La query strutturata rappresenta uno strumento utile per la comunicazione con i database, nonché per il trasferimento e il recupero dei dati. Il tradizionale approccio strutturato ha funzionato efficacemente fino all'avvento delle tecnologie Big Data.

Tuttavia, con la crescente enfasi sui Big Data, gli sviluppatori hanno iniziato a spostare la propria attenzione dall'approccio strutturato a quello non strutturato. In questo articolo, confronteremo il tradizionale SQL con i moderni NoSQL e NewSQL.

SQL vs. NoSQL vs. NewSQL: Un confronto basato su vari parametri

• Qual è il più diffuso?
• Terminologie decodificate
• Architettura e modelli di dati
• Proprietà
• Utilizzo nei Big Data
• Esempi popolari di SQL, NoSQL e NewSQL

SQL vs. NoSQL vs. NewSQL: Qual è il più popolare?

Secondo Google Trends, SQL è di gran lunga il linguaggio di programmazione più popolare tra SQL, NoSQL e NewSQL.

Tuttavia, la ragione principale di tale popolarità risiede nel fatto che, nel caso di NewSQL e NoSQL, gli utenti cercano spesso degli strumenti specifici; per SQL, invece, l'attenzione degli utenti è focalizzata sul termine stesso, piuttosto che sugli strumenti.

SQL vs. NoSQL vs. NewSQL: Terminologie decodificate

SQL rappresenta un approccio tradizionale e strutturato alla programmazione di database. È a nostra disposizione da anni e, in molti casi, continua a funzionare egregiamente. Pertanto, se il vostro attuale sistema SQL funziona correttamente, non vi è alcuna necessità di sostituirlo semplicemente per il gusto di farlo.

NoSQL è un linguaggio di programmazione caratterizzato da scalabilità orizzontale. È stato concepito per superare i limiti di SQL, discostandosi dalla sua forma standardizzata. Sebbene si tratti di un termine relativamente più recente rispetto a SQL, questa tecnologia è ormai presente da diverso tempo.

NewSQL, d'altra parte, costituisce un tentativo di combinare le caratteristiche sia di SQL che di NoSQL. NewSQL conferisce ai database relazionali una maggiore scalabilità, senza tuttavia sacrificare le proprietà ACID (atomicità, coerenza, isolamento e durabilità).

SQL vs. NoSQL vs. NewSQL: Architettura e modelli di dati

SQL opera con un'architettura logica e una fisica. L'architettura logica definisce la modalità di archiviazione dei dati, il raggruppamento, le azioni dei trigger e così via. L'architettura fisica definisce la posizione del database all'interno del sistema.

Tuttavia, l'architettura di NoSQL varia in base al modello di dati adottato. Esistono due modelli di dati comuni utilizzati nell'ambito NoSQL.

Essi sono noti come modello di dati NoSQL basato su chiavi e modello di dati NoSQL basato su grafi. I modelli di dati basati su chiavi consentono l'accesso a specifiche sezioni in funzione dei valori delle chiavi o dei documenti. I modelli a grafo garantiscono agli utenti l'accesso sulla base delle relazioni esistenti tra i dati.

L'architettura NewSQL implementa una tecnologia di dati distribuita articolata su tre livelli fondamentali. Tali livelli comprendono un livello di amministrazione, un livello transazionale e un livello di archiviazione. Questi sistemi sono in grado di scalare agevolmente sia in senso orizzontale che verticale.

SQL vs. NoSQL vs. NewSQL: Proprietà

Il tradizionale SQL si concentra maggiormente sulle proprietà ACID ed è utile nella scalabilità verticale. L'Atomicità consente agli sviluppatori di verificare se una transazione sia stata effettivamente recepita o meno.

La Consistenza garantisce la preservazione dei dati al termine della transazione. L'Isolamento assicura che ogni transazione sia distinta e indipendente dalle transazioni concorrenti. La Durabilità permette al sistema di mantenere le modifiche apportate anche in caso di guasti del sistema stesso.

D'altra parte, NoSQL opera secondo le proprietà BASE e si basa su un'architettura "shared-nothing" (senza condivisione). L'acronimo BASE sta per Basically Available, Stable State (Fondamentalmente Disponibile, Stato Stabile).

L'obiettivo principale è garantire la disponibilità costante e la tolleranza alle partizioni. Sebbene sia meno consistente rispetto a SQL, rappresenta un approccio proattivo. Viene utilizzato quando è necessario eseguire operazioni rapide e la disponibilità dei dati è un requisito essenziale.

NewSQL, invece, supporta sia le proprietà ACID che quelle BASE. È compatibile con gli ambienti cloud e offre inoltre funzionalità complete di elaborazione transazionale online (OLTP), una caratteristica fondamentale nella programmazione moderna.

Grazie al suo approccio distribuito, consente una facile scalabilità e permette di risolvere anche query complesse.

SQL vs. NoSQL vs. NewSQL: L'impiego nei Big Data

Sebbene adotti un approccio strutturato, SQL rimane uno strumento utile nell'ambito delle tecnologie per i Big Data. Poiché SQL è orientato agli schemi, è necessario comprendere la struttura dei dati in anticipo; ciò rappresenta una difficoltà nel contesto dei Big Data, ed è proprio questo aspetto ad aver portato all'invenzione di NoSQL.

La scalabilità e la flessibilità offerte da NoSQL consentono al sistema di gestire dati provenienti da molteplici canali: un parametro essenziale nell'ambito dei Big Data.

NoSQL affronta con disinvoltura le sfide chiave tipiche dei Big Data, quali l'acquisizione, l'archiviazione e l'elaborazione dei dati.

SQL vs. NoSQL vs. NewSQL: Esempi popolari di SQL, NoSQL e NewSQL

Tra gli strumenti SQL più diffusi figurano dbWatch, Visual Expert, Jet Profiler, EMS SQL Manager e altri ancora.

Tra gli esempi più noti di NewSQL troviamo invece VoltDB, ClustrixDB, CockroachDB, Pivotal, NuoDB, Altibase, MemSQL e altri.

D'altra parte, alcuni degli esempi più popolari di NoSQL sono: AmazonDynamoDB, MongoDB, CouchDB, RavenDB, FatDB, Redis e altri.

Punti chiave:

Sebbene l'SQL rimanga tuttora rilevante e importante in questo mondo in trasformazione digitale, il NoSQL lo sta rapidamente raggiungendo. Ma, aspetto ancora più significativo, sarà il NewSQL a dominare negli anni a venire, in quanto racchiude i vantaggi di entrambi i linguaggi di programmazione.