Miglior Database NoSQL

NoSQL è un termine generico per diversi tipi di database, ciascuno progettato per un diverso caso d'uso o tipo di dati. La prima sfida nella selezione di un database è trovare la struttura migliore per i dati che si intende memorizzare. A volte c'è una corrispondenza naturale—ad esempio, le informazioni sui voli aerei si adattano molto bene a un database a grafo poiché questo imita i modelli della vita reale—mentre i contenuti web in formato lungo possono solitamente inserirsi facilmente nei database di documenti (da cui il nome).

Scegliere la struttura riguarda la facilità di manutenzione e l'ottimizzazione delle risorse. La struttura giusta si adatterà logicamente ai dati, fornirà dati alle applicazioni che li utilizzano e si espanderà e scalerà facilmente. Anche se non sempre prevedibile, una roadmap di come il tuo database servirà la tua attività e quali cambiamenti ci si aspetta può mostrarti quale tipo di flessibilità richiedi. Per la massima scalabilità e flessibilità, un archivio chiave-valore è la scelta migliore. In parole semplici, memorizza tuple di dati senza imporre alcun altro modello strutturale.

I database di documenti ospitano dati insieme che sono rilevanti l'uno per l'altro e non richiedono uno schema standard tra i documenti. Inoltre, questi documenti possono fare riferimento ad altri documenti, conferendo al documento un elemento di profondità strutturata. I database di documenti sono utili per dati che sono fortemente correlati ma non standard tra le tuple.

Quando gran parte dei tuoi dati consiste in relazioni tra punti dati, i database a grafo sono una scelta semplice. I database a grafo scompongono i dati in nodi e relazioni, memorizzando proprietà su ciascuno. Poiché qualsiasi nodo può avere relazioni illimitate con altri nodi con un effetto trascurabile sulle prestazioni, questi sono ottimali per dati particolarmente orientati alle relazioni come i social network.

Vantaggi chiave dei database NoSQL

• Crea un modello di dati flessibile e dinamico per memorizzare i dati
• Scala l'operazione del database senza una revisione importante dello schema o della strategia dei dati e senza un calo delle prestazioni
• Massimizza il potenziale dell'infrastruttura IT attraverso un uso efficiente delle risorse di archiviazione
• Raggiungi livelli di archiviazione delle informazioni di big data
• Supporta le applicazioni aziendali con alta disponibilità

Quanto è utile la struttura di un particolare database per un'organizzazione dipende molto da come verrà utilizzata. Un backend di database per un'applicazione critica per il business richiederà parametri di disponibilità, coerenza e capacità di interrogazione molto diversi rispetto a una soluzione di analisi dei big data.

Adattare un database al tuo caso d'uso riguarda le prestazioni—scegliere una soluzione che renderà lo sviluppo più facile e fornirà i risultati richiesti nel modo più efficace. Ad esempio, sebbene i database colonnari e di documenti abbiano modelli concettuali simili, si comportano in modo diverso. I database di documenti possono leggere rapidamente interi documenti, mentre i colonnari saranno più veloci nel leggere solo dati specifici in una colonna. Pertanto, un database di documenti si adatterà probabilmente meglio a un blog che necessita di tutto il contenuto (e dei metadati e commenti associati per un particolare post) consegnato insieme ogni volta.

I database a grafo sono ottimizzati per le interrogazioni attraverso le relazioni tra nodi, quindi trovare amici di amici in un social network o collegare voli tra aeroporti è facile da fare con un database a grafo. Qualsiasi applicazione che richiede questo tipo di scoperta orientata alle relazioni funzionerà meglio su un database a grafo.

Se tutto ciò di cui hai bisogno è rendere un valore che puoi trovare facilmente tramite la sua chiave, allora un archivio chiave-valore è il più veloce e può scalare meglio. Lo svantaggio è una capacità di interrogazione molto più limitata, quindi questo non funzionerà bene per i dati analitici. Detto ciò, rendere l'indirizzo email di un utente basato sul suo nome utente o memorizzare nella cache i dati web è una soluzione semplice e veloce in un archivio chiave-valore.

Amministratori di database – I database non relazionali, o NoSQL, sono cresciuti in popolarità recentemente poiché sono più facili da implementare, hanno maggiore flessibilità e tendono ad avere tempi di recupero dei dati più rapidi. Sono più economici e facili da scalare, ma non hanno gli stessi livelli di standardizzazione e strumenti di reporting.

I database non nativi sono i più comuni, ma consentono agli utenti esterni all'azienda di inserire e recuperare dati. Alcune persone credono che questo migliori i dati fornendo una conoscenza più umana e aumentata. Questi strumenti servono tipicamente scopi di nicchia per applicazioni specifiche.

Data scientists – I database relazionali sono l'opzione di archiviazione più tradizionale, dove tutti i dati sono archiviati in righe e colonne. Tuttavia, poiché i dati sono diventati più complessi, molti data scientists ora scelgono i database NoSQL, che consentono una maggiore flessibilità perché non vincolano l'utente al formato riga e colonna.

Coloro che hanno bisogno di raccogliere set di dati extra large in tempo reale dovrebbero considerare i sistemi di elaborazione e distribuzione dei big data. Questi strumenti sono costruiti per scalare per le aziende che raccolgono costantemente enormi quantità di dati. Estrarre set di dati può essere più impegnativo con i sistemi di elaborazione e distribuzione dei big data, ma le intuizioni ricevute possono essere più preziose grazie alla granularità dei dati.