Cos'è un sistema di gestione del database (DBMS)?

Un sistema di gestione del database (DBMS) è una tecnologia software che gestisce le informazioni nel database. Un database è una raccolta di dati archiviata elettronicamente che consente di leggere, scrivere, eliminare e aggiornare i dati. Un DBMS semplifica l'archiviazione dei dati aumentando la disponibilità, l'affidabilità e le prestazioni. Fornisce anche strumenti per identificare le correlazioni dei dati ed eseguire analisi all'interno del sistema, se necessario. Un DBMS aiuta le organizzazioni a gestire piccoli e grandi volumi di dati in modo organizzato.

Quali sono i vantaggi di un sistema di gestione del database?

I sistemi di gestione del database (DBMS) sono fondamentali per la gestione di dati digitali di ogni tipo. Presenta i seguenti vantaggi:

Mantiene i dati organizzati

Per essere utili, i dati devono essere organizzati in modo specifico. Sia i dati strutturati sia quelli non strutturati richiedono configurazioni di archiviazione e operative specifiche. Un sistema di gestione del database garantisce che i dati siano organizzati nel formato descritto e possano essere manipolati senza preoccuparsi di errori nel database o di tipo operativo.

Offre agli utenti un metodo strutturato per gestire i dati

Un DBMS consente agli utenti di gestire e manipolare i dati utilizzando istruzioni ripetibili e codificate senza la necessità di comprendere i dettagli tecnici sull'archiviazione o le operazioni a un livello inferiore. Una volta che un utente è in grado di utilizzare un DBMS specifico, può lavorare con qualsiasi database che utilizza lo stesso tipo di database sottostante e può trasferire queste competenze ad altri tipi di database.

Varie funzionalità integrate

Poiché i DBMS sono diversi, alcuni offrono set di funzionalità più ampi rispetto ad altri. Ad esempio, molti DBMS dispongono di funzionalità integrate per il backup, la ridondanza dei dati, la convalida dei dati e la crittografia dei dati in transito e a riposo.

Quali sono le funzioni svolte da un sistema di gestione del database?

Un sistema di gestione del database è un sistema software che semplifica la creazione, la lettura, l'aggiornamento e l'eliminazione dei dati da parte di più utenti e applicazioni. Gli amministratori di database gestiscono i database tramite strumenti e interfacce specializzati che consentono loro di monitorare le prestazioni, implementare misure di sicurezza, gestire i backup, ottimizzare le query e mantenere l'integrità dei dati.

Rende i dati più accessibili

Un'interfaccia basata su browser nei DBMS fornisce agli utenti un facile accesso ai dati tramite un modulo web, un pannello di controllo diretto o una rete distribuita di terze parti. Oltre agli strumenti visivi, gli utenti possono anche accedere ai dati e interagire con essi utilizzando applicazioni, un linguaggio di manipolazione dei dati (DML), linguaggi di interrogazione o connessioni API.

Un DBMS fornisce anche gli strumenti e i meccanismi per manipolare, raggruppare, aggregare e trasformare i dati secondo necessità. Gli utenti modificano così i dati in modo dinamico, assicurandosi che siano strutturati e formattati correttamente per varie applicazioni.

Gestisce i metadati

Il DBMS gestisce dizionari che memorizzano metadati o dati sui dati, come strutture di dati, nomi di tabelle e colonne, tipi di dati, vincoli, indici e relazioni. Ciò consente alle applicazioni di lavorare con i dati utilizzando astrazioni strutturali, anziché codifiche complesse.
In aggiunta, la gestione dei metadati consente di migliorare la progettazione dei dati senza interrompere le applicazioni. Le modifiche allo schema, ad esempio l'aggiunta, la modifica o la rimozione di righe e colonne, si riflettono automaticamente nelle tabelle dei metadati.

Gestisce il backup e il ripristino

Il DBMS semplifica il processo di backup del database mettendo a disposizione un'interfaccia intuitiva per gestire backup e snapshot. Gli amministratori di database possono archiviare i backup in posizioni di terze parti come l'archiviazione cloud per un ripristino rapido in caso di incidenti. Alcuni DBMS forniscono anche backup automatici dei dati a intervalli predeterminati o backup continui. La maggior parte offre strumenti di ripristino per il recupero totale o parziale dei database a uno stato precedente con il minimo sforzo.

Fornisce controlli di gestione degli utenti

Un DBMS consente agli amministratori di database di gestire efficacemente gli utenti del database e regolarne le operazioni. Configurano gli account utente, definiscono policy di accesso ai dati e modificano le restrizioni per controllare l'accesso ai dati sottostanti.

Le operazioni di base sui dati sono creazione, lettura, aggiornamento ed eliminazione (CRUD). L'amministratore può impostare la disponibilità di ogni operazione a livello di utente, ruolo o gruppo. Ad esempio, alcuni utenti possono avere accesso a un database in sola lettura e non possono creare o modificare le voci.

Molti sistemi DBM supportano un linguaggio di controllo dei dati (DCL) per definire controlli di accesso complessi.

Gestisce le prestazioni per la scalabilità

Il DBMS supporta decine di migliaia di utenti simultanei implementando diverse strategie, tra cui:

Ottimizzazione degli indici per accelerare l'esecuzione delle query, riducendo la necessità di scansioni complete delle tabelle.
Ottimizzazione delle query per analizzare le query SQL e selezionare il piano di esecuzione più efficiente, riducendo al minimo i tempi di I/O e di elaborazione.
Partizionamento e sharding per distribuire il carico di lavoro su più nodi di database o partizioni di archiviazione, migliorando i tempi di risposta alle query e la tolleranza ai guasti.
Esecuzione parallela di query per elaborare le operazioni contemporaneamente su più CPU o nodi.
Replica dei dati e bilanciamento del carico su più server, con richieste di lettura e scrittura distribuite per mantenere la reattività del sistema e prevenire la perdita di dati in caso di guasti.

Molti software DBMS dispongono anche di funzionalità di caching integrate, pertanto i dati a cui si accede di frequente vengono archiviati in memoria per ridurre la necessità di accessi ripetuti al disco. Gli strumenti integrati consentono agli utenti di monitorare, configurare e ottimizzare ulteriormente i propri dati.

Come funziona un sistema di gestione del database?

Un sistema di gestione del database (DBMS) include diversi componenti interconnessi che forniscono servizi di gestione del database, elaborazione delle transazioni e interrogazione.

Il database

Il database è il cuore del DBMS. È una raccolta sistematica di dati archiviati elettronicamente che include parole, numeri, immagini, video e file. È composto da regole e condizioni integrate, allo scopo di mantenere la coerenza dei dati. Sebbene un database possa esistere in via indipendente, la gestione manuale dei dati è complessa, soprattutto quando scala. Pertanto, il DBMS fornisce un livello software che gestisce automaticamente diverse attività di gestione comuni come l'indicizzazione, l'ottimizzazione delle prestazioni e il controllo degli accessi.

Lo schema

Uno schema definisce la struttura di un database, incluse tabelle, colonne, tipi di dati, vincoli e relazioni tra entità. Il DBMS memorizza le informazioni sullo schema come metadati, consentendo alle applicazioni di comprendere e interagire con i dati senza strutture codificate. Gli utenti possono definire lo schema utilizzando un linguaggio di definizione dei dati (DDL).

Il gestore dell'archiviazione

Il gestore dell'archiviazione è responsabile dell'archiviazione, del recupero e dell'aggiornamento efficienti dei dati sui dispositivi fisici. Gestisce:

Organizzazione dei file e struttura di archiviazione di dati, per un rapido recupero.
Indicizzazione e caching, per velocizzare le ricerche e memorizzare nella cache i dati a cui si accede di frequente.
Compressione dei dati, per ridurre l'ingombro dell'archiviazione mantenendo un accesso rapido.
Backup e ripristino, per gestire snapshot e log per ripristinare i dati in caso di errore.

Il gestore delle transazioni

Il gestore delle transazioni controlla tutte le regole per garantire che più utenti possano eseguire operazioni simultanee all'interno del database mantenendo l'integrità dei dati. Può fornire la conformità ACID (atomicità, coerenza, isolamento e durabilità). Si occupa di:

Commit e rollback, per finalizzare le modifiche o annullarle in caso di errore.
Meccanismi di blocco, per prevenire conflitti in ambienti multiutente.
Controllo della concorrenza, per gestire letture e scritture simultanee senza compromettere l'integrità dei dati.

Il motore di query

Il motore di query interpreta ed esegue le query, consentendo agli utenti di recuperare, inserire, aggiornare o eliminare dati in modo efficiente. Inoltre, fornisce un meccanismo per consentire agli utenti di creare domande complesse a cui è possibile rispondere con dei dati. Per le query, il DBMS sfrutta, in genere, un linguaggio di manipolazione dei dati (DML) come SQL.

Le funzioni del motore di query includono:

Analisi delle query, per trovare il piano di esecuzione più efficiente.
Recupero dei dati tramite indici, join e funzioni di aggregazione.
Restituzione di risultati strutturati in formati tabulari o gerarchici.

L'interfaccia utente

Il livello di interfaccia consente all'utente di interagire con il database o, tramite un'applicazione, con strumenti di business intelligence. A seconda del DBMS, contiene vari strumenti per funzionalità aggiuntive. Il software, inoltre, collega e orchestra tutti gli altri componenti del DBMS.

Quali sono i diversi tipi di sistemi di gestione del database?

Molti prodotti del sistema di gestione del database presentano tipi, funzionalità e strumenti di database sottostanti differenti. La scelta dipende da vari fattori: forma e struttura dei dati sottostanti, requisiti prestazionali, vincoli di costo, scalabilità, capacità di integrazione, competenze tecniche, sicurezza dei dati e altro ancora. Di seguito illustriamo alcuni tipi comuni di DBMS.

Relazionale

Un sistema di gestione del database relazionale (RDBMS) contiene una raccolta di punti dati tra i quali sussistono relazioni predefinite. I dati vengono archiviati in un formato tabulare, dove ogni riga (record) della tabella (relazione) contiene un elenco di valori associati (attributi) per quella voce. Ogni record rappresenta un'entità singolare con un attributo di chiave primaria univoco come riferimento. Le tabelle possono essere collegate in relazioni uno a uno, uno a molti o molti a molti. Un esempio di sistema di database relazionale è Amazon Aurora.

Il linguaggio di interrogazione strutturato (SQL) è il linguaggio di interrogazione predefinito per la maggior parte dei database relazionali. Le applicazioni utilizzano un linguaggio di interrogazione strutturato per archiviare, aggiornare, eliminare e recuperare i dati da un sistema di gestione del database relazionale (RDBMS).

Non relazionale

Un database non relazionale, o database NoSQL, non archivia i record in tabelle né ha uno schema rigoroso. Invece, i dati possono essere strutturati in vari modi, tra cui:

Archivio chiave-valore

Un archivio chiave-valore è un database in cui ogni record ha una chiave univoca (ad esempio, nome, numero) con un valore associato (ad esempio, numero intero, stringa, JSON). Un esempio di sistema di gestione del database che consente l'archiviazione di chiave-valore è Amazon DynamoDB.

Archivio di documenti

Un archivio documenti è un archivio chiave-valore modificato in cui a ciascuna chiave univoca è associato un documento contenente dati semistrutturati (ad esempio, JSON, XML, YAML). Questa forma di database utilizza le API o un linguaggio di interrogazione per estrarre il significato. Amazon DocumentDB per JSON è un esempio di DBMS per un archivio di documenti.

Grafico

Un database a grafo utilizza una struttura a grafo composta da nodi (record) e edge (connessioni di relazione con altri nodi). Gli edge contengono anche attributi relativi alla relazione. Ad esempio, i nodi possono rappresentare un albero genealogico e i relativi attributi, come nome ed età, mentre gli edge tra i nodi indicano le relazioni, come l'identificazione della nipote e della madre. Amazon Neptune è un esempio di sistema di gestione del database per database a grafo.

Orientato agli oggetti

Un database orientato agli oggetti, o database a oggetti, archivia e gestisce una serie di istanze di oggetti, ognuna con il proprio insieme di attributi correlati. Gli oggetti possono essere collegati tramite chiavi esterne, come i database relazionali. Amazon Aurora può essere utilizzato come sistema di gestione del database relazionale a oggetti (ORDBMS), un ibrido di database relazionale e orientato agli oggetti. PostgreSQL è un noto esempio di ORDBMS.

Gerarchico

Un database gerarchico è organizzato gerarchicamente, con un nodo padre con molti figli e due o più livelli. Amazon DynamoDB può essere un DBMS per database gerarchici dove le relazioni annidate sono rappresentate in JSON.

Serie temporali

I database di serie temporali memorizzano i dati collegati a un timestamp specifico. Possono essere relazionali o non relazionali e spesso richiedono l'importazione dei dati in streaming. Il DBMS richiesto per un database di serie temporali dipende dai dati sottostanti. Amazon Timestream è un esempio di database di serie temporali.

Multi-modello

I DBMS multi-modello gestiscono contemporaneamente diversi tipi di database, come database di documenti e a grafo. La loro capacità di fornire agli utenti un'interfaccia standard per gestire vari database senza cambiare software li ha resi molto popolari. Alcuni DBMS multi-modello consentono inoltre agli utenti di combinare query su diversi tipi di database.

Quali saranno le tendenze future della tecnologia DBMS?

I progressi nei dati e nei sistemi hanno portato ai seguenti progressi nella tecnologia DBMS.

IA generativa

L'IA generativa è utile per:

Migliorare la creazione di database e la progettazione di schemi a partire da istruzioni in linguaggio naturale
Ottimizzare ed effettuare il debug delle query
Modellare in modo complesso i dati sottostanti
Generare report leggibili dall'uomo dagli output di DBMS
Riconfigurare automaticamente l'archiviazione di dati sottostante in base alle efficienze identificate mantenendo l'integrità dei dati

Invece di scrivere script, è possibile creare query in linguaggio naturale, che i modelli di IA convertono nel linguaggio di query corrispondente.

Database vettoriali

I database vettoriali sono sempre più comuni nella personalizzazione dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), nota come generazione potenziata da recupero dati (RAG). L'aggiunta di un database vettoriale a un LLM consente alle organizzazioni di integrare rapidamente la propria base di conoscenza negli LLM preesistenti. Nella RAG, la vettorizzazione aiuta a trovare più facilmente le relazioni tra parole e frasi simili, aumentando la precisione e la pertinenza del modello.

Sono diversi i database vettoriali specializzati che si sono affermati. Inoltre, alcuni database integrano tipi di dati vettoriali nella loro architettura esistente.

Sia Amazon Aurora edizione compatibile con PostgreSQL sia Amazon RDS per PostgreSQL supportano l'estensione pgvector. Anche altri database AWS, come Amazon Neptune, Amazon MemoryDB e Amazon DocumentDB, offrono una soluzione gestita per la ricerca di similarità vettoriali.

IA agentica e server Model Context Protocol (MCP)

L'IA agentica incorpora strumenti e risorse specifici con funzionalità di IA generativa per eseguire compiti o ruoli distinti. Gli agenti IA possono interagire tra loro per svolgere attività coordinate, non diversamente da un team di lavoratori, ciascuno con ruoli distinti. In questo scenario è necessario gestire gli stati, gli obiettivi e i processi decisionali degli agenti.

All'interno di questa piattaforma tecnologica, un server Model Context Protocol (MCP) è il coordinatore degli agenti IA e gestisce più risorse. I server MCP per servizi di database consentono una facile integrazione di applicazioni e agenti IA con origini dati e servizi. Nei sistemi di IA agentica, i server MCP orchestrano le interazioni tra agenti IA autonomi e database associati, garantendo un flusso e un'elaborazione dei dati efficienti.

L'IA agentica e i server MCP richiedono database che offrano un'infrastruttura scalabile e affidabile in grado di amministrare la gestione dello stato, le query complesse e i requisiti di elaborazione dei dati da più agenti autonomi contemporaneamente. Se integrati come server MCP, i database aiutano le organizzazioni a mantenere prestazioni, sicurezza e affidabilità coerenti sia nelle operazioni di database tradizionali sia nelle interazioni di IA agentica all'interno della propria infrastruttura.

Diversi servizi di database possono essere integrati con i server MCP per consentire agli agenti e alle applicazioni di IA di interagire con le origini dati utilizzando query in linguaggio naturale o interfacce programmatiche. I server MCP fungono da intermediari, traducendo le richieste provenienti dai modelli di IA in operazioni e query di database appropriate.

Integrazioni Zero ETL

Zero ETL si riferisce all'eliminazione delle tradizionali fasi di estrazione, trasformazione e caricamento di spostamento, pulizia e combinazione dei dati nei database. Invece, i dati vengono replicati istantaneamente e importati rapidamente.

Con Zero ETL, è possibile eseguire query quasi in tempo reale sullo streaming di dati transazionali o combinare rapidamente più tipi di database per operazioni di machine learning.

Opzioni di implementazione

L'infrastruttura e lo stile di implementazione utilizzati per database e DBMS sono importanti per velocità, scalabilità, disponibilità, costi e facilità d'uso. Le opzioni includono implementazioni on-premises, cloud, edge, containerizzate, serverless e ibride.

Ad esempio, le grandi operazioni di database internazionali possono scegliere configurazioni di implementazione containerizzate e distribuite, mentre le operazioni di produzione possono scegliere una combinazione di implementazioni edge e cloud. Ad esempio, Biblica ha migrato Microsoft SQL Server ad AWS per gestire in modo efficace livelli di traffico elevati.

In che modo AWS può supportare i tuoi requisiti di DBMS?

I database su cloud AWS offrono un'ampia selezione di sistemi di gestione del database dedicati per qualsiasi azienda. I database AWS supportano tutte le attività di backend, come il provisioning dei server, l'applicazione di patch, la configurazione e i backup, permettendo al cliente di concentrarsi sullo sviluppo di applicazioni mentre AWS si occupa continuamente del monitoraggio e del dimensionamento automatico dei database.

Ad esempio, Amazon Aurora è un motore di database relazionale nativo del cloud compatibile con MySQL e PostgreSQL. Unisce la velocità, l'affidabilità e la facilità d'uso dei database aziendali tradizionali con la semplicità e la convenienza dei database open source.

Un altro esempio è Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), un servizio gestito che consente di configurare, utilizzare e scalare il DBMS relazionale nel cloud con la massima semplicità. Fornisce una capacità ridimensionabile e conveniente gestendo al contempo attività di amministrazione del database che richiedono molto tempo, consentendo all'utente di concentrarsi sulle proprie applicazioni e sul business. Amazon RDS dà accesso alle funzionalità di motori di database familiari come PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQL Server, Oracle e Db2.

AWS dispone anche di diversi servizi di DBMS NoSQL per soddisfare tutti i requisiti NoSQL. Ad esempio:

Amazon DynamoDB è un servizio di database chiave-valore serverless e completamente gestito che offre prestazioni costanti a una singola cifra in millisecondi con scalabilità illimitata.
Amazon DocumentDB (compatibile con MongoDB) è un database di documenti JSON nativo completamente gestito che rende facile e conveniente gestire carichi di lavoro di documenti critici praticamente su qualsiasi scala, senza gestire l'infrastruttura.
Amazon Neptune è un servizio di database a grafo serverless e completamente gestito progettato per una scalabilità e una disponibilità superiori con la capacità di interrogare miliardi di relazioni in pochi secondi.
Amazon Timestream è un altro motore di database di serie temporali completamente gestito e progettato su misura, in grado di gestire carichi di lavoro che vanno dalle query a bassa latenza all'importazione dei dati su larga scala.

I database cloud AWS forniscono una base ad alte prestazioni, sicura e affidabile per alimentare soluzioni di IA generativa e applicazioni basate sui dati su qualsiasi scala.

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