Tipi di DBMS: relazionali e NoSQL

Esistono due tipi principali di DBMS (Sistema di Gestione di Database): relazionali e NoSQL. I primi lavorano con tabelle, dove tutto è preciso e per colonne — come in Excel. I secondi sono più liberi, non richiedono una struttura rigida. È comodo quando non hai uno schema dati chiaro o cambia spesso.

Tra l’altro, NoSQL non vuol dire “non SQL”. È più “Not Only SQL”. Molti sistemi NoSQL capiscono query SQL, solo che funzionano un po’ diversamente.

Esempi di DBMS popolari:

• Relazionali: PostgreSQL, MySQL, Microsoft SQL Server.
• NoSQL: MongoDB, Cassandra, Redis.

DBMS relazionali

Un database relazionale (RBD) organizza i dati sotto forma di tabelle, dove ogni riga è un record (o oggetto) separato e ogni colonna è un campo (attributo). Le tabelle sono collegate tra loro tramite chiavi: primarie (per identificare il record) e esterne (per collegare le tabelle).

Ecco un esempio classico di tabella "Studenti" in un DBMS relazionale:

Caratteristiche chiave dei DBMS relazionali:

• I dati sono rigidamente strutturati.
• Le relazioni tra le tabelle sono definite tramite chiavi.
• Per lavorare con i dati si usa SQL (Structured Query Language).

Vantaggi

1. Struttura dati rigida: le tabelle garantiscono che ogni oggetto abbia un set fisso di campi. Questo semplifica la gestione dei dati.
2. Integrità dei dati: grazie alle chiavi primarie ed esterne, i database relazionali evitano incongruenze nei dati.
3. Supporto allo standard ACID: i DBMS relazionali garantiscono affidabilità delle transazioni, seguendo i principi di atomicità, coerenza, isolamento e durabilità.
4. Supporto a query complesse: SQL permette di fare operazioni potenti di selezione, ordinamento e aggregazione.

I DBMS relazionali sono perfetti dove i dati sono ben strutturati e serve che tutto torni al centesimo. Per esempio, nei sistemi bancari non si può perdere nulla — ogni movimento deve essere sotto controllo. O, tipo, nei sistemi di contabilità: fatture, clienti e magazzini di solito hanno una struttura fissa, ed è comodo tenerli in tabelle. E ovviamente in tante web app, dove ci sono, per esempio, liste di utenti, prodotti, ordini — tutto si adatta benissimo alle tabelle e alle relazioni strette.

DBMS NoSQL

NoSQL (Not Only SQL) — sono DBMS che non usano il modello relazionale. I dati possono essere salvati come documenti, in formato chiave-valore, grafi o colonne. L’idea è la flessibilità: puoi salvare i dati come ti pare, senza regole rigide. E ovviamente c’è un prezzo da pagare per questa libertà.

Esempio di salvataggio dati in NoSQL (per MongoDB):

{
  "id": 1,
  "name": "Alex",
  "age": 21,
  "group": "KA-01"
}

I DBMS NoSQL sono molto diversi — dipende da come gestiscono i dati. Per esempio, le DBMS documentali, tipo MongoDB, lavorano con strutture flessibili, dove i dati sono salvati come documenti, spesso in formato JSON. È comodo se la struttura può cambiare da record a record.

DBMS chiave-valore, come Redis, sono come un enorme magazzino di coppie "chiave:valore". Sono perfetti per cache o accesso rapido a impostazioni semplici.

Se devi lavorare con relazioni tra oggetti — tipo analizzare amici nei social o costruire percorsi — ti servono le DBMS a grafo come Neo4j. Salvano le info come una rete di nodi e relazioni, super comodo per queste strutture.

Invece le DBMS a colonne, tipo Apache Cassandra o HBase, salvano i dati per colonne, non per righe. È utilissimo se lavori con grandi volumi e ti serve analizzare solo certi parametri — come nell’analisi dati o nei sistemi Big Data.

Perché e quando scegliere NoSQL

I database NoSQL sono forti dove i DBMS relazionali classici iniziano a soffocare. Hanno diversi punti di forza:

1. Sono veloci. NoSQL gestisce benissimo enormi quantità di dati — le query sono rapide anche se i dati non sono strutturati come una tabella Excel.
2. Flessibili. Puoi cambiare la struttura dei dati al volo: oggi un oggetto ha tre campi, domani cinque, e non si rompe nulla.
3. Si scalano facilmente. Quando i dati diventano troppi, puoi semplicemente distribuirli su più server. Si chiama scalabilità orizzontale, e NoSQL la adora.
4. Vanno d’accordo con Big Data. Se hai flussi di log, eventi, azioni utenti o altri dati “grezzi” senza schema chiaro — NoSQL ce la fa.

Questi DBMS sono top in situazioni dove:

• il volume dei dati cresce in fretta e la struttura cambia (tipo analisi di log o eventi),
• serve cercare e aggregare info al volo (come nell’analisi dati),
• c’è una rete di relazioni complessa, come nei social (qui servono i DBMS a grafo).

Insomma, se il tuo progetto sembra più un organismo vivente che una tabella rigida, NoSQL potrebbe essere proprio quello che ti serve.

Confronto tra DBMS relazionali e NoSQL

Quando scegliere un DBMS relazionale o NoSQL?

DBMS relazionali:

• Quando i dati sono rigidamente strutturati.
• Quando serve il supporto alle transazioni.
• Quando ti serve analisi complessa tramite SQL.

DBMS NoSQL:

• Quando serve flessibilità nella struttura dei dati.
• Quando la scalabilità è più importante della struttura rigida.
• Quando lavori con grandi volumi di dati difficili da organizzare in tabelle.

Pensala così: un DBMS relazionale è come una tabella Excel, dove tutto è perfetto tra righe e colonne. NoSQL invece è una bacheca dove puoi attaccare di tutto, dai post-it alle foto.