All’interno del mondo dei database, esiste una distinzione netta: i database relazionali, chiamati anche database SQL, e tutti gli altri, chiamati non relazionali o NoSQL. Quali sono le differenze, e quando viene adottato l’uno o l’altro?

Database, o DBMS?

Ma cos’è un database? È una raccolta casuale di informazioni, tutte messe insieme? Al contrario: i database sono organizzati, hanno una struttura propria e tutti i dati che memorizzano si adattano a quella struttura. Più specificamente,

un database è un sistema elettronico che consente di archiviare i dati, accedervi facilmente, manipolarli e aggiornarli secondo esigenza.

In questo contesto, intendiamo quindi un database come una banca dati organizzata e accedibile tramite un sistema software che ne consente la consultazione dei dati. Questo è anche chiamato DBMS, ossia database management system.

SQL vs NoSQL

Avendo chiara questa definizione, vediamo quali sono le due grandi famiglie di database presenti.

Sapendo che SQL è un linguaggio di programmazione, possiamo dire anche che questo consente agli utenti che usano database relazionali di lavorare con schemi predefiniti e gestire dati strutturati spesso in righe e tabelle.

D’altro canto, NoSQL sta per “Not Only SQL”, offre un approccio più flessibile a quello non relazionale, ideale per la gestione di dati non strutturati o dinamici. Man mano che le aziende si evolvono e i dati diventano sempre più diversificati, è importante comprendere le differenze fondamentali tra SQL e NoSQL.

Quando si sceglie un database, infatti, una delle decisioni più importanti è scegliere una struttura dati relazionale o non. Entrambi i sistemi offrono vantaggi unici e soddisfano esigenze diverse, rendendo la scelta tra loro fondamentale per una gestione ottimale dei dati.

Questo vuol dire anche che nella famiglia dei database NoSQL coesistono diversi sottogruppi, come i database a grafo, quelli gerarchici, a colonne o anche basati su documenti: mentre la famiglia dei database relazionali accomuna tutti quei sistemi che hanno come minimo comune denominatore SQL, questo gruppo racchiude moltissimi altri linguaggi, architetture e modalità di persistenza dei dati.

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Quale scegliere?

La più grande differenza tra i database SQL e NoSQL è la struttura dei dati. Come accennato in precedenza, i database SQL utilizzano una struttura basata su tabelle, mentre i database NoSQL possono utilizzare varie strutture dati.

Questa differenza è fondamentale perché influisce sul modo in cui i dati vengono archiviati e accessibili. In un database relazionale, i dati vengono generalmente archiviati in righe e colonne e ciò può rendere difficile l’archiviazione di tipi di dati complessi, come dati di sensori, post sui social media, documenti, contenuto di articoli o immagini. D’altra parte, i database NoSQL sono progettati per funzionare con strutture dati più flessibili.

Un’altra differenza fondamentale tra i database SQL e NoSQL sono i linguaggi di query. Come detto in precedenza, i database NoSQL utilizzano una varietà di linguaggi di query, tra cui MapReduce e Apache Hive.

Parliamo inoltre di indicizzazione, ossia il modo per ottimizzare le prestazioni di un database creando un indice che consente di recuperare rapidamente i dati. Sia i database SQL che NoSQL supportano l’indicizzazione, ma lo ottengono in modo diverso. In un database relazionale (SQL), gli indici vengono generalmente creati su colonne. In un database NoSQL è possibile creare indici su qualsiasi tipo di dati, inclusi documenti e chiavi.

Un altro fattore chiave è la scalabilità, ovvero la capacità di un sistema di gestire l’aumento del carico senza degrado delle prestazioni. In un database relazionale, la scalabilità è verticale, ad esempio aggiungendo più server.

Nel caso di database NoSQL, questa viene generalmente raggiunta orizzontalmente, ad esempio aggiungendo più nodi al sistema.

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Queste caratteristiche fanno sì che, nel momento della scelta, sia necessario riflettere su questi aspetti e valutare in primo luogo al tipo di dato che si vuole rappresentare, l’importanza delle relazioni (se presenti) tra le informazioni e la relativa tipologia, oltre che le performance richieste e la necessità di scalare o meno.

Scelta non facile, ma che deve essere ben ponderata valutando ognuno di questi aspetti.