno gradualmente comparendo nuovi tipi di database. In questo articolo spiegherò i principali tipi di database - relazionali, NoSQL, Cloud e vettoriali - e le loro caratteristiche.

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Tipi di database: Il database relazionale

Idatabase relazionali sono i vecchi e affidabili, la madre di tutti i database! La loro origine risale agli anni '70, quando un informatico dell'IBM di nome Edgar F. Codd presentò il concetto di "modello relazionale" per la gestione dei database. L'idea rivoluzionaria di Codd era quella di strutturare i dati in tabelle collegate tra loro (relazioni) che potessero essere facilmente interrogate e manipolate utilizzando un linguaggio standardizzato. Poco dopo, questo linguaggio divenne noto come SQL(Structured Query Language) e i database relazionali divennero la principale tecnologia di database.

Come sono strutturati i database relazionali

Il componente principale di un database relazionale è la tabella; ogni tabella è composta da righe e colonne (qualcosa di simile a un foglio di calcolo). Questa struttura tabellare consente di memorizzare, recuperare e gestire i dati in modo efficiente. Permette inoltre di stabilire relazioni tra le tabelle memorizzando in una colonna i riferimenti a tabelle estranee.

Ogni tabella rappresenta un'entità specifica (ad esempio, clienti, ordini o prodotti). Conosciute anche come record, le righe contengono i dati effettivamente inseriti in una tabella. Ogni riga rappresenta una singola istanza dell'entità descritta dalla tabella: per esempio, in una tabella di customersogni riga rappresenta un singolo cliente.

Le colonne rappresentano gli attributi (dettagli) dei dati memorizzati in una tabella. Ogni colonna può avere un tipo di dati specifico (ad esempio, un numero intero, un testo o una data). Nella tabella customersle colonne possono contenere ID cliente, nomi, e-mail e numeri di telefono.

Lavorare con i database relazionali

È molto più facile lavorare direttamente con i database relazionali se si conosce l'SQL. Il linguaggio SQL (Structured Query Language) è il linguaggio standard utilizzato per interagire con i database relazionali. Permette agli utenti di comunicare con i database e di eseguire query enormi e complesse sui loro dati. Grazie a SQL è possibile eseguire cinque tipi di operazioni sui database relazionali: interrogazioni, aggiornamenti, inserimenti, cancellazioni e gestione delle tabelle.

Le query SQL sono utilizzate per recuperare dati specifici da una o più tabelle. Ad esempio, una query può trovare tutti i clienti che hanno effettuato un acquisto nell'ultimo mese. A una query si possono applicare tutti i tipi di filtri: filtrare per attributi specifici, impostare limiti di dimensione, ordinare il risultato, ecc.

Poi ci sono gli aggiornamenti. Gli aggiornamenti possono essere utilizzati per modificare i dati esistenti, ad esempio per cambiare il nome o l'indirizzo di un cliente o lo stato di un ordine. Gli inserimenti sono usati per aggiungere nuove righe di dati a una tabella, ad esempio aggiungendo un nuovo cliente alla tabella customers.

I dati che possono essere inseriti in un database possono anche essere cancellati. Le eliminazioni sono comandi SQL che rimuovono i dati dalle tabelle, ad esempio eliminando i record obsoleti.

Infine, le operazioni di gestione delle tabelle possono essere eseguite per modificare la struttura del database stesso, creando, modificando ed eliminando tabelle, colonne, righe e altri oggetti del database.

Se siete interessati a imparare a scrivere correttamente l'SQL, leggete il fantastico articolo di Tihomir sulla sintassi SQL.

Usi e punti di forza dei database relazionali

Una delle caratteristiche principali (e dei punti di forza) dei database relazionali è la loro capacità di fornire sequenze affidabili di operazioni, chiamate transazioni. In realtà, i database relazionali utilizzano leproprietà ACID (Atomicità, Consistenza, Isolamento e Durata) per garantire l'integrità dei dati.

I database relazionali sono robusti e in grado di gestire query e transazioni complesse; per questo motivo sono diventati i database preferiti in molti settori. Nella finanza, i database relazionali sono preferiti per gestire grandi quantità di dati transazionali con un'elevata affidabilità. Nel settore sanitario, i database relazionali garantiscono la coerenza e la sicurezza delle cartelle cliniche dei pazienti. Nelle piattaforme di e-commerce, gestiscono modelli di dati complessi che bilanciano gli inventari dei prodotti, i dati dei clienti e l'elaborazione degli ordini (tra le altre aree aziendali).

I database relazionali sono anche ottimi per proteggere e conservare i dati. Il loro modello relazionale garantisce l'integrità dei dati grazie a chiavi primarie, chiavi esterne, vincoli univoci e altre caratteristiche. In questo modo, i dati memorizzati rimangono accurati e coerenti.

L'adozione precoce dei database relazionali e i loro costanti miglioramenti li rendono un attore essenziale nella gestione dei dati e nel mondo IT in generale. Se volete saperne di più, vi consiglio di leggere l'eccellente articolo di Luke Hande What Is an SQL Database.

Tipi di database: Database NoSQL

I databaseNoSQL - noti anche come non-SQL, Not Only SQL o database non relazionali - sono apparsi nei primi anni 2000 come risposta alle limitazioni dei database relazionali tradizionali.

Con la nascita del Web 2.0, l'intero settore tecnologico è cambiato. Sono comparsi nuovi hardware, linguaggi di programmazione e modelli di architettura. I servizi cloud hanno iniziato a emergere e il volume, la velocità e la varietà dei dati sono aumentati in modo esponenziale. Di conseguenza, i database relazionali tradizionali hanno faticato a soddisfare la flessibilità e la domanda su larga scala delle applicazioni moderne. Ciò ha portato allo sviluppo dei database NoSQL.

I database NoSQL gestiscono i dati non strutturati utilizzando uno schema flessibile; le voci del database possono avere una struttura diversa. Immaginate di voler permettere agli utenti del vostro gioco digitale di salvare informazioni cruciali: punti, livelli, checkpoint, oggetti trovati, ecc. Le dimensioni e il tipo di dati variano per ogni giocatore, il che lo rende perfetto per un database NoSQL. Ma esistono diversi tipi di database NoSQL, come vedremo.

Tipi di database NoSQL

Esistono quattro tipi di database NoSQL:

Idatabase a valore-chiave sono il tipo più semplice di database NoSQL. In questo tipo di database, i dati sono memorizzati come una collezione di coppie chiave-valore. Ogni chiave è unica e il relativo valore può essere una stringa, un numero, un oggetto JSON o persino un oggetto binario. I database chiave-valore sono ideali per la cache, la gestione delle sessioni e le preferenze degli utenti. I database chiave-valore più famosi sono Redis, Amazon DynamoDB e Riak, tra gli altri.

Idatabase di documenti gestiscono i dati in formati di documenti, principalmente JSON, BSON e XML. In questo contesto, un documento è un'unità contenente dati gerarchici con struttura e dimensioni variabili. I database di documenti sono ideali per le applicazioni che richiedono schemi flessibili, come i sistemi di gestione dei contenuti, le piattaforme di blogging e gli strumenti di analisi in tempo reale. MongoDB, Apache CouchDB e Amazon DocumentDB sono noti database di documenti.

Idatabase a colonne organizzano i dati in righe e colonne. A differenza dei database relazionali, le colonne sono raggruppate in famiglie. Ogni famiglia di colonne può contenere un numero illimitato di colonne e le righe possono avere colonne diverse. I database a colonne sono adatti per applicazioni analitiche, di serie temporali e di data warehousing, dove le operazioni di lettura e scrittura devono essere altamente efficienti. Esempi di database a colonne sono Apache Cassandra, Apache HBase e ScyllaDB.

Idatabase grafici utilizzano strutture a grafo con nodi, bordi e proprietà per rappresentare e memorizzare i dati. I database a grafo sono perfetti per applicazioni con relazioni e reti complesse, come i social network, i motori di raccomandazione e i sistemi di rilevamento delle frodi. I database a grafo più diffusi sono Neo4j, Amazon Neptune e OrientDB.

Casi d'uso dei database NoSQL

I database NoSQL sono perfetti per le applicazioni in tempo reale che richiedono bassa latenza ed elevato throughput. Ad esempio, le piattaforme di gioco online utilizzano i database NoSQL per garantire un rapido accesso ai dati e aggiornamenti per le sessioni degli utenti e le classifiche.

Poiché possono gestire grandi quantità di dati non strutturati, i database NoSQL sono ideali per l'analisi dei Big Data. Sono in grado di memorizzare ed elaborare dati provenienti da più fonti (come social media, sensori e log), consentendo alle aziende di ottenere approfondimenti e prendere decisioni basate sui dati.

Tipi di database: Basi di dati in-the-cloud

Dall'inizio degli anni 2000, il cloud computing è cresciuto in modo esponenziale. Servizi cloud come Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud Platform coprono ormai quasi tutti gli aspetti dello sviluppo tecnologico, compresi i database. I database in cloud, o i database che girano su piattaforme di cloud computing, sono diventati essenziali per le aziende che vogliono migrare le loro attività nel cloud.

Vantaggi dei database cloud

I database cloud presentano numerosi vantaggi, tra i quali spicca la scalabilità . La scalabilità consente di aumentare o diminuire le risorse in base alla domanda. Consente di gestire i picchi di carico durante un particolare evento (ad esempio, un evento virale, una campagna di marketing, ecc.) senza tempi di inattività, risparmiando al contempo i costi nelle ore di minor utilizzo. Inoltre, molti database cloud offrono funzioni di scaling automatico che regolano le risorse nei momenti di rallentamento (per le aziende, spesso di notte o nei fine settimana), evitando così qualsiasi intervento manuale nelle ore di picco della domanda.

I database cloud offrono anche un'elevata flessibilità. Le piattaforme cloud supportano database relazionali, NoSQL e vettoriali, tra gli altri. Inoltre, i servizi cloud consentono di distribuire un determinato database in varie configurazioni (regione, zona) e supportano backup e repliche.

I database cloud sono anche efficienti dal punto di vista dei costi. Funzionano con un modello di prezzo pay-as-you-go, in cui le aziende pagano solo per le risorse che utilizzano. Questo elimina la necessità di enormi investimenti iniziali in hardware e infrastrutture. La manutenzione, le patch e gli aggiornamenti sono gestiti dal fornitore di servizi cloud, riducendo l'onere operativo e i costi per le aziende.

Infine, un grande vantaggio dell'utilizzo dei database cloud è l'accessibilità. I fornitori di servizi cloud offrono centri dati in tutto il mondo, consentendo alle aziende di distribuire i database vicino ai loro utenti per ottenere una minore latenza e migliori prestazioni. I database in cloud sono accessibili da qualsiasi luogo con una connessione a Internet, facilitando il lavoro e la collaborazione a distanza per i team tecnologici internazionali.

Tipi di database: Database vettoriali

Idatabase vettoriali sono progettati specificamente per gestire vettori di dati ad alta dimensione e tipi di dati complessi (come immagini o audio) o qualsiasi tipo di dati che possono essere vettorializzati. I database vettoriali sono utilizzati soprattutto nei settori dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale.

Database vettoriali vs. database tradizionali

A differenza dei database tradizionali, i database vettoriali sono utilizzati per gestire e interrogare i dati vettoriali. Si tratta di un aspetto cruciale per le attività di intelligenza artificiale, come il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale e i sistemi di raccomandazione.

I database vettoriali differiscono dai database tradizionali per molti aspetti. Il principale è la struttura dei dati. I database tradizionali gestiscono tipicamente dati strutturati organizzati in tabelle con righe e colonne; i database vettoriali sono progettati per gestire e memorizzare dati non strutturati sotto forma di vettori ad alta dimensione. Questi vettori spesso rappresentano incorporazioni di dati, come immagini o audio generati da modelli di apprendimento automatico.

Un'altra differenza significativa è il meccanismo di interrogazione. I database tradizionali utilizzano SQL per interrogare i dati; i database vettoriali utilizzano algoritmi di ricerca nearest-neighbor e altre misure di similarità vettoriale per trovare e recuperare i dati più simili a un determinato vettore. Questo è fondamentale per compiti come la ricerca semantica e la corrispondenza di similarità.

Infine, c'è il modo in cui i database sono ottimizzati. I database tradizionali sono ottimizzati per le operazioni CRUD (Create, Read, Update, Delete) e per la conformità ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) per garantire l'integrità e l'affidabilità dei dati. I database vettoriali sono ottimizzati per ricerche veloci e scalabili e per confronti di somiglianza su grandi insiemi di vettori ad alta dimensione.

SQL: Una competenza fondamentale per tutti i tipi di database

Nonostante le differenze tra i vari tipi di database, una cosa rimane costante: l'importanza dell'SQL!

Originariamente sviluppato per i database relazionali, l'SQL si è evoluto fino a diventare uno strumento versatile, utile anche per interrogare e gestire i dati in vari altri sistemi di database. Se si vuole intraprendere una carriera nella gestione o nell'analisi dei dati, è necessario padroneggiare l'SQL.

Alcuni database NoSQL, come Amazon DynamoDB e Google Cloud Bigtable, offrono funzionalità di interrogazione simili a SQL. Questi sistemi consentono agli utenti di eseguire operazioni familiari sulle strutture di dati NoSQL utilizzando l'SQL. In Amazon DynamoDB, ad esempio, è possibile utilizzare l'API DynamoDB o PartiQL (un linguaggio di query compatibile con SQL) per interrogare un elemento di una tabella.

Inoltre, alcuni database vettoriali forniscono estensioni SQL o funzionalità di interrogazione simili a SQL per facilitare l'interazione con i dati vettoriali. In questo modo, gli scienziati dei dati e gli ingegneri possono utilizzare comandi SQL familiari per gestire e interrogare vettori di dati ad alta dimensionalità.

Comunque si taglino i dati, l'SQL è ampiamente utilizzato. Secondo lo Stack Overflow Developer Survey 2023, gli sviluppatori professionisti sono più propensi a utilizzare SQL rispetto ad altre tecnologie di database: delle 10 tecnologie di database più utilizzate nel 2023, 6 sono database relazionali.

Fonte: Sondaggio sugli sviluppatori di Stack Overflow 2023

Nonostante la diversità delle tecnologie di database, l'SQL rimane una competenza fondamentale per chiunque lavori nella gestione o nell'analisi dei dati. La padronanza di SQL apre inoltre un'ampia gamma di opportunità di carriera nel mondo dei dati. Poiché i database continuano a svolgere un ruolo essenziale nella tecnologia, l'SQL rimarrà uno strumento vitale che consente agli esperti di eseguire operazioni sui dati.

Se non vi ho ancora convinto dell'importanza di imparare l'SQL, ci penserà Jill Thornhill nel suo ottimo articolo The Future of SQL.

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