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SQL vs NoSQL

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Scritto da
Luca Altimare
Pubblicato il
7 dicembre 2025
Tempo di lettura
9 min

I nomi dei due principali tipi di database, SQL e NoSQL, indicano se sono scritti solo nel linguaggio di query strutturato (SQL). Questo articolo esplorerà le differenze tra questi database e come determinare facilmente quale tipo è più adatto alla tua azienda.

Definizioni: SQL e NoSQL

I nomi delle due principali tipologie di database, SQL e NoSQL, indicano fondamentalmente se il sistema utilizza esclusivamente lo Structured Query Language (SQL). Questo articolo esplorerà le differenze sostanziali tra questi database e ti aiuterà a determinare quale soluzione sia la migliore per il tuo business.

SQL (Structured Query Language) è il linguaggio standard per database relazionali che organizzano i dati in tabelle (righe e colonne) con schemi fissi, garantendo integrità e coerenza tramite relazioni complesse, mentre NoSQL (Not Only SQL) è un termine ombrello per database non relazionali, che offrono modelli di dati più flessibili (documenti, chiave-valore, grafi) per gestire grandi volumi di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati, scalando orizzontalmente e adattandosi a cambiamenti rapidi.

SQL (Relazionale)
  • Struttura: Dati in tabelle con righe e colonne, schema predefinito (es. MySQL, PostgreSQL, Oracle).
  • Linguaggio: SQL (Structured Query Language).
  • Scalabilità: Principalmente verticale (aggiunta di risorse al server).
  • Ideale per: Applicazioni con dati strutturati e relazioni complesse (es. transazioni bancarie).
NoSQL (Non Relazionale)
  • Struttura: Modelli flessibili (documenti JSON, chiave-valore, grafi), schema dinamico (es. MongoDB, Cassandra).
  • Linguaggio: Varia a seconda del database, non un linguaggio standard unico.
  • Scalabilità: Orizzontale (aggiunta di più server/nodi), ideale per Big Data.
  • Ideale per: Dati non strutturati, Big Data, applicazioni dinamiche (es. social media, IoT).

In sintesi, SQL è rigido e strutturato per dati interconnessi, mentre NoSQL è flessibile e scalabile per la varietà e il volume dei dati moderni.

Cos'è un database SQL?

Un database SQL (noto anche come database relazionale o RDBMS) prende il nome dal linguaggio di programmazione in cui è scritto: Structured Query Language (SQL). Rappresenta il metodo più rigido e strutturato per l'archiviazione dei dati.

I database SQL sono molto popolari perché si integrano naturalmente in molti stack software, inclusi quelli basati su LAMP e Ruby. Questi database godono di un ampio supporto, il che rappresenta un vantaggio significativo in caso di problemi.

Un vantaggio particolare di SQL è la clausola JOIN. Questa permette di recuperare dati correlati archiviati in più tabelle con un singolo comando, rendendo le relazioni tra dati molto efficienti.

Cos'è un database NoSQL?

I database NoSQL, chiamati anche "non-SQL" o "Not Only SQL", archiviano i dati in formati diversi dalle tabelle relazionali. Se le tue esigenze sui dati non sono chiare fin dall'inizio, o se stai gestendo enormi quantità di dati, i database non relazionali sono preferibili grazie alla loro flessibilità.

Invece delle tabelle, i database NoSQL sono orientati ai documenti. Funzionano più come cartelle di file, assemblando informazioni correlate senza necessariamente classificarle in modo rigido.

La flessibilità dei database NoSQL li rende spesso più intuitivi per lo sviluppo moderno. Esistono diversi tipi di database NoSQL, a seconda del loro modello di dati. I principali sono:

  • Documentali (Document store)
  • Chiave-valore (Key-value)
  • A colonne (Wide-column)
  • A grafo (Graph)

In sintesi: quali sono le differenze principali?

Le differenze principali tra SQL e NoSQL risiedono nel modello dei dati, nella flessibilità e nella capacità di adattarsi a diversi tipi di applicazioni. Mentre SQL offre una struttura rigida e una gestione accurata delle relazioni, NoSQL offre maggiore flessibilità e scalabilità per applicazioni che richiedono un approccio dinamico all'archiviazione e alla gestione dei dati.

Vantaggi e svantaggi dei database SQL

SQL fornisce un set standard di comandi per definire, interrogare, aggiornare e amministrare raccolte di dati in un sistema di gestione di database relazionali (RDBMS). Le principali operazioni SQL sono:

  • SELECT (Interrogazione dei dati)
  • INSERT (Aggiunta di nuovi dati)
  • UPDATE (Modifica di dati esistenti)
  • DELETE (Cancellazione dei dati)

I benefici di SQL

Quando si utilizzano questi comandi, SQL assicura che vengano rispettate le proprietà ACID. Questo garantisce che le modifiche al database siano affidabili. Vediamo queste proprietà nel dettaglio:

  • Atomicità: Garantisce che ogni set di modifiche sia trattato come un'unità indivisibile. O l'intera unità viene confermata (commit) nel database, o non viene confermata affatto (se una parte dell'operazione fallisce).
  • Coerenza (Consistency): Assicura che, alla fine di un'operazione, il database rimanga in uno stato valido. I dati devono soddisfare una serie di vincoli di integrità prima e dopo l'operazione.
  • Isolamento: Garantisce che le operazioni concorrenti non portino a incongruenze. Ogni operazione viene eseguita in isolamento, prevenendo interferenze e preservando l'integrità dei dati.
  • Durabilità: Assicura che una volta confermata un'operazione, i suoi effetti persistano anche in caso di guasto del sistema. Le modifiche sono archiviate in modo permanente e sopravvivono a crash o interruzioni di corrente.

Gli svantaggi di SQL

Nonostante i numerosi vantaggi, SQL presenta alcune limitazioni:

  • Potenziale complessità: Le query SQL complesse possono essere difficili da scrivere e ottimizzare, specialmente per i principianti.
  • Gestione delle prestazioni: Le prestazioni possono variare in base alla dimensione dei dati e alla complessità della query. Un database mal progettato o query inefficienti portano a scarse performance.
  • Scalabilità limitata: Sebbene SQL sia efficace per dati strutturati, è meno adatto per la scalabilità orizzontale (aggiungere più server) rispetto ai dati non strutturati o semi-strutturati.
  • Sicurezza: Le vulnerabilità, come le SQL injections, possono compromettere i dati se il codice non è scritto correttamente.
  • Costi: I sistemi RDBMS enterprise possono comportare costi elevati di licenza, manutenzione e infrastruttura.

Vantaggi e svantaggi dei database NoSQL

I vantaggi di NoSQL

I database NoSQL offrono vantaggi significativi in termini di scalabilità e gestione di dati non strutturati:

  1. Scalabilità Orizzontale: I database NoSQL sono progettati per scalare orizzontalmente, permettendo di gestire quantità crescenti di dati semplicemente aggiungendo server a un sistema distribuito.
  2. Sharding e Load Balancing: Molti database NoSQL includono funzionalità automatiche di sharding (frammentazione) e bilanciamento del carico, garantendo un uso efficiente delle risorse.
  3. Flessibilità dello Schema: Utilizzano schemi dinamici. I campi in un record possono variare da un documento all'altro, adattandosi alle strutture dati mutevoli delle applicazioni moderne.
  4. Dati non strutturati: Gestiscono eccellentemente dati come JSON e XML. Sono ideali quando i dati sono imprevedibili o generati dagli utenti.

Cos'è lo Sharding? Nel contesto dei database, lo sharding è una tecnica di progettazione distribuita. Viene utilizzato per migliorare le prestazioni e la scalabilità dividendo il carico di lavoro su più server. I dati vengono quindi ripartiti (frammentati) tra diversi nodi.

Gli svantaggi di NoSQL

  • Mancanza di standardizzazione: NoSQL comprende molte tecnologie diverse, ognuna con le proprie caratteristiche. Questa frammentazione può rendere difficile la scelta della soluzione giusta.
  • Coerenza dei dati: Alcuni sistemi NoSQL sacrificano la coerenza immediata (Consistency) a favore della disponibilità e della tolleranza alle partizioni (secondo il teorema CAP).
  • Assenza di transazioni ACID: Molti sistemi NoSQL non supportano nativamente le transazioni ACID rigide come i relazionali, rendendo più complessa la gestione dell'integrità in scenari finanziari critici.
  • Meno adatti per query complesse: Sebbene eccellano nel recupero rapido, possono essere meno efficienti per query che coinvolgono join complessi tra molti tipi di dati.
  • Curva di apprendimento: Passare da un database relazionale a NoSQL richiede un cambio di paradigma e nuove competenze per sviluppatori e amministratori.

Quando usare SQL e quando NoSQL?

La scelta dipende dai requisiti specifici del tuo progetto.

Quando scegliere SQL?

Non esiste una soluzione unica per tutti. Tuttavia, un database SQL altamente strutturato è preferibile quando:

  • È necessaria la conformità ACID: Per proteggere l'integrità dei dati e ridurre i rischi. È fondamentale per applicazioni finanziarie, e-commerce e ovunque la precisione transazionale sia prioritaria.
  • I dati sono strutturati e invariabili: Se operi su piccola scala o con dati consistenti (es. inventari stabili, blog, siti con traffico prevedibile), SQL è spesso più semplice ed efficace senza la necessità di sistemi distribuiti complessi.

Quando scegliere NoSQL?

I database NoSQL sono ideali quando l'applicazione deve essere veloce, trasparente e scalabile senza blocchi. Sono il motore dei Big Data. Scegli NoSQL quando:

  • Hai elevate esigenze di archiviazione: Non c'è limite ai tipi di dati che puoi archiviare insieme. Puoi aggiungere nuovi server man mano che le esigenze crescono.
  • Vuoi sfruttare il Cloud Computing: NoSQL si adatta perfettamente ai data center distribuiti, permettendo di risparmiare sui costi hardware e di licenza.
  • Sviluppo Agile e rapido: Se lavori con sprint Agile e hai bisogno di modificare frequentemente la struttura dei dati senza tempi di inattività, lo schema dinamico di NoSQL è un enorme vantaggio.

Database Popolari: SQL e NoSQL

Di seguito sono riportati alcuni dei database più diffusi sul mercato:

Esempi NoSQL

  • MongoDB: Il sistema NoSQL più popolare, specialmente tra le startup. È orientato ai documenti (JSON) e utilizzato da giganti come eBay e Foursquare.
  • Apache CouchDB: Un database per il web che usa JSON per i documenti, JavaScript per le query e HTTP per le API.
  • Redis: Un database chiave-valore estremamente diffuso e veloce, spesso usato per la cache.
  • Riak: Database chiave-valore open-source sviluppato in Erlang, noto per la sua tolleranza ai guasti.
  • Apache HBase: Progetto basato su Hadoop, sviluppato in Java, offre funzionalità simili a Google BigTable.
  • Apache Cassandra: Creato da Facebook, è un database distribuito eccellente per gestire enormi quantità di dati su molti server.
  • Firebase: Sviluppato da Google, permette di sincronizzare e archiviare dati in tempo reale, molto popolare per lo sviluppo mobile.
  • Oracle NoSQL: L'alternativa NoSQL offerta da Oracle.

Esempi SQL

  • MySQL: Noto per la sua robustezza e affidabilità, è ampiamente utilizzato dai siti web dinamici (come WordPress) alle applicazioni aziendali.
  • PostgreSQL: Considerato il database open-source più avanzato, famoso per la sua conformità agli standard e la capacità di gestire query complesse e grandi carichi di lavoro.
  • Microsoft SQL Server: La soluzione enterprise di Microsoft, molto diffusa negli ambienti aziendali per la sua integrazione con l'ecosistema Windows e gli ottimi strumenti di gestione.
  • Oracle Database: Il leader di mercato per le grandi imprese e le banche, offre prestazioni e affidabilità estreme per dati critici.
  • SQLite: Un database leggero contenuto in un singolo file. È onnipresente nelle app mobili (Android/iOS) e nei browser web grazie alla sua semplicità.