{"id":71099,"date":"2023-07-10T09:41:05","date_gmt":"2023-07-10T08:41:05","guid":{"rendered":"https:\/\/kinqsta.com\/it\/?p=71099&preview=true&preview_id=71099"},"modified":"2023-07-11T08:43:15","modified_gmt":"2023-07-11T07:43:15","slug":"dynamodb-vs-mongodb","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kinqsta.com\/it\/blog\/dynamodb-vs-mongodb\/","title":{"rendered":"DynamoDB vs MongoDB: Sceglierne Uno e Dire No a SQL"},"content":{"rendered":"

I database<\/a> sono una componente fondamentale della maggior parte delle applicazioni e dei siti web. Memorizzano dati cruciali come i contenuti e i dettagli degli utenti e possono catturare gli eventi che si verificano all’interno di un’applicazione. Esistono diverse tecnologie di database e sceglierne una pu\u00f2 influenzare tutto, dall’architettura dell’applicazione ai processi di sviluppo<\/a>.<\/p>\n

In questa sede esamineremo da vicino DynamoDB e MongoDB<\/a>, due proposte popolari che non sono database relazionali tradizionali. Potrete decidere se questo approccio “NoSQL” \u00e8 adatto alla vostra applicazione e quale di queste due piattaforme di database \u00e8 la migliore.<\/p>\n

<\/div><\/kinsta-auto-toc>\n

Capire la tecnologia: DynamoDB vs MongoDB<\/h2>\n

Negli ultimi dieci anni, i database NoSQL sono cresciuti in popolarit\u00e0 per rispondere alla richiesta di una tecnologia pi\u00f9 flessibile e scalabile. La crescita dei social network e dei contenuti generati dagli utenti ha in parte alimentato questa richiesta.<\/p>\n

Per anni, la maggior parte delle applicazioni ha utilizzato database SQL tradizionali, in cui ogni riga di dati descrive un’entit\u00e0 distinta e le sue relazioni con altre entit\u00e0. Quando risponde a una query, un database relazionale unisce i dati di diverse righe e li restituisce all’applicazione client. Questa architettura \u00e8 ottimizzata per ridurre lo spazio di archiviazione ed eliminare la duplicazione dei dati ripetuti, in quanto ogni elemento di un set di risultati viene solitamente archiviato una sola volta nel database.<\/p>\n

Al contrario, i database NoSQL memorizzano comunemente l’entit\u00e0 di base e i dati correlati in un unico documento. Ci\u00f2 significa che alcuni dati vengono registrati pi\u00f9 volte, aumentando i requisiti di archiviazione. Ma con la diminuzione dei costi di archiviazione, la scalabilit\u00e0 delle soluzioni NoSQL ha avuto la precedenza per molti casi d’uso. La loro architettura di base rende i database NoSQL particolarmente adatti all’esecuzione in cluster con dati distribuiti su pi\u00f9 nodi. <\/p>\n

Cos’\u00e8 DynamoDB?<\/h2>\n

DynamoDB \u00e8 un database NoSQL senza server sviluppato da Amazon per supportare la sua famosa destinazione di shopping online e poi reso disponibile agli sviluppatori<\/a> nel 2012 sulla sua piattaforma di cloud hosting, Amazon Web Services (AWS)<\/a>. Come per il negozio di Amazon, DynamoDB risponde alle query senza il sovraccarico di calcolo necessario per effettuare le unioni, a volte complesse, di un database relazionale.<\/p>\n

Ottimizzato per scalare, DynamoDB \u00e8 un archivio di elementi chiave-valore in cui tutti i dati relativi a una chiave specifica vengono memorizzati con essa. Non \u00e8 necessaria alcuna unione! Avendo eliminato questo requisito, gli ingegneri hanno ottimizzato DynamoDB per restituire i dati rapidamente.<\/p>\n

Amazon rende disponibile DynamoDB attraverso AWS come servizio completamente gestito. Per questo motivo \u00e8 diventato popolare tra gli sviluppatori, che possono utilizzare DynamoDB con un overhead di database minimo. Inoltre, il servizio \u00e8 facilmente scalabile man mano che le applicazioni accumulano utenti. Inoltre, se un’azienda utilizza altri strumenti AWS, DynamoDB pu\u00f2 collegarvisi senza problemi.<\/p>\n

\"DynamoDB
Il logo di DynamoDB.<\/figcaption><\/figure>\n

Come funziona DynamoDB?<\/h3>\n

DynamoDB \u00e8 un archivio di elementi chiave-valore NoSQL e, poich\u00e9 si tratta di un servizio gestito, l’architettura e l’infrastruttura sottostanti sono astratte dallo sviluppatore.<\/p>\n

I dati vengono suddivisi in base alla chiave primaria e ogni partizione contiene tre nodi che conservano una copia dei dati. Questa suddivisione consente una facile scalabilit\u00e0, poich\u00e9 i dati sono distribuiti su diversi server. Inoltre, la replica dei dati fornisce ridondanza in caso di guasto di un particolare nodo.<\/p>\n

Uno dei tre nodi \u00e8 designato come nodo leader, dove tutte le scritture vengono emesse inizialmente prima di essere replicate agli altri due nodi. Scrivere prima sul nodo leader permette a DynamoDB di mantenere la coerenza delle scritture. Per una coerenza ottimale in lettura, anche tutte le letture di DynamoDB devono utilizzare il nodo leader.<\/p>\n

Questo approccio comporta un costo in termini di prestazioni per le applicazioni ad alta intensit\u00e0 di lettura, quindi DynamoDB offre agli utenti la possibilit\u00e0 di optare per una coerenza “eventuale”. In questo modo le letture possono essere distribuite su tutti i nodi. Tuttavia, questa opzione pu\u00f2 sacrificare la precisione se i dati non si sono propagati a tutti i nodi prima di un’operazione di lettura.<\/p>\n

Vantaggi e svantaggi di DynamoDB<\/h3>\n

I principali vantaggi di DynamoDB sono che \u00e8 senza server, scalabile e veloce. \u00c8 possibile configurarlo in pochi minuti con un costo minimo per l’infrastruttura. AWS<\/a> si occupa della sicurezza, degli aggiornamenti, della gestione dei server e di garantire l’alta disponibilit\u00e0. Inoltre, DynamoDB pu\u00f2 scalare all’infinito (limitato solo dalle dimensioni fisiche di AWS) con un modello a pagamento. Infine, DynamoDB offre letture e scritture rapide, con capacit\u00e0 di scalare che assicurano prestazioni sempre pi\u00f9 veloci man mano che l’archivio dati cresce.<\/p>\n

Uno svantaggio \u00e8 rappresentato dalle opzioni di interrogazione ridotte al minimo. Le chiavi di ricerca sono utili, ma se avete bisogno di query pi\u00f9 complesse, come le aggregazioni, dovrete esportare i dati in un database esterno per analizzarli. Inoltre, DynamoDB \u00e8 disponibile solo tramite AWS. Se siete gi\u00e0 integrati nell’ecosistema AWS, questo non sar\u00e0 un problema. Se la vostra azienda vuole implementare il sistema on-premises, dovr\u00e0 rivolgersi altrove. <\/p>\n

Cos’\u00e8 MongoDB?<\/h2>\n

MongoDB \u00e8 un archivio di documenti NoSQL rilasciato inizialmente nel 2009 come database open-source<\/a> con l’opzione di pacchetti di supporto commerciale. Memorizza i documenti JSON come oggetti JSON binari (BSON<\/a>), che possono memorizzare strutture di dati complesse come propriet\u00e0 e array annidati.<\/p>\n

MongoDB funziona su piattaforme Windows, macOS e Linux e supporta molti linguaggi di programmazione. MongoDB \u00e8 disponibile anche sulle pi\u00f9 diffuse piattaforme cloud<\/a> di Amazon, Google<\/a> e Microsoft<\/a>.<\/p>\n

MongoDB \u00e8 popolare soprattutto per la sua flessibilit\u00e0. Offre tutti i vantaggi di un database NoSQL pur soddisfacendo requisiti pi\u00f9 complessi, come le transazioni ACID<\/a> per l’integrit\u00e0 dei dati, le query di aggregazione<\/a> e l’unione di set di dati. Inoltre, grazie al supporto nativo di JavaScript<\/a>, \u00e8 un database backend sempre pi\u00f9 diffuso per i siti web che utilizzano questo famoso linguaggio di programmazione.<\/p>\n

\"DynamoDB
Il logo di MongoDB.<\/figcaption><\/figure>\n

Come funziona MongoDB?<\/h3>\n

MongoDB memorizza oggetti BSON contenenti una o pi\u00f9 coppie chiave-valore. I valori possono essere tipi di dati semplici, come stringhe e timestamp, o complessi, come oggetti e array annidati.<\/p>\n

MongoDB archivia i documenti in raccolte, simili alle righe di una tabella. \u00c8 prassi comune che i documenti di una raccolta condividano uno schema simile, ma anche i documenti con le stesse chiavi possono avere schemi diversi: le chiavi con lo stesso nome non devono necessariamente memorizzare lo stesso tipo di dati. MongoDB pu\u00f2 imporre la convalida delle propriet\u00e0 quando i record vengono inseriti o aggiornati e i dati di alcune chiavi devono essere di un tipo specifico.<\/p>\n

MongoDB offre anche lo sharding<\/a>, che \u00e8 simile al partizionamento di DynamoDB. Lo sharding distribuisce i dati su pi\u00f9 server in base a una chiave shard. La distribuzione dei dati consente di distribuire le operazioni di lettura e scrittura su pi\u00f9 server, evitando il sovraccarico di un singolo server.<\/p>\n

Vantaggi e svantaggi di MongoDB<\/h3>\n

Oltre ai vantaggi tipici del NoSQL, MongoDB supporta pi\u00f9 piattaforme: un aspetto fondamentale per le aziende che desiderano flessibilit\u00e0 nella scelta del provider cloud<\/a> o la possibilit\u00e0 di ospitare un database on-premise.<\/p>\n

MongoDB supporta anche query e aggregazioni complesse grazie alla sua pipeline di aggregazione. Questo lo rende eccezionalmente flessibile rispetto ad altri database NoSQL, in quanto supporta query analitiche, ricerche di documenti e unioni di dati. Tuttavia, le prestazioni possono diminuire su grandi scale. Inoltre, MongoDB Atlas<\/a> offre un’opzione serverless per le aziende che vogliono eliminare il peso della gestione dell’infrastruttura.<\/p>\n

Uno degli svantaggi di MongoDB \u00e8 che l’ingombro dei dati pu\u00f2 essere molto elevato, poich\u00e9 i documenti devono memorizzare sia i dati che le chiavi. Inoltre, sebbene le sue pipeline di aggregazione siano strumenti potenti, l’uso di una sintassi personalizzata le rende eccezionalmente complesse da scrivere e costruire.<\/p>\n

Infine, c’\u00e8 un sovraccarico infrastrutturale per chi non utilizza MongoDB Atlas, soprattutto per i sistemi di produzione che utilizzano la replica e lo sharding per garantire le prestazioni del sistema. Questo include il monitoraggio, la gestione della distorsione dei dati e l’esecuzione di aggiornamenti, oltre alla gestione della sicurezza. <\/p>\n

In conclusione: DynamoDB vs MongoDB<\/h2>\n

Sebbene DynamoDB e MongoDB<\/a> siano entrambi database NoSQL<\/a>, le loro differenze sono sostanziali. Sar\u00e0 quindi il vostro caso d’uso a determinare quale utilizzare.<\/p>\n

Innanzitutto, DynamoDB ha meno opzioni di tipi di dati disponibili a livello di schema. Ad esempio, non supporta le date, per cui gli sviluppatori devono mantenere una logica all’interno delle loro applicazioni per analizzarle e gestirle. MongoDB supporta molti pi\u00f9 tipi di dati, comprese le date.<\/p>\n

In secondo luogo, DynamoDB consente di effettuare query tramite ricerche di valori-chiave e scansioni di tabelle. Tuttavia, le prestazioni della scansione delle tabelle sono carenti. Per le query pi\u00f9 complesse o ad hoc, la scelta migliore \u00e8 quella di esportare i dati in un altro database. Al contrario, MongoDB supporta le ricerche di chiavi in aggiunta alle query analitiche e all’unione dei dati. Offre un supporto pi\u00f9 flessibile per gli indici, poich\u00e9 \u00e8 possibile aggiungere indici secondari a qualsiasi campo. Anche se DynamoDB supporta gli indici secondari, questi sono limitati dalla loro complessit\u00e0 concettuale e dal numero che \u00e8 possibile creare.<\/p>\n

Per quanto riguarda la sicurezza, DynamoDB trae vantaggio dalla piattaforma AWS. L’autenticazione con DynamoDB passa attraverso i controlli di accesso degli utenti di AWS. Questo rende la sicurezza di un database DynamoDB abbastanza semplice.<\/p>\n

Con MongoDB siete responsabili di tutti i vincoli di sicurezza, compresa la creazione di account utente e la gestione dell’accesso alla rete. Questo significa un sovraccarico molto pi\u00f9 elevato. Tuttavia, MongoDB Atlas trasforma MongoDB in una soluzione gestita, eliminando queste sfide.<\/p>\n

In quanto soluzione gestita, DynamoDB dispone di funzioni di backup e ripristino integrate, tra cui la possibilit\u00e0 di repliche multiregionali e il semplice ripristino dai backup. Per impostazione predefinita, MongoDB non gestisce questi processi e richiede una configurazione manuale. MongoDB Atlas facilita un po’ il processo, ma richiede una configurazione aggiuntiva.<\/p>\n

In sintesi: DynamoDB vs MongoDB<\/h3>\n
\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Caratteristiche<\/strong><\/td>\nDynamoDB<\/strong><\/td>\nMongoDB<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
Tipi di dati<\/strong><\/td>\nLa maggior parte dei tipi di dati standard, escluse le date<\/td>\nTutti i tipi di dati previsti dalle specifiche BSON, comprese le date<\/td>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Interrogazione<\/strong><\/td>\nRicerca di chiavi con query limitate a pi\u00f9 documenti<\/td>\nRicerca di chiavi, query, join e aggregazioni<\/td>\n<\/tr>\n
Sicurezza<\/strong><\/td>\nIncorporata in AWS con poco overhead<\/td>\nAutogestito a meno che non si utilizzi MongoDB Atlas<\/td>\n<\/tr>\n
Scalabilit\u00e0<\/strong><\/td>\nIncorporato in AWS con pochi oneri<\/td>\nAutogestita a meno che non si utilizzi MongoDB Atlas<\/td>\n<\/tr>\n
Backup e ripristino<\/strong><\/td>\nIncorporato in AWS con pochi costi aggiuntivi<\/td>\nAutogestito a meno che non si utilizzi MongoDB Atlas<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n

Nel complesso, MongoDB \u00e8 l’opzione pi\u00f9 flessibile: pu\u00f2 essere distribuito ovunque e offre una serie di strumenti pi\u00f9 ricchi per l’archiviazione e l’interrogazione dei dati. Tuttavia, per un database snello con una stretta integrazione con AWS e ridotti costi di infrastruttura e sicurezza, DynamoDB \u00e8 la scelta pi\u00f9 valida.<\/p>\n

Riepilogo<\/h2>\n

MongoDB e DynamoDB sono offerte NoSQL altamente performanti i cui punti di forza li rendono adatti a usi molto diversi. Per una soluzione semplice e snella, DynamoDB \u00e8 la scelta migliore. Ma MongoDB \u00e8 la scelta vincente se avete bisogno di schemi pi\u00f9 complessi, di query di aggregazione e di un migliore supporto per gli indici.<\/p>\n

Ricordate che il prezzo per la flessibilit\u00e0 \u00e8 un aumento del costo dell’infrastruttura. Tuttavia, se avete bisogno della flessibilit\u00e0 di MongoDB e volete ridurre l’overhead, MongoDB Atlas rappresenta spesso un compromesso conveniente.<\/p>\n

Naturalmente, oltre al database, dovrete avere un’applicazione interessante. Potete sviluppare la vostra sulla piattaforma di Hosting di Applicazioni<\/a> di Kinsta e iniziare gratuitamente con il nostro Piano Hobby<\/a>, per poi scalare quando il vostro capolavoro comincer\u00e0 ad attirare sempre pi\u00f9 utenti.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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