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NoSQL Databases: tecnologie e problematiche

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Descrizione

Oggi nella rete sono generate enormi quantità di dati eterogenei e aventi strutture non sempre riconducibili a formati “relazionali”. La moda è di memorizzare questi dati su Hadoop. Tale soluzione, però, non è sempre la più indicata per motivi di complessità dell’architettura, pesantezza delle componenti e difficoltà di scrittura delle analytics. I database NoSQL, non necessariamente legati al mondo dei BigData, se utilizzati per elaborare determinati tipi di informazioni consentono di implementare soluzioni più agili rispetto ad un file system distribuito e di implementare query molto performanti. Questo corso, dopo aver descritto le principali tipologie di database NoSQL, vuole mostrare, mediante la descrizione di esempi pratici, le funzionalità dei principali prodotti, i campi di applicazione e i relativi vantaggi e svantaggi.

Destinatari

  • Capi progetto
  • Analisti
  • Progettisti
  • Sviluppatori
  • Chiunque sia interessato ad approfondire i concetti relativi ai database NoSQL

Prerequisiti

Conoscenze base sulle tecnologie Internet e sulle applicazioni distribuite.

Contenuti

  • Introduzione: Principali tipologie di dati; Small Data e Big Data; Classificazione dei DBMS (OldSQL, NewSQL, NoSQL) e principali differenze; cosa sono i database NoSQL; principali caratteristiche; il teorema CAP; Classificazione dei database NoSQL;
  • Database chiave-valore: dizionari e hash table; principali funzionalità; data modelling; modelli e pattern architetturali; campi di applicazione; principali database chiave-valore (Redis, BigTable,…); esempi pratici di utilizzo.
  • Database documentali: cosa si intende per “document”; struttura gerarchica; collezioni di document; principali funzionalità; data modelling; modelli e pattern architetturali; campi di applicazione; principali database documentali (MongoDB, CouchDB, CouchBase,…); esempi pratici di utilizzo.
  • Database colonnari o orientati alle tabelle: tabelle estese (indice di riga, colonna e temporale); column family e super column family; tabelle nidificate; principali funzionalità; data modelling; modelli e pattern architetturali; campi di applicazione; principali database colonnari (Cassandra, Hbase, ,…); esempi pratici di utilizzo.
  • Database a grafo: strutture reticolari, ad albero e a grafo; tipologie di elaborazione su modelli a grafo; principali funzionalità; data modelling; modelli e pattern architetturali; campi di applicazione; principali database a grafo (Neo4J, OrientDB…); esempi pratici di utilizzo.
  • Database ad Oggetti: cosa si intende con oggetto; il paradigma object oriented; principali funzionalità; data modelling; modelli e pattern architetturali; campi di applicazione; principali database object-oriented (Redis, BigTable,…); esempi pratici di utilizzo.
  • Database Multivariate: quando il DBMS implementa più modelli
  • Database NoSQL Specializzati: suite di ricerca: SOLR e Elasticsearch; Blockchain.
  • NoSQL e Hadoop: database NoSQL nativi per Hadoop; integrazione fra Hadoop e NoSQL: trarre il meglio dai due mondi;
  • Integrazione con i sistemi aziendali esistenti: architetture di integrazione; forward e reverse engineering; conversione da e verso RDBMS; strumenti utilizzabili (Es. ErWin);
  • Problematiche di sicurezza e privacy: principali problematiche di sicurezza e privacy dei database NoSQL; policy di accesso; cifratura delle informazioni; strumenti di sicurezza forniti;
  • Governance: principali problematiche relative alla governance; catalogo dei metadati; ruoli e figure professionali; lineage;
  • Casi di studio ed esempi pratici.

Durata

3 giorni.

 

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