Database NoSQL vs SQL: quali sono le differenze

Nell’era digitale, uno degli step cruciali per ogni progetto informatico è la scelta del sistema per archiviare e gestire i dati. Per decenni, la gestione dei dati è stata affidata ai database relazionali, gli SQL. Tuttavia, con l’avvento dei Big Data, del cloud computing e delle moderne applicazioni web ad altissimo traffico, è stato necessario ricorrere a soluzioni più flessibili, come i database non relazionali, detti NoSQL. In questo articolo spieghiamo le differenze tra un database SQL e un database NoSQL, per capire quale tecnologia si adatti meglio alle diverse esigenze aziendali.

Cosa sono i database SQL e NoSQL

Il termine SQL sta per Structured Query Language, il linguaggio standard utilizzato per interagire con i database relazionali (RDBMS). Nati negli anni ‘70, questi database suddividono i dati in tabelle, ognuna delle quali composta da colonne (che definiscono gli attributi, come “Nome” o “Email”) e righe (che rappresentano il singolo record o entità). Le tabelle sono collegate tra loro tramite “relazioni” logiche, utilizzando chiavi specifiche per evitare duplicazioni e mantenere la coerenza. I database SQL più famosi comprendono MySQL, PostgreSQL, Oracle Database e Microsoft SQL Server.

L’acronimo NoSQL sta invece per “Not Only SQL”, cioè “Non Solo SQL”. Questi database sono nati per risolvere le esigenze di scalabilità di giganti del web come Google o Amazon e abbandonano lo schema tabellare, troppo rigido, per abbracciare una struttura più flessibile e variegata. La categoria di NoSQL raggruppa diverse famiglie:

• a documenti: memorizzano i dati in strutture simili a JSON. Ogni documento contiene coppie chiave-valore e può avere una struttura diversa dagli altri;
• chiave-valore: archiviano i dati come un semplice dizionario, ideali per la memorizzazione rapida nella cache;
• a famiglia di colonne: ottimizzati per letture e scritture ultra-veloci su enormi set di dati, organizzati per colonne e non per righe;
• a grafi: progettati per gestire reti di dati con relazioni complesse e altamente interconnesse.

Database NoSQL vs SQL: le differenze principali

La prima grande differenza risiede nella gestione delle transazioni. I database SQL si basano su un modello ACID (Atomicità, Coerenza, Isolamento, Durabilità). Questo standard garantisce che ogni singola transazione venga completata interamente, oppure fallisca del tutto. In questo modo il database non contiene mai dati parziali o corretti ed è un approccio fondamentale in quei sistemi dove l’integrità del dato è essenziale, come nei sistemi bancari.

I database NoSQL invece seguono spesso il teorema CAP (Coerenza, Disponibilità e Tolleranza alla Partizione). In questo caso i sistemi NoSQL favoriscono l’alta disponibilità e la velocità di esecuzione per ogni singola operazione. I dati diventeranno coerenti in tutti i nodi del sistema solo “eventualmente”, in un secondo momento.

Un’altra differenza fondamentale riguarda il linguaggio di interrogazione. I database SQL utilizzano un linguaggio standardizzato ed estremamente potente per eseguire query complesse e JOIN (unioni logiche di dati incrociati tra decine di tabelle). I database NoSQL invece utilizzano linguaggi di query proprietari o API specifiche. La maggior parte di essi non supporta nativamente le operazioni di JOIN complesse, preferendo che i dati vengano archiviati già aggregati fin dal principio, per velocizzare al massimo i tempi di lettura.

Struttura dei dati, schema e scalabilità

Le differenze architettoniche risultano ancora più evidenti quando l’analisi si sposta sulla modalità di gestione dello schema dei dati e su come il database cresce all’aumentare del carico di lavoro richiesto.

Nei database SQL lo schema è rigido e predefinito. Prima di inserire anche un solo record, è obbligatorio definire l’esatta struttura e quindi creare tabelle, stabilire i nomi delle colonne, tipi di dati e i vincoli. Se in futuro l’applicazione dovesse richiedere l’aggiunta di un nuovo campo, allora sarà necessario modificare l’intera struttura del database, cosa che può risultare complessa in sistemi già operativi. Questa rigidità da un lato garantisce grande ordine, ma dall’altro sacrifica l’agilità di sviluppo.

I database NoSQL invece sono noti per il loro schema dinamico. In un database a documenti, per esempio, si può inserire un utente solo con “Nome” ed “Età”, e nel documento successivo aggiungere campi come “Indirizzo” e “Hobby”, tutto all’interno della stessa raccolta dati. Questa flessibilità rappresenta un grande vantaggio nello sviluppo di un software moderno, dove i requisiti del progetto cambiano in continuazione e la struttura deve potersi evolvere rapidamente senza interruzioni.

I database SQL si affidano alla tradizionale scalabilità verticale. Per gestire più traffico, è necessario potenziare il server fisico che ospita il database, aggiungendo RAM, CPU o dischi più veloci. Questo approccio ha però un limite fisico evidente e determina aumenti esponenziali dei costi. Distribuire un database SQL su più macchine è tecnicamente possibile, ma risulta un’operazione complessa e costosa da mantenere e gestire.

I database NoSQL invece scalano nativamente verso l’esterno. Se quindi dovesse servire maggiore potenza di calcolo o maggiore spazio di archiviazione, basterebbe semplicemente aggiungere nuovi server standard al cluster esistente. Il sistema si occupa automaticamente di distribuire i dati e bilanciare il carico tra le varie macchine, rendendo l’espansione economica e virtualmente illimitata.

Quando usare SQL e quando scegliere NoSQL

Non esiste un database migliore dell’altro, la scelta dipende interamente dal progetto, dalla natura dei dati che si andranno a trattare e dai requisiti aziendali.

Il database SQL è indicato se l’applicazione richiede transazioni estremamente complesse e la massima garanzia sull’integrità dei dati. È una scelta obbligata per i sistemi finanziari, i software di contabilità, i complessi gestionali aziendali (ERP, CRM) e i sistemi di elaborazione dei pagamenti e-commerce. Le proprietà ACID assicurano che un errore imprevisto di sistema non generi mai, ad esempio, un addebito su un conto senza il relativo accredito su un altro. Inoltre, se i dati sono particolarmente strutturati e bisogna interrogare spesso le relazioni tra di loro in modo approfondito, il database SQL risulta estremamente affidabile.

Il database NoSQL è invece la scelta migliore quando la flessibilità dello schema, le altissime performance in lettura/scrittura e la scalabilità sono più importanti della coerenza immediata e rigorosa. In generale è preferibile per elaborare Big Data, per gestire analisi in tempo reale, per sviluppare cataloghi di e-commerce con prodotti variabili e per gestire sistemi di contenuti (CMS) o applicazione per l’Internet of Things che raccolgono milioni di dati al secondo dai sensori. Il database NoSQL performa notevolmente nei team che lavorano con metodologie agili, permettendo di accelerare notevolmente i tempi di sviluppo e di test.