NoSQL

NoSQL (non solo SQL) rappresenta un allontanamento dai tradizionali sistemi di gestione di database relazionali (RDBMS) e costituisce una classe più ampia di sistemi di database che impiega approcci alternativi e non relazionali all'archiviazione e all'interrogazione dei dati. Progettati per soddisfare le crescenti esigenze delle moderne applicazioni ad uso intensivo di dati, i database NoSQL sono noti per la loro scalabilità, capacità di gestire dati non strutturati e facilità d'uso. Nel contesto della modellazione dei dati, i database NoSQL mostrano differenze nel modo in cui i dati vengono strutturati e interrogati rispetto alle loro controparti SQL.

La modellazione dei dati nei database NoSQL prevede in genere l'uso di uno o più dei seguenti quattro modelli di dati primari:

1. Orientato ai documenti: memorizzazione di strutture dati gerarchiche, come il formato JSON o BSON, che consentono la rappresentazione di relazioni di dati complesse e nidificate. Gli esempi includono MongoDB, Couchbase e RavenDB.
2. Valore-chiave: focalizzato sull'archiviazione e sulla gestione di array associativi, in cui le singole coppie chiave-valore sono indirizzabili. Gli esempi includono Redis, Amazon DynamoDB e Riak.
3. Famiglia di colonne: utilizzo di un design di archiviazione colonnare in cui le colonne sono raggruppate insieme come famiglie di colonne e suddivise su più nodi. Gli esempi includono Apache Cassandra, Google BigTable e ScyllaDB.
4. Basato su grafici: sfruttare la teoria dei grafi per gestire l'archiviazione e il recupero di punti dati e le loro relazioni in una struttura simile a un grafico. Gli esempi includono Neo4j, Amazon Neptune e ArangoDB.

I database NoSQL sono stati adottati dalle organizzazioni che si occupano di big data, elaborazione in tempo reale e sistemi distribuiti su larga scala. Sono particolarmente adatti alla gestione di dati non strutturati, semistrutturati o polimorfici, che in genere rappresentano una parte significativa dei dati generati dalle moderne applicazioni web, mobili e IoT.

L’ascesa dei database NoSQL può essere attribuita a diversi fattori chiave. Innanzitutto, risolvono efficacemente i limiti degli RDBMS tradizionali in termini di scalabilità e prestazioni. Poiché il volume, la velocità e la varietà dei dati generati dalle applicazioni continuano a crescere, i database NoSQL offrono intrinsecamente scalabilità orizzontale attraverso il partizionamento e la replica dei dati su più nodi in un sistema distribuito. Questa capacità di architetture scale-out, anziché scale-up, consente ai database NoSQL di soddisfare la rapida espansione dei requisiti di archiviazione dei dati e di mantenere elevati livelli di prestazioni e disponibilità. In secondo luogo, i database NoSQL forniscono modelli di dati flessibili in grado di adattarsi ai cambiamenti nei requisiti delle applicazioni nel tempo senza la necessità di processi di migrazione dei database complessi e costosi. Questa agilità è particolarmente preziosa nelle moderne pratiche di sviluppo software agili in cui cicli di sviluppo iterativi e aggiornamenti frequenti sono all'ordine del giorno. Infine, i database NoSQL spesso presentano un'interfaccia di query e programmazione più semplice e intuitiva per gli sviluppatori, che facilita la prototipazione rapida e riduce il time-to-market per nuove applicazioni e funzionalità.

Grazie a questi vantaggi, negli ultimi anni i database NoSQL hanno guadagnato popolarità tra gli sviluppatori di software e le organizzazioni. Secondo un sondaggio del 2021 di Stack Overflow, MongoDB è attualmente il database NoSQL più popolare, con il 32,8% degli sviluppatori che segnalano l'utilizzo, seguito da Redis al 26,9% ed Elasticsearch al 16,6%. Inoltre, i database NoSQL sono stati approvati dai principali fornitori di servizi cloud, come Amazon Web Services (AWS), Google Cloud e Microsoft Azure, che offrono servizi NoSQL gestiti, tra cui rispettivamente Amazon DynamoDB, Google Cloud Firestore e Azure Cosmos DB.

Poiché il panorama della modellazione dei dati continua ad evolversi, è probabile che i database NoSQL guadagnino ulteriore popolarità come alternativa o integrazione al tradizionale RDBMS. In alcuni casi, le organizzazioni possono adottare una strategia di persistenza poliglotta, impiegando un mix di database SQL e NoSQL per soddisfare i diversi requisiti applicativi. Ad esempio, un'azienda potrebbe utilizzare un RDBMS come PostgreSQL per l'elaborazione e il reporting transazionale, sfruttando al contempo MongoDB per l'archiviazione di dati gerarchici complessi ed Elasticsearch per la ricerca di testo e l'analisi.

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