Il Database Management System è una risorsa indispensabile per gestire con facilità ed efficacia i dati di un’azienda. In un mondo dove i Big Data sono decisivi e di primaria importanza, avere uno strumento con cui organizzarli e rappresentarli è una marcia in più.
Questo vale per qualsiasi realtà lavorativa. Vediamo, in questo articolo, cos’è e quali sono le principali tipologie di Database Management System disponibili. E come usarli al meglio.
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Cos’è il Database Management System?
Il Database Management System, chiamato anche DBMS o sistema di gestione di database, è un software con cui creare una struttura capace di gestire e organizzare dati. Non è quindi un semplice e regolare database, ma lo strumento necessario per realizzarne uno.
Se si vogliono raccogliere dati e rielaborarli in maniera logica secondo dei modelli utili e funzionali, quindi, il DBMS entra necessariamente in gioco rivelandosi una delle risorse più importanti per i Data scientist. Infatti, permette di estrarre i dati, memorizzarli e modificarli. E poi offre all’utente finale una rappresentazione strutturata e intuitiva.
Un Database Management System è efficace e veloce e costituisce la base per tutti i database che gestiscono dati in entrata. È il punto di incontro tra dati e utenti e garantisce un alto livello di indipendenza tra memorizzazione fisica dei dati e applicazioni.
Il DBMS, generalmente scritto con linguaggio SQL (ecco le differenze con Oracle), può essere modificato dall’amministratore senza che gli utenti se ne accorgano. L’importante è agire sul software senza alterare la rappresentazione logica dei dati che l’utente conosce.
Tipi di Database Management System
I dati devono apparire strutturati in maniera intuitiva e funzionale. Ecco perché esistono diverse tipologie di Database Management System che offrono funzioni specifiche. Analizziamo i principali modelli con relative caratteristiche per decidere al meglio.
Relazionale
Si basa sulla teoria degli insiemi e sfrutta il concetto matematico di relazione o tabella. La matrice dei dati è quindi rappresentata da una tabella costituita da righe e colonne legate tra loro da determinati schemi logici. Ancora oggi è il modello più diffuso e utilizzato.
Gerarchico
Segue una struttura ad albero con un record radice da cui dipendono diversi sotto-alberi. I segmenti prendono il nome di padre e figli, sono collegati da rapporti di tipo 1:N. Questo modello di DBMS era molto diffuso ma è stato sostituito da alternative più vantaggiose.
Orientato alla rete
Ha una struttura a rete con record e puntatori. Le informazioni sono connesse e lo schema considera un record alla volta anziché gruppi. Può essere considerato un’estensione del DBMS gerarchico: ogni insieme di dati può appartenere a uno o più insiemi.
Orientato agli oggetti
Rappresenta i dati sotto forma di classi di oggetti che definiscono determinati comportamenti e caratteristiche. I dati non sono passivi e agiscono senza affidarsi ad applicazioni esterne. Sono inoltre ereditari e possono trasmettere ad altri oggetti le proprie proprietà.
NewSQL
Combinano le caratteristiche dei database relazionali con la scalabilità dei sistemi NoSQL. CockroachDB e VoltDB offrono alta disponibilità e facilità di integrazione con applicazioni moderne. Sono ideali per chi cerca un elevato throughput e prestazioni in tempo reale.
Orientati ai documenti
Memorizza ogni record come un documento con precise caratteristiche. Il documento può essere modificato ed esteso nel tempo. Si dimostra piuttosto flessibile, dato che non segue uno specifico schema standard come invece accade nei DBMS relazionali.
In memory database
I database in-memory e quelli basati su GPU, come SAP HANA e BlazingSQL, stanno migliorando le prestazioni dei DBMS. I primi immagazzinano i dati nella RAM per accessi ultra-rapidi, le GPU accelerano l’elaborazione parallela dei dati. Infatti, secondo Kinsta:
“La riduzione della latenza è dovuta a due ragioni principali. In primo luogo, l’accesso ai dati dalla memoria è più veloce rispetto a quello da un disco e, in secondo luogo, le strutture di dati utilizzate per archiviare i dati in memoria sono più semplici rispetto all’archiviazione su disco”.
Tutto ciò si traduce nelle fantastiche analisi in tempo reale e nella gestione virtuosa di grandi volumi di informazioni. Queste tecnologie stanno diventando essenziali per applicazioni che richiedono velocità e reattività elevate.
Vantaggi e svantaggi di un DBMS
Affidarsi a un Database Management System significa beneficiare di numerosi vantaggi e fornire nuovi punti di forza alla propria azienda. In particolare con un DBMS si può:
- Amministrare grosse quantità di dati e informazioni.
- Accedere in maniera efficace ai dati negli archivi.
- Contare su un alto livello di flessibilità.
- Disporre di dati organizzati con coerenza e integrità.
- Gestire e controllare gli accessi degli utenti.
- Garantire sicurezza e protezione dei dati
Esistono anche degli svantaggi importanti che un Database Management System può comportare. Bisogna considerarli, in modo da fare un bilancio e capire se è la soluzione più idonea per la propria attività lavorativa. Scegliendo un DBMS si rischia di:
- Andare incontro a importanti e costosi investimenti iniziali.
- Non disporre di personale competente per amministrare.
- Rendere più vulnerabile l’azienda per la centralizzazione dei dati.
Vero, l’investimento è importante considerando anche l’acquisto dell’infrastruttura hardware. Però gli altri punti possono essere affrontati grazie all’aiuto di un’azienda specializzata in gestione dei Database Management System. Vuoi maggiori informazioni?
Come funziona un DBMS
Un Database Management System raccoglie informazioni sui dati presenti nei diversi archivi, procedendo a interpretarli grazie a istruzioni che identifichino il valore e l’obiettivo dei dati.
A questo punto, il DBSM imposta delle tabelle – delineando ogni dettaglio per ottenere la rappresentazione desiderata – e gestisce le autorizzazioni, in modo da creare le basi per schemi logici funzionali con cui organizzare i dati raccolti. Fornisce gli input per dare vita a un database efficiente, senza però occuparsi direttamente della gestione dei dati.
Inoltre consente di accedere al database per inserire nuovi dati o aggiornare quelli esistenti, attenendosi ai moduli definiti. In un Database Management System i dati sono organizzati secondo un sistema multi-utente e possono essere raggiunti da più persone.
Ma non solo: sono anche consultabili attraverso delle query o analizzabili per ottenere degli utili report. Per inviare istruzioni a un DBMS si può ricorrere a un linguaggio di tipo SQL o sfruttare programmi applicativi. Come il ben noto SQL Server, un DBMS relazionale.
Database Management System più diffusi
Quali sono i Database Management System comuni sul mercato? Sono disponibili diverse soluzioni, ognuna con caratteristiche e vantaggi diversi. Ecco le soluzioni principali.
Oracle MySQL
Un DBMS relazionale, uno dei più utilizzati dagli utenti. Funziona con diversi sistemi operativi e può essere installato gratuitamente. Ha una struttura intuitiva e compatibile con la tecnologia Cloud. Non è particolarmente scalabile e si attiene agli standard SQL.
PostgreSQL
Ancora un DBMS relazionale e orientato agli oggetti. Garantisce scalabilità e può elaborare qualsiasi carico di lavoro grazie a standard potenziati di conformità ed estensibilità. Permette di integrare tool aggiuntivi, ma è penalizzato da una documentazione incompleta.
Microsoft SQL Server
Disponibile in diverse versioni, offre funzionalità di vario tipo adatte a tutte le esigenze. La documentazione è molto ricca e può contare su una community attiva e di supporto. In caso di problemi consente di migrare nel Cloud l’amministrazione del database.
Oracle Database
Supporta diverse tipologie di DBSM ed è adatto a contesti di Cloud Computing. È una soluzione costosa ma offre tecnologie di alto livello e supporto costante. Si impegna ad aggiornarsi regolarmente, consentendo di immagazzinare grandi quantità di dati.
Microsoft Access
Qui stiamo parlando di un Database Management System relazionale e consente di accedere anche a dati presenti in database esterni sotto forma di tabelle collegate.
MariaDB
Nonostante sia di tipo open source, questo modello di Database Management System è caratterizzato da un altissimo livello di sicurezza grazie a rigidi controlli e a sistemi di autenticazione e crittografia. Fornisce numerose funzionalità e garantisce alte performance.
MongoDB
Può essere utilizzato per applicazioni web che usano dati strutturati e non strutturati e collega i database tramite dei driver. È molto semplice e intuitivo da usare ed è compatibile con altre tipologie di DBSM. È scalabile orizzontalmente ma consuma molta memoria.
IMS (IBM)
Ecco l’IBM Information Management System (IMS). Questo è un modello di DBSM basato su alcune caratteristiche essenziali. Ad esempio, è un Database Management System di tipo gerarchico che offre numerose possibilità per l’elaborazione transazionale.
Evoluzione dei DBMS e nuove sfide
Con il passare del tempo, e la crescita dei Big Data, i DBMS tradizionali stanno evolvendo per rispondere alle nuove esigenze di scalabilità e flessibilità. Si va dalle necessità imposte dalle architetture cloud ai contesti legati all’AI. Ecco una panoramica generale.
Big Data
I Database Management Systems moderni devono gestire enormi volumi di dati, sia strutturati che non strutturati. I DBMS tradizionali, come MySQL e PostgreSQL, sono efficaci per i dati strutturati, ma limitati nel gestire informazioni non strutturate come
- Documenti.
- Immagini.
- Video.
Per risolvere queste difficoltà, si stanno diffondendo soluzioni specifiche per Big Data, tra cui Hadoop. Ovvero un framework open source con elevato accesso ai dati che consente alle applicazioni di operare con migliaia di nodi e petabyte di informazioni. Inoltre, permette l’archiviazione e l’elaborazione di dati su larga scala utilizzando un’architettura distribuita.
Altre tecnologie, come Apache Spark e Apache Cassandra, si integrano con i DBMS tradizionali fornendo strumenti per l’analisi e la gestione di dati non strutturati. Tool come Apache Hive consentono di eseguire query simili a SQL su dati memorizzati in Hadoop, facilitando l’interoperabilità con i DBMS. Tutto questo è centrale nell’era dei Big Data.
DBMS con tecnologie blockchain
Noi sappiamo che la blockchain è una Distributed Ledger Technology (acronimo DLT) che permette di registrare in maniera sicura, trasparente e immutabile le transazioni o altre informazioni su una rete decentralizzata. Alcuni DBMS, come quelli di Oracle e IBM, integrano la tecnologia blockchain per migliorare la sicurezza e la tracciabilità dei dati.
Queste soluzioni sono disponibili nelle piattaforme Oracle Cloud e IBM Blockchain, consentendo di registrare in modo le transazioni e garantire l’integrità delle informazioni. La suddetta integrazione è particolarmente utile in settori critici come la finanza e la sanità.
Database Management Systems ed Edge Computing
L’edge computing è un’architettura informatica decentralizzata, l’elaborazione dei dati avviene più vicino al luogo in cui questi vengono generati, anziché essere inviata a un data center o cloud centralizzato. Sempre più Database Management Systems supporteranno l’edge computing proprio per ridurre latenze ed evitare casi come quelli descritti da IBM:
“La maggior parte dei dati IoT non viene neanche usata. In base a uno studio McKinsey & Company, una piattaforma petrolifera in mare aperto genera dati da 30.000 sensori, ma attualmente meno dell’1% viene utilizzato per prendere decisioni”.
Questa architettura basata sul calcolo distribuito che avvicina le applicazioni aziendali alle origini di datiè vantaggiosa per applicazioni in tempo reale, come quelle in ambito industriale o nella smart city. Esempi di DBMS ottimizzati per l’edge computing: Microsoft SQL Server Edge e IBM Db2 per analisi locali e sincronizzazione con i server centrali
DBMS e Internet of Things (IoT)
I Database Management System devono essere in grado di gestire il flusso di dati generati dai dispositivi IoT che fanno parte di una rete di oggetti dotati di sensori, software e altre tecnologie che consentono di connettersi e scambiare dati con altre macchine su Internet.
Con l’aumento degli oggetti ed elettrodomestici connessi alla rete, come sensori e telecamere, i DBMS affrontano sfide come la latenza e la connettività intermittente.
Però le soluzioni ci sono. Ad esempio, MongoDB è spesso utilizzato per la sua capacità di gestire dati non strutturati e scalare facilmente. Mentre Cassandra è noto per le sue prestazioni in scenari ad alta disponibilità. Questi sistemi supportano l’elaborazione in tempo reale, i dati vengano analizzati immediatamente per decisioni tempestive.
Database as a Service e Cloud Computing
Molti stanno adottando soluzioni cloud-native o ibride, come il Database as a Service (DBaaS), per ridurre i costi di gestione e migliorare le performance. Come ricorda Microsoft:
“Con una soluzione SaaS, i provider di servizi cloud ospitano e gestiscono l’applicazione software e l’infrastruttura sottostante e si occupano delle attività di manutenzione, come gli aggiornamenti software e l’applicazione di patch di protezione”.
Le soluzioni moderne come MySQL e PostgreSQL possono essere distribuite su piattaforme cloud come Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, o Google Cloud. Questo avviene sfruttando i vantaggi della scalabilità verticale (aumento della capacità del server) o orizzontale (distribuzione dei dati su più server) dei database NoSQL come MongoDB.
Intelligenza Artificiale e Machine Learning nei DBMS
L’integrazione dell’AI e del Machine Learning sta trasformando i Database Management Systems in una direzione di continuo miglioramento e ottimizzazione delle prestazioni.
I DBMS self-tuning utilizzano algoritmi di Machine Learning per ottimizzare automaticamente le configurazioni in base al carico di lavoro, mentre i sistemi “self-healing” possono rilevare e correggere anomalie autonomamente, aumentando la resilienza.
Oracle Autonomous Database e Microsoft SQL Server sfruttano queste tecnologie per offrire una gestione dei dati affidabile, riducendo il rischio di errori e vulnerabilità. Questa evoluzione semplifica la gestione, e contribuisce anche a una maggiore sicurezza dei dati.
Come gestire le novità del settore DBMS
Scegliere, ottimizzare e utilizzare un Database Management System non è semplice. Le sfide sono importanti, puoi ottenere tanto da queste strutture a patto che al tuo fianco ci sia un’azienda specializzata. Vuoi maggiori informazioni? Noi possiamo aiutarti ad affrontare questo passaggio nel miglior modo possibile. Puntando sempre sulla massima efficienza.
