Passa a SQL, è il momento di NoSQL

Comprendere SQL e i suoi limiti

SQL, abbreviazione di Structured Query Language, è lo strumento utilizzato dagli sviluppatori per interagire con i database relazionali tradizionali. Se non hai familiarità con un database relazionale, puoi considerarlo come una raccolta di fogli di calcolo interconnessi. Ogni riga di questo «foglio di calcolo» è un record e ogni colonna rappresenta un tipo di dati. Sebbene SQL eccella con dati strutturati e coerenti, può essere rigido e inadatto per tipi di dati non strutturati o vari. Questa configurazione funziona perfettamente per la gestione di dati bidimensionali. Tuttavia, le cose si complicano quando dobbiamo aggiungere più livelli ai dati.

Immagina, ad esempio, di avere una tabella (come un foglio di calcolo) per i dettagli dei dipendenti e di voler aggiungere la capacità di memorizzare più indirizzi e-mail per ogni persona. Puoi estendere la tabella originale aggiungendo nuovi campi per 'Email1', 'Email2', 'Email3' e così via. Oppure puoi creare una nuova tabella specifica per memorizzare tutti gli indirizzi e-mail e collegarli alla persona giusta tramite un identificatore univoco.

Questo secondo approccio illustra una relazione «uno-a-molti»: una persona può avere diversi indirizzi email. Aiuta a mantenere i dati più organizzati e adattabili ai cambiamenti. Tuttavia, considera le implicazioni prestazionali di questa configurazione. Se desideri recuperare i dettagli di una persona specifica insieme agli indirizzi e-mail associati, il server SQL dovrà scansionare la tabella delle persone per individuare il record corretto e quindi setacciare la tabella degli indirizzi e-mail. Ciò raddoppia efficacemente il tempo necessario per interrogare i dati, il che può influire sulle prestazioni complessive del sistema.

Complessità della gestione dei dati nei sistemi tradizionali

Ora immagina di gestire un database complesso contenente milioni di record. Cambiare o modificare direttamente queste tabelle non è possibile a causa delle dimensioni e del volume. Invece, per accogliere nuovi tipi di dati, è necessario creare nuove tabelle e collegarle utilizzando identificatori univoci. Questo vale anche quando la relazione tra i dati è uno a uno.

Ad esempio, supponiamo che tu abbia una tabella dei dipendenti che memorizza nome e cognome. Nasce un nuovo requisito aziendale che richiede di registrare la data di nascita di ogni dipendente. Invece di aggiungere direttamente un campo «DOB» alla tabella esistente, dovresti creare una nuova tabella «DOB» e collegarla alla tabella dei dipendenti utilizzando un ID univoco.

Man mano che sorgono ulteriori requisiti aziendali, come l'archiviazione dei numeri della patente di guida o degli ID del passaporto, finiresti per creare più tabelle. Questo trasforma il tuo tavolo iniziale per una singola persona in una rete di quattro tavoli interconnessi. E ogni volta che è necessario recuperare informazioni complete su un individuo, il sistema dovrebbe scorrere tutte queste tabelle, il che comporta un processo quattro volte più lento rispetto all'origine. Ciò può influire in modo significativo sull'efficienza delle query sui dati e sulle prestazioni complessive del sistema.

Le soluzioni ITSM ed ERP tradizionali possono rallentare nel tempo, in gran parte a causa dell'aumento dei dati che gestiscono e del numero di personalizzazioni implementate. Questa combinazione può influire in modo esponenziale sulle prestazioni del sistema, rallentando notevolmente il recupero e l'elaborazione dei dati.

Esplorando i vantaggi di NoSQL

D'altra parte, nexoid utilizza la tecnologia NoSQL, che, nonostante il nome, non è tecnicamente un database nel senso convenzionale. Piuttosto, è un sistema per archiviare documenti. Sono in grado di gestire applicazioni ad alta velocità e in tempo reale e di scalare orizzontalmente, distribuendo i dati su più server man mano che il volume dei dati cresce. Questi documenti sono contenuti in quelli che vengono chiamati «indici», che possono essere considerati simili alle cartelle sul computer o alle tabelle di un database tradizionale. Ogni record di dati viene archiviato come un singolo file.

I dati all'interno di questi file sono archiviati in un formato noto come JSON, un'alternativa più compatta all'XML. Se non hai familiarità con questi, puoi considerarli simili ai documenti di testo. In un certo senso, ogni record di dati ottiene il proprio documento unico.

I dati vengono memorizzati in questi documenti come «oggetti». Ad esempio, un oggetto di base potrebbe contenere informazioni semplici come il nome e il cognome di una persona. All'interno di questo oggetto di base, potresti avere un altro oggetto chiamato «indirizzi email», che a sua volta può contenere diversi indirizzi e-mail. Il vantaggio principale in questo caso è che tutti i dati rilevanti vengono archiviati in un unico file, consentendo un'unica operazione di recupero.

Un altro vantaggio significativo di NoSQL è la sua flessibilità. A differenza di un database SQL strutturato, le strutture dati in un sistema NoSQL non devono necessariamente essere uniformi. Potresti persino avere diverse strutture di dati all'interno dello stesso indice..

Inoltre, i sistemi NoSQL non sono solo più efficienti dal punto di vista delle query, ma offrono anche una maggiore efficienza in termini di archiviazione. I database SQL tradizionali di solito richiedono che tutte le tabelle siano ospitate sullo stesso server per consentire query filtrate su più tabelle. Al contrario, i sistemi NoSQL possono distribuire «record» o file su più server senza alcuna riduzione delle prestazioni, anche per set di dati di grandi dimensioni. Questo aspetto di scalabilità offre a NoSQL un vantaggio significativo nella gestione di grandi quantità di dati.