Quando si sviluppa un nuovo progetto software, la cosa più importante è scegliere gli strumenti giusti e uno degli strumenti più importanti è il motore di database.
Di seguito esploreremo i pro ei contro di SQL vs. Motori di database NoSQL, che ti aiutano a prendere una decisione informata che è la migliore per il tuo progetto. Sebbene simile a PC vs. Dibattito su Mac, questo articolo si sforzerà di essere il più obiettivo e imparziale possibile.
SQL (mySQL, PostgreSQL, Oracle, ecc.)
Senza entrare nelle differenze tra motori specifici, i database SQL relazionali sono ancora i più ampiamente utilizzato motori di database in tutto il mondo. Sviluppato negli anni '70, SQL è stato rilasciato per la prima volta come linguaggio nel 1979 e ancora oggi rimane il linguaggio dominante per la comunicazione con i database relazionali.
Poiché SQL è lo standard del settore de facto, gli sviluppatori che ne sono esperti possono facilmente passare dal lavoro con diversi motori di database.
I database relazionali richiedono uno schema predefinito costituito da tabelle e colonne, con ogni record che è una riga all'interno di una tabella. Sebbene gli schemi possano essere facilmente modificati in qualsiasi momento, ciò richiede una pianificazione preliminare per garantire che tutti i dati necessari si inseriscano correttamente nel database. Le colonne possono essere una moltitudine di vari tipi di dati tra cui stringhe, numeri interi, float, elementi di testo di grandi dimensioni, BLOB binari e così via.
Database relazionali
La progettazione strutturata dei database relazionali consente di creare facilmente relazioni figlio-padre tra le tabelle.
Ad esempio, la colonna "id" all'interno della tabella "utenti" è collegata all '"ID utente" della tabella "note". Con il supporto per la cascata, quando una riga padre viene eliminata o aggiornata, anche tutte le righe figlie saranno interessate. Ciò aiuta non solo a garantire sempre l'integrità strutturale, ma consente anche prestazioni e velocità ottimali durante l'esecuzione di query su più tabelle.
Tuttavia, progettare e gestire correttamente uno schema di database di grandi dimensioni può essere un compito in sé e per sé e molti sviluppatori hanno scelto di non farlo. Con database di grandi dimensioni, la modifica dello schema può anche richiedere molto tempo e una preparazione adeguata.
Il rovescio della medaglia, il design strutturato può prestarsi a un percorso più semplice per altri sviluppatori che lavorano con il software, poiché possono vedere chiaramente come è strutturato il database.
NoSQL (MongoDB, ecc.)
Con MongoDB in testa al gruppo con un buon margine, i database NoSQL hanno guadagnato un'enorme popolarità negli ultimi anni. Ciò è principalmente attribuito a causa della sua struttura priva di schemi che significa nessuno schema di database predefinito e del suo utilizzo di oggetti JSON per i record che forniscono familiarità agli sviluppatori.
Invece di tabelle e righe, i database NoSQL utilizzano raccolte e documenti. Non è necessario pre-definire lo schema del database e invece tutto viene creato automaticamente al volo. Ad esempio, se provi a inserire un documento in una raccolta inesistente, invece di generare un errore, la raccolta verrà creata automaticamente al volo.
I documenti sono Oggetti JSON, che forniscono una grande familiarità poiché JSON è già utilizzato quotidianamente dagli sviluppatori. Poiché i documenti non hanno una struttura definita, tutti i dati possono essere memorizzati al loro interno e possono differire tra i documenti.
Che tu abbia intenzione di essere uno sviluppatore web o meno, è una buona idea almeno sapere cos'è JSON, perché è importante e perché è utilizzato in tutto il web.
Ciò fornisce una grande flessibilità poiché non solo si risparmia tempo evitando di creare e gestire uno schema di database, ma è possibile aggiungere dati arbitrari in qualsiasi singolo documento senza che venga generato un errore a causa del database vincoli.
Meno integrità strutturale
Sebbene NoSQL offra grande flessibilità e familiarità, l'unico inconveniente è la sua mancanza di supporto per i vincoli che causano una minore integrità strutturale rispetto alle sue controparti SQL. Senza un solido supporto per le relazioni tra le raccolte o il collegamento a cascata, può portare a problemi come i record di bambini orfani che vengono lasciati dietro nel database dopo che il record principale è stato eliminato e l'ottimizzazione ridotta per la gestione dei record correlati su più dati imposta.
Il design senza struttura può anche portare a bug aggiuntivi non rilevati all'interno del software. Ad esempio, se uno sviluppatore fa un errore di battitura e inserisce "amont" nel codice invece di "amount", un database NoSQL lo accetterà senza generare un errore o un avviso.
SQL vs. NoSQL: quale database è il migliore?
Come al solito quando si parla di sviluppo software, la risposta è, dipende.
Ad esempio, se è necessario archiviare dati più non strutturati come assicurazioni, documenti finanziari educativi o genealogici quindi NoSQL sarebbe un'ottima scelta in quanto la sua struttura priva di schemi consente di inserire dati arbitrari aggiuntivi nei documenti.
Tuttavia, se hai bisogno di record più grandi che si estendono su più tabelle con priorità sull'integrità strutturale e sulle prestazioni delle query, SQL è probabilmente una scelta migliore.
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