Che cos'è un database relazionale e perché è necessario?

I database alimentano praticamente tutte le organizzazioni moderne. Dalle piccole imprese alle aziende globali, i database sono così onnipresenti che spesso li diamo per scontati.

Tuttavia, capire come funzionano questi sistemi cruciali e perché sono così importanti è fondamentale per sfruttarne appieno il potenziale. Questo articolo si propone di demistificare uno dei tipi più comuni di database: il database relazionale. Ne esploreremo le basi, i vantaggi e il motivo per cui continua a essere il fondamento della gestione dei dati per le aziende di tutto il mondo.

Un database relazionale è un tipo di database che organizza i dati in tabelle, strutturate con righe e colonne. Ogni tabella, detta anche relazione, rappresenta una persona o un'idea specifica. Le righe di una tabella rappresentano i singoli record e le colonne i dettagli di tali record.

I database relazionali offrono un modo strutturato ed efficiente per memorizzare, recuperare e gestire grandi volumi di dati. Assicurano l'integrità e la coerenza dei dati attraverso le relazioni tra le tabelle e l'uso di chiavi primarie ed esterne. Inoltre, l'uso del linguaggio SQL (Structured Query Language) consente potenti capacità di interrogazione, facilitando la gestione di operazioni e analisi complesse sui dati. Ciò significa che le aziende possono archiviare i dati con sicurezza, recuperarli rapidamente e prendere decisioni aziendali più intelligenti.

Se un'organizzazione impiega tempo e denaro nel tentativo di setacciare un'infinità di dati, potrebbe essere il candidato ideale per un database relazionale. Questa guida spiega i vantaggi dei database relazionali e come possono aiutare le aziende a rimanere competitive.

Per vedere la potenza di un modello di dati relazionale, non serve guardare oltre il versatile foglio di calcolo. Se vi sentite a vostro agio nell'usare i fogli di calcolo per ordinare le righe di dati, avete già un'idea del perché i modelli di database relazionali siano così efficaci.

Allo stesso modo, i database relazionali funzionano dividendo diverse forme di dati in tabelle intuitive per strutturare le informazioni. Forniscono un modo standard di rappresentare e interrogare i dati che può essere utilizzato da qualsiasi applicazione. Il linguaggio SQL (Structured Query Language) è il linguaggio più utilizzato per le interrogazioni ai database.

Nel modello di database relazionale, le strutture dei dati (come tabelle, indici e viste) rimangono separate dalle strutture fisiche di archiviazione.

Sebbene sia simile a un foglio elettronico in termini di organizzazione, un database relazionale è molto più complesso. Queste strutture consentono alle aziende di ottenere preziose informazioni sulle prestazioni aziendali e sulla relazione tra grandi volumi di dati.

I database relazionali organizzano spesso i dati in una tabella (talvolta chiamata "relazione"). Ogni tabella rappresenterà un'entità specifica dell'azienda, come i clienti o gli ordini specifici.
Ad esempio, un'azienda che si occupa di cura della pelle può avere diverse tabelle dedicate ai diversi clienti e ai loro ordini. Queste tabelle possono riguardare la quantità di ordini o di clienti che acquistano un prodotto specifico e sono composte da righe e colonne (note anche come record e attributi, rispettivamente). Ogni riga avrà un record unico, mentre ogni colonna avrà un attributo specifico.

Per continuare la metafora di cui sopra, un'azienda di prodotti per la cura della pelle ha una tabella dedicata a più clienti. La tabella potrebbe avere colonne che indicano l'attività di acquisto di prodotti per l'acne, l'eczema e la pelle secca. Ogni riga potrebbe contenere un record unico, ad esempio la richiesta di un rimborso.

L'attrattiva maggiore dei sistemi di database avanzati è la facilità con cui è possibile recuperare le informazioni in breve tempo. SQL è attualmente il linguaggio standard per interagire con un database relazionale.

Noto come Structured Query Language, questo linguaggio consente agli amministratori di database di eseguire operazioni quali l'aggiornamento, la gestione e l'interrogazione dei dati. L'SQL è standardizzato sia dall'ANSI che dall'ISO, il che garantisce sempre la compatibilità tra i diversi sistemi di gestione dei database relazionali.

I dati grezzi sono incredibilmente difficili da setacciare e, per di più, ci vuole molto tempo. Le chiavi primarie e le chiavi esterne forniscono un'identificazione che garantisce che i dati non vengano confusi tra loro. Possono anche ridurre la ridondanza dei dati (o un numero eccessivo di copie degli stessi dati).

Una chiave primaria è un identificatore unico per ogni record di una tabella, che garantisce che non ci siano due righe con lo stesso valore della chiave primaria. Distingue in modo univoco ogni riga di una tabella.

Una chiave esterna è un campo (o un gruppo di campi) di una tabella che identifica una riga di un'altra tabella. In questo modo è possibile collegare le due tabelle. Questa relazione mantiene la stessa chiave primaria della tabella di riferimento; il valore del campo della chiave esterna deve corrispondere a un valore della chiave primaria della tabella di riferimento.

Un concetto chiave dei database relazionali è la transazione. In termini di database, una transazione è una sequenza di una o più operazioni eseguite come unità di lavoro. Si tratta di una serie di istruzioni che devono essere completate insieme affinché il database rimanga accurato e coerente.

Che cos'è una transazione di database?

Immaginiamo di trasferire denaro dal conto di risparmio al conto corrente. Questo processo prevede due fasi:

1. Detrarre il denaro dal conto di risparmio
2. Aggiungere lo stesso importo al conto corrente

In un database relazionale, queste due fasi verrebbero eseguite come una singola transazione. In questo modo si garantisce che entrambi i passaggi siano completati con successo, oppure che nessuno dei due lo sia. Nessuno vuole vedere il proprio denaro uscire dal conto di risparmio e non comparire sul conto corrente o viceversa.

Perché le transazioni sono importanti?

Le transazioni sono fondamentali per mantenere l'integrità e l'accuratezza dei dati. Assicurano che il database rimanga in uno stato coerente, anche quando vengono eseguite più operazioni contemporaneamente o se qualcosa va storto durante il processo.

Ecco alcune implicazioni chiave delle transazioni nei database relazionali:

1. Integrità dei dati: le transazioni aiutano a mantenere l'accuratezza e la coerenza dei dati. Se una parte di una transazione fallisce, l'intera transazione viene annullata, impedendo aggiornamenti parziali che potrebbero causare incoerenze nei dati.
2. Controllo della concorrenza: le transazioni consentono a più utenti di lavorare contemporaneamente sugli stessi dati senza interferire l'uno con l'altro. Ciò è particolarmente importante nei sistemi in cui molti utenti devono accedere e modificare i dati contemporaneamente.
3. Recupero degli errori: se si verifica un errore di sistema nel mezzo di una transazione, il database può ripristinare lo stato precedente. In questo modo si evita la perdita di dati e si garantisce l'affidabilità del database.
4. Semplifica le operazioni complesse: le transazioni consentono di raggruppare più operazioni, semplificando i processi complessi e garantendo che vengano eseguiti correttamente come unità.

Utilizzando le transazioni, i database relazionali offrono un modo robusto e affidabile di gestire i dati, garantendo che rimangano accurati e coerenti anche in ambienti complessi e ad alto traffico.

Mentre un database relazionale memorizza le informazioni in tabelle, colonne e righe, un database non relazionale (talvolta chiamato database NoSQL) è meno strutturato. Tuttavia, questo non significa necessariamente che sia un'opzione peggiore (o migliore) per l'organizzazione.

Partiamo dall'inizio. I database relazionali sono fortemente strutturati e presentano un'elevata integrità dei dati. Questi database sono molto efficaci nel garantire che i dati non vengano duplicati, persi o utilizzati in modo improprio. Garantiscono alle aziende un elevato livello di sicurezza e offrono tempi di risposta molto rapidi. I database relazionali utilizzano anche uno schema fisso. Per qualsiasi applicazione che richieda un elevato volume di query o transazioni complesse, sono i più adatti.

Anche un database non relazionale può fornire un'elevata quantità di dati, ma con una minore organizzazione. Questo approccio li rende flessibili e scalabili per le aziende che crescono troppo velocemente per poter avere limitazioni. I database non relazionali memorizzano i dati in vari formati, come coppie chiave-valore, documenti, archivi a colonne larghe o grafici, a seconda del tipo specifico di database NoSQL.

Questa flessibilità consente loro di gestire in modo efficiente dati non strutturati o semi-strutturati. A differenza dei database relazionali, i database NoSQL possono facilmente scalare orizzontalmente, aggiungendo altri server per gestire carichi crescenti, il che li rende ideali per applicazioni di dati su larga scala. Consentono inoltre di progettare il modello di dati in modo che si modifichi in base alle modifiche apportate. Ciò è particolarmente utile in caso di sviluppo rapido e di esigenze di dati mutevoli.

Un database non relazionale è particolarmente adatto alle aziende che gestiscono grandi volumi di dati di tipo diverso, come le piattaforme di social media, i siti di e-commerce o i sistemi di gestione dei contenuti.

Ad esempio, un'azienda di e-commerce che ha bisogno di archiviare profili di clienti, cataloghi di prodotti, contenuti generati dagli utenti e dati transazionali può trarre notevoli vantaggi da un database NoSQL.

Lo schema dinamico e la scalabilità orizzontale consentono all'azienda di gestire in modo efficiente un elevato volume di letture e scritture, di supportare un'ampia gamma di formati di dati e di adattarsi rapidamente alle mutevoli esigenze aziendali senza tempi di inattività o ristrutturazioni significative.

Un database relazionale sembra abbastanza simile a un modello vettoriale, poiché entrambi trovano relazioni tra grandi volumi di dati. Ciò che li differenzia è soprattutto il modo in cui organizzano i punti di dati e il tipo di dati.

I database vettoriali lavorano sia con dati strutturati sia con dati non strutturati (anche se di solito non strutturati). Con l'aiuto delle incorporazioni vettoriali, qualsiasi utente può recuperare rapidamente i dati. Inoltre, sono in grado di trovare connessioni significative tra i punti di dati.

Mentre un modello di database relazionale utilizza ancora una struttura simile a un foglio di calcolo, i database vettoriali trasformano i dati in rappresentazioni numeriche. Di conseguenza, i database vettoriali sono utili anche per l'addestramento di programmi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico. Questi dati aiutano a creare strumenti digitali più sottili nel comprendere il comportamento umano.

I database sono strumenti versatili che possono essere applicati in numerosi modi per risolvere diverse sfide di gestione dei dati. La comprensione di questi modelli applicativi può aiutare a sfruttare al meglio i database per le esigenze aziendali. Ecco alcuni modelli comuni:

1. Sistemi transazionali (OLTP): i sistemi di elaborazione delle transazioni online (OLTP) sono progettati per gestire applicazioni orientate alle transazioni. Sono tipicamente utilizzati nelle operazioni quotidiane in cui è fondamentale l'elaborazione rapida di numerose piccole transazioni. Ne sono un esempio i sistemi bancari, le piattaforme di e-commerce e i sistemi di prenotazione.
2. Sistemi analitici (OLAP): i sistemi di elaborazione analitica online (OLAP) sono ottimizzati per interrogazioni complesse e analisi dei dati. Sono spesso utilizzati nelle applicazioni di business intelligence per analizzare grandi volumi di dati storici alla ricerca di intuizioni e tendenze. I magazzini di dati rientrano tipicamente in questa categoria.
3. Sistemi di gestione dei contenuti: i database sono fondamentali per i sistemi di gestione dei contenuti (CMS), in quanto memorizzano articoli, file multimediali, dati degli utenti e metadati. Questo modello è comune nelle piattaforme di pubblicazione, nei wiki e nei sistemi di gestione dei documenti.
4. Motori di ricerca: anche se non si tratta sempre di database relazionali tradizionali, i sistemi di database specializzati alimentano i motori di ricerca. Sono progettati per gestire grandi volumi di dati e fornire risultati di ricerca rapidi e pertinenti.
5. Sistemi di caching: alcuni database sono utilizzati come cache ad alta velocità per memorizzare i dati a cui si accede di frequente. Questo modello migliora le prestazioni dell'applicazione riducendo il carico sui data store primari.
6. Dati di serie temporali: i database ottimizzati per i dati di serie temporali sono utilizzati nelle applicazioni che gestiscono grandi volumi di informazioni temporali, come i sensori IoT, i sistemi di trading finanziario e gli strumenti di monitoraggio.
7. Database grafici: questi database specializzati sono utilizzati per memorizzare e interrogare dati interconnessi. Sono particolarmente utili per i social network, i motori di raccomandazione e i sistemi di rilevamento delle frodi.

La comprensione di questi modelli può aiutarvi a scegliere la soluzione di database più adatta alle vostre esigenze specifiche. Molti sistemi moderni di gestione dei database, come InterSystems IRIS, sono progettati per supportare più modelli, consentendo una gestione dei dati flessibile ed efficiente in diversi casi d'uso.

I database relazionali sono una risorsa incredibile per le aziende grazie all'efficacia con cui memorizzano e organizzano i dati. Le aziende possono ottenere una conoscenza più approfondita dei loro clienti, aiutandoli a prendere decisioni più intelligenti. Di seguito sono riportati solo alcuni dei vantaggi che si ottengono utilizzando un sistema di gestione di database relazionali.

I database relazionali sono utili per garantire che i dati siano sempre accurati e coerenti in tutto il database. Quando una sola perdita di dati può causare un effetto a catena in tutta l'azienda, questi database fanno risparmiare tempo e denaro. L'integrità dei dati rimane costante grazie a vincoli e regole.

Ha anche la cosiddetta "integrità referenziale". Questo termine si riferisce al modo in cui il database mantiene le relazioni logiche tra le tabelle. Le chiavi esterne possono fare correttamente riferimento alle chiavi primarie, aiutando gli utenti a trarre conclusioni accurate tra i vari gruppi di dati.

Un altro vantaggio di un sistema di database relazionale è la complessità e la flessibilità delle query. Grazie a SQL, è possibile eseguire query complesse che possono unire più tabelle, aggregare dati e filtrare i risultati. Gli utenti possono anche creare query in tempo reale e recuperare dati specifici in base alle necessità, risparmiando tempo da dedicare ad altre operazioni aziendali.

Esistono molti strumenti che aiutano a entrare nei database e ad analizzare i dati. Questi includono piattaforme di business intelligence open-source, strumenti di visualizzazione dei dati e soluzioni di Extract, Transform, Load (ETL) in grado di manipolare i dati in vari modi. Le opzioni open-source più diffuse includono Apache Superset per la business intelligence, Grafana per la visualizzazione dei dati e Apache NiFi per i processi ETL. Questi strumenti consentono agli utenti di interagire più facilmente con i database, trasformando i dati grezzi in informazioni utili e report visivamente accattivanti senza richiedere conoscenze avanzate di SQL.

Quando un'azienda è in rapida espansione, trovare nuove soluzioni per l'archiviazione dei dati richiede tempo e fatica. I database relazionali sono in grado di gestire volumi di dati molto grandi e numerosi utenti contemporaneamente.

La loro rapidità rende molto più efficienti anche operazioni complesse come l'indicizzazione, il caching e l'ottimizzazione delle query. Il recupero dei dati non è solo più accurato, ma anche meno lungo.

Studi recenti hanno rilevato che i costi delle violazioni di dati sono aumentati da 3,86 a 4,24 milioni di dollari, un numero che potrebbe non diminuire a breve. I sistemi di database relazionali offrono un livello di sicurezza più elevato che può dare tranquillità agli utenti e ai clienti.

Il modello relazionale offre sistemi di controllo degli accessi granulari, che consentono agli amministratori di definire più chiaramente i ruoli e le autorizzazioni degli utenti, limitando l'accesso ai dati sensibili.

Allo stesso modo, le funzioni di crittografia aiutano a proteggere sia i dati memorizzati che quelli in transito. Che i dati siano utilizzati o meno, si può stare tranquilli sapendo che è improbabile che finiscano nelle mani sbagliate.

Infine, il modello relazionale garantisce l'indipendenza dei dati per ridurre il rischio di errori. I vantaggi per l'azienda sono di due tipi: indipendenza dei dati logici e indipendenza dei dati fisici.

L'indipendenza dei dati logici garantisce che le modifiche allo schema logico non influiscano sulla memorizzazione dei dati fisici. D'altra parte, l'indipendenza dei dati fisici garantisce che le modifiche allo storage fisico non influiscano sullo schema logico. Questo approccio offre una maggiore flessibilità nella memorizzazione dei dati, nella gestione del database e nelle modifiche. Se si verifica un errore, è possibile attenuare il danno più facilmente.

I sistemi di gestione dei database relazionali sono molto utili per le aziende con grandi quantità di dati, ma non sono perfetti. Per le piccole imprese e le start-up la complessità e la mancanza di scalabilità possono rappresentare una sfida.

I database relazionali hanno uno schema complesso, che richiede un'attenta pianificazione per funzionare in modo efficace. Confrontiamo questo approccio con, ad esempio, un data lake, una raccolta semplice e non strutturata di dati grezzi.

La natura lunga e pratica di un database relazionale può essere eccessiva per i modelli aziendali più piccoli. Anche assicurarsi che le tabelle normalizzate non siano inutili e che mantengano l'integrità può essere una sfida.

I database relazionali non sono ottimizzati per l'archiviazione e l'interrogazione di dati non strutturati. Non sarà quindi possibile archiviare documenti di testo, immagini o contenuti multimediali.

Se la vostra azienda gestisce regolarmente grandi volumi di dati di vario tipo, un data lake o un database vettoriale potrebbero essere più interessanti.

Sebbene i database relazionali non siano impossibili da scalare, potrebbero non essere adatti a un'azienda in rapida evoluzione. I database relazionali possono scalare verticalmente (ad esempio aggiungendo più risorse a una singola macchina). Tuttavia, incontrano limitazioni nella scalabilità orizzontale (come la distribuzione dei dati su più macchine).

La scelta dei sistemi di gestione dei database relazionali è ampia, ma alcuni sono più adatti a determinati modelli di business.

Un'azienda molto grande può preferirne uno per il suo approccio multimodale, mentre un'azienda più piccola può richiedere flessibilità.

• MySQL: questo RDBMS open-source è popolare per la sua affidabilità, le sue prestazioni e la sua facilità d'uso.
• PostgreSQL: il loro avanzato RDBMS open-source è noto per le sue caratteristiche di robustezza e per la stretta conformità agli standard SQL.
• InterSystems IRIS: il nostro sistema di gestione dei database offre un approccio multimodale per supportare le aziende su scala.

InterSystems IRIS offre più di un semplice database relazionale. Il nostro sistema di gestione di database multimodello supporta diversi modelli di dati, come quelli relazionali, documentali, a chiave-valore e grafi.

Ciò significa che non solo supporta la creazione di database relazionali, ma fornisce anche funzionalità per gestire diversi tipi di dati all'interno di un'unica piattaforma.

Grazie al solido supporto per SQL e alle funzionalità di query avanzate, InterSystems IRIS consente alle aziende di definire e controllare i dati relazionali in modo efficiente.

La flessibilità della piattaforma nella gestione degli schemi consente di apportare modifiche senza soluzione di continuità in base all'evoluzione delle esigenze aziendali, assicurando che la struttura del database rimanga allineata agli obiettivi organizzativi.

Un vantaggio fondamentale di InterSystems IRIS è l'enfasi posta sull'ottimizzazione delle prestazioni, soprattutto con i dati su larga scala. A differenza di soluzioni come PostgreSQL, che hanno difficoltà a gestire insiemi di dati crescenti, InterSystems IRIS mantiene prestazioni elevate anche quando elabora terabyte di dati. Grazie a funzioni quali lo sharding intelligente dei dati e l'esecuzione ottimizzata delle query, InterSystems IRIS garantisce che le prestazioni del database aumentino linearmente con la crescita dei dati.

L'attenzione per le prestazioni è completata da funzioni di alta disponibilità, tra cui il clustering e la replica dei dati. Queste caratteristiche garantiscono tempi di inattività ridotti e l'accesso ai dati importanti senza interruzioni.

InterSystems IRIS offre anche misure di sicurezza complete, con controllo degli accessi basato sui ruoli e crittografia dei dati. Queste misure proteggono le informazioni importanti e vi aiutano a rispettare le regole.