Studio e sperimentazione di paradigmi di Basi di Dati non relazionali

The evolution of data management requirements has led to the rise of alternative paradigms to relational databases, giving way to NoSQL databases. This thesis aims to analyze the main characteristics of NoSQL databases compared to traditional models, evaluating their strengths in terms of scalability, flexibility, performance, and fault tolerance. After an introductory overview of relational databases and their limitations, the study explores the main types of NoSQL databases—key-value, document-based, columnar, and graph—describing their operating principles and applications. The research then focuses on an experimental analysis, comparing a relational database (MariaDB) and a NoSQL database (DynamoDB) through performance tests on CRUD operations. The analysis reveals that NoSQL databases excel in scenarios requiring high horizontal scalability and flexible data management, while relational databases remain more efficient for complex transactions and structured operations. The results highlight how DynamoDB performs better in handling large volumes of data in distributed environments, whereas MariaDB provides superior performance in batch operations and structured queries. The conclusions offer valuable insights for selecting the most suitable technology based on application needs, emphasizing the importance of a hybrid approach in heterogeneous contexts.

L'evoluzione delle esigenze di gestione dei dati ha portato alla diffusione di paradigmi alternativi ai database relazionali, dando origine ai database NoSQL. Questa tesi si propone di analizzare le caratteristiche principali dei database NoSQL rispetto ai modelli tradizionali, valutandone i punti di forza in termini di scalabilità, flessibilità, prestazioni e tolleranza ai guasti. Dopo una panoramica introduttiva sulle basi di dati relazionali e i loro limiti, il lavoro esplora le principali tipologie di database NoSQL—chiave-valore, documentali, a colonne e a grafo—descrivendone i principi di funzionamento e le applicazioni. La ricerca si concentra poi su un'analisi sperimentale, confrontando un database relazionale (MariaDB) e un database NoSQL (DynamoDB) attraverso test di performance su operazioni CRUD. L'analisi mostra che i database NoSQL eccellono in scenari che richiedono alta scalabilità orizzontale e gestione flessibile dei dati, mentre i database relazionali rimangono più efficienti per transazioni complesse e operazioni strutturate. I risultati evidenziano come DynamoDB gestisca meglio grandi volumi di dati in contesti distribuiti, mentre MariaDB garantisca prestazioni superiori su operazioni batch e query strutturate. Le conclusioni forniscono spunti utili per la scelta della tecnologia più adeguata in base alle esigenze applicative, sottolineando l'importanza di un approccio ibrido in contesti eterogenei.