# Miglior Database NoSQL

I database NoSQL utilizzano un approccio non relazionale per memorizzare i dati, fornendo flessibilità e scalabilità per gestire grandi volumi di dati strutturati, semi-strutturati e [non strutturati](https://www.g2.com/articles/structured-vs-unstructured-data). A differenza dei database tradizionali che utilizzano un unico modello, i sistemi NoSQL utilizzano vari modelli di dati, tra cui documenti, chiave-valore, colonne larghe e grafi. Ogni modello è adattato per diverse applicazioni ed esigenze.

I database a documenti, che utilizzano documenti simili a JSON, sono ideali per la gestione dei contenuti e l'analisi. I database chiave-valore, con semplici coppie chiave-valore, eccellono nella gestione delle sessioni e nella memorizzazione nella cache. I database orientati agli oggetti memorizzano i dati come oggetti, integrandosi perfettamente con i linguaggi di programmazione orientati agli oggetti. I database a grafo, che gestiscono relazioni complesse, sono perfetti per i social network e la logistica.

Le caratteristiche principali dei database NoSQL includono la scalabilità orizzontale, alte prestazioni e flessibilità dello schema. Supportano l'archiviazione distribuita, garantendo disponibilità e affidabilità. Con i loro modelli di dati diversificati, i database NoSQL gestiscono efficacemente le [applicazioni di big data](https://www.g2.com/articles/big-data-analytics) e i servizi in tempo reale, permettendo alle aziende di scalare e adattarsi ai requisiti in evoluzione.

**I migliori database NoSQL a colpo d'occhio:**

- **Migliori database a documenti:** [**Amazon DynamoDB**](https://www.g2.com/products/amazon-web-services-aws-amazon-dynamodb/reviews)
- **Migliori database a grafo:** [**Amazon Neptune**](https://www.g2.com/products/amazon-neptune/reviews)
- **Migliori database chiave-valore:** [**Amazon DynamoDB**](https://www.g2.com/products/amazon-web-services-aws-amazon-dynamodb/reviews)
- **Migliori database orientati agli oggetti:** [**IBM Db2**](https://www.g2.com/products/ibm-db2/reviews)

_Queste soluzioni software sono classificate utilizzando un algoritmo che calcola la soddisfazione del cliente e la presenza sul mercato basandosi sulle recensioni della nostra comunità di utenti. Per ulteriori informazioni, consulta_ [**_la metodologia di valutazione di G2_**](https://research.g2.com/methodology/scoring)_._

### Che cosa sono i 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

### Perché usare i database NoSQL?

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.

### Chi usa i database NoSQL?

**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.

### Tipi di database NoSQL

**Archivi chiave-valore –** Gli archivi chiave-valore salvano i dati come coppie discrete di nome e valore associati insieme a una chiave. Nessuna chiave necessita necessariamente della stessa struttura, quindi i dati vengono semplicemente accumulati invece di essere ordinati in tabelle.

**Database di documenti –** I database di documenti memorizzano dati correlati insieme in documenti, uno schema semi-strutturato che mantiene un livello di reportistica mantenendo i metadati associati all'interno dei dati stessi.

**Database a grafo –** I database a grafo utilizzano schemi topografici per mappare i dati come se fossero una struttura fisica di nodi e bordi. Di solito un nodo rappresenta un particolare record con dati associati, e i bordi rappresentano le relazioni tra i nodi (insieme a qualsiasi dato particolare alla relazione).

**Database orientati agli oggetti –** I database orientati agli oggetti aiutano a organizzare i modelli di dati e sono tipicamente utilizzati da persone che cercano di strutturare set di dati grandi e complessi. Questi strumenti utilizzano linguaggi di interrogazione per recuperare informazioni e creare tabelle da impostare con informazioni.

**Database orientati alle colonne o colonnari –** I database orientati alle colonne sono archivi chiave-valore che impongono più struttura ai loro dati. Le coppie chiave-valore (o colonne) sono associate insieme in famiglie e tabelle. A differenza di un database relazionale, i dati all'interno delle tabelle e delle famiglie non sono coerenti ma la struttura sovrastante consente un maggiore potenziale per associare i dati insieme in gerarchie.

### Software e servizi correlati ai database NoSQL

**Database relazionali —** Oltre ai prodotti inclusi sotto l'ombrello NoSQL, i database relazionali sono tipicamente l'unica altra opzione. Questi database sono utili per creare repository scalabili per le informazioni aziendali. Sono anche strumenti di qualità per il supporto delle applicazioni back-end. Possono essere sincronizzati con le applicazioni e rendere i dati disponibili agli utenti finali.

**Sistemi di gestione di database non nativi —** Gli strumenti di database non nativi sono utilizzati per completare qualsiasi database. Questi strumenti sono tipicamente costruiti per un database specifico o un tipo specifico di database. Possono semplificare il processo di recupero o automatizzare compiti ripetitivi. Alcuni presenteranno interfacce utente per gestire e organizzare i dati. C'è una vasta gamma di strumenti proprietari e open source disponibili che possono far risparmiare agli utenti NoSQL quantità significative di tempo.

**Database as a service (DBaaS) —** Le soluzioni DBaaS sono database basati su cloud che sono pre-costruiti per l'utilizzo all'interno delle applicazioni. Gli strumenti sono ospitati dal fornitore e i costi tipicamente scalano con l'uso. Possono far risparmiare tempo e denaro alle aziende rimuovendo il lavoro necessario per costruire un database da zero.

Categorie popolari di Database NoSQL

[
#### Database Documentali
](/it/categories/document-databases)
I database di documenti memorizzano, recuperano e gestiscono dati orientati ai documenti. Questa soluzione si basa sui metadati dei documenti per organizzare il database.

Prodotti popolari di Database Documentali utilizzati dai professionisti Database NoSQL

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#### Database Chiave-Valore
](/it/categories/key-value-databases)
Questa soluzione di database memorizza i dati in coppie di nome e valore associati insieme a una chiave.

Prodotti popolari di Database Chiave-Valore utilizzati dai professionisti Database NoSQL

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Redis Software

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#### Database Orientati agli Oggetti
](/it/categories/object-oriented-databases)
I dati nei database orientati agli oggetti sono memorizzati sotto forma di oggetti. I database orientati agli oggetti consentono alle aziende di memorizzare e duplicare il linguaggio di programmazione senza modificare il codice.

Prodotti popolari di Basi di dati orientate agli oggetti utilizzati dai professionisti Database NoSQL

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Apache OODT

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[
#### Altri software di database non relazionali
](/it/categories/other-non-relational-databases)
Altri database non relazionali sono progettati per risolvere un problema particolare piuttosto che una soluzione generale. Altri database non relazionali includono database tabulari, store di tuple, multivalore e multimodello.

Prodotti popolari di Altri Database Non-Relazionali utilizzati dai professionisti Database NoSQL

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### Categorie Database NoSQL

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Database Documentali
](/it/categories/document-databases)

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Database Chiave-Valore
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Database Orientati agli Oggetti
](/it/categories/object-oriented-databases)

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Altri software di database non relazionali
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Database RDF
](/it/categories/rdf-databases)

[
Software di database a colonne larghe
](/it/categories/wide-column-database)

[
Basi di dati XML
](/it/categories/xml-databases)

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Prova l'Assistente
](https://www.g2.com/it/assistant)

Pubblicato: 2026-05-26