© Daniele Fontani, Arezzo, 26 Novembre 2016

Presentazione sul tema: "© Daniele Fontani, Arezzo, 26 Novembre 2016"— Transcript della presentazione:

1 © Daniele Fontani, Arezzo, 26 Novembre 2016
SQL NoSQL questo è il dilemma © Daniele Fontani, Arezzo, 26 Novembre 2016

2 Software and Solution Architect
BUON GIORNO! “Daniele Fontani” Software and Solution Architect Chi Sono? Cosa Faccio?

3 PRESENTATION AGENDA Di cosa stiamo parlando? Dov’è il problema?
Limiti sistemi NoSQL Comparazione performance Conclusioni Vantaggi sistemi NoSQL

4 Sistemi di backend per la memorizzazione di dati non strutturati
NoSQL COSA SONO?

5 NoSQL CARATTERISTICHE
In estrema sintesi, in cosa consiste un backend no sql? Backend NOSQL E’ un “database” dove si possono salvare dati in maniera non strutturata. Performance: Dalla rinuncia ad alcune funzionalità derivano vantaggi in termini di performance Caratteristiche: Tante implementazioni a partire da specifiche esignenze Sviluppo semplificato: base dati orientate ad oggetti e semplicità nel data binding Scalabilità: Sistemi che scalano facillmente al crescere del carico Specigfici: implementazioni specifiche per esigenza (key value, document…)

6 …. le scelte passano attraverso esperienze e sensazioni personali
PERCHE PARLO DI DILEMMA? Affidarsi a una piattaforma NoSQL è una scelta importante e difficilmente si può tornare indietro a posteriori. …. le scelte passano attraverso esperienze e sensazioni personali

7 INAFFIDABILE? NELLA DEMO FUNZIONA BENISSIMO!
PESSIME moTIVAZIONI A FAVORE INAFFIDABILE? NELLA DEMO FUNZIONA BENISSIMO! E’ FIGO! MODERNO E’ mEGLIO! VA VELOCE! LO USA ANCHE IL MIO AMICO! Decidi con cognizione di causa e valuta i rischi!

8 DEVO FORMARE LE PERSONE!
PESSIME moTIVAZIONI CONTRO DEVO FORMARE LE PERSONE! NON LO SO USARE! HO SEMPRE USATO SQL PERCHE’ CAMBIARE? NON MI FIDO! E’ nUOVO! Il cambiamento, quando è necessario, va accolto positivamente

9 Analitics Performance Maturità Dinamismo Dati non strutturati
Caratteristiche DA CONOSCERE Pro e contro dei sistemi NoSQL che devono essere valutati prima di impiegarli PUNTI DI FORZA DEBOLEZZE Analitics Performance Maturità Dinamismo Scalabilità Dati non strutturati

10 LA CONCLUSIONE Leggere

11 In SINTESI

12 TU SEI QUI OPPURE

13 FINE.

14 https://github.com/zeppaman/Sql-NoSql- Comparison
Vi FIDATE? Fidarsi è bene, non fidarsi è meglio! Utilizziamo una suite di benchmark per misurare le performance in differenti ambiti. Lo scopo è quantificare il miglioramento di performance e commisurarlo al valore delle feature a cui rinunciamo. METTIAMO LE MANI SUL CODICE! Trovi su git-hub la suite di benchmark realizzati per questa presentazione Comparison

15 DEFINIAMO UNA SERIE DI CASI D’USO IMPLEMENTIAMO LE DUE VARIANTI
VEDIAMO LE DIFFERENZE Misuriamo le prestazioni HA SENSO SOLO NEI CASI «BORDERLINE»

16 SQL VS NOSQL Conosciamo I due contendenti BACKEND BACKEND MongoDB VS
SQL Server Local DB DATA ACCESS DATA ACCESS Mongo DB Driver Nhibernate WORKSTATION WORKSTATION i7 quad core, 16GB Ram, SSD i7 quad core, 16GB Ram, SSD

17 TEST 1: INSERIMENTI MASSIVI
Si inseriscono N righe su singola tabella \ collezione di elementi.

18 TEST 2: Ricerca Si inseriscono N righe su singola tabella \collezione di elementi. 80% letture dirette, 10% accessi paginati “REPOSITORY”: PREVALENZA ACCESSI DIRETTI 01 50% accessi diretti , 50% letture paginate BIlANCIATO 02 03 80% lettura paginate,20% accesso diretto “Gestionale”: PREVALENZA LETTUA PAGINATA

19 TEST 3: TRANSAZIONI Si fanno N transazioni composti da tre inserimenti

20 TEST 3: ANALYTICS (TANTI DATI)

21 TEST 3: ANALYTICS

22 Tutti bravi a fare quello per cui sono nati.
Ok, ho capito. Tutti bravi a fare quello per cui sono nati. Ma… Allora abbiamo finito, andiamo a casa? No No, calmi, il pranzo deve aspettare. Perché non vi ho fatto svegliare presto il sabato mattina per 13 slide che potevi anche trovare su internet.

23 LE APPLICAZIONI REALi NON SONO Bianco o nero
C’è del relazionale in ognuno di noi.

24 IDEA: UTILIZZARE PIU SISTEMI
NEXT STEP: APPROCCI IBRIDI IDEA: UTILIZZARE PIU SISTEMI (EVENTUALMENTE RIDONDANDO PARTE DEI DATI) PER OTTENERE IL MEGLIO DALLE TECNOLOGIE

25 ESEMPIO 1: BIG DATA DB NOSQL DB RELAZIONALE DB RELAZIONALE VS
«TABELLE PICCOLE» «TABELLE PICCOLE» «BIG DATA» «BIG DATA»

26 «DATI MATERIALIZZATI»
ESEMPIO 2: EAV DB NOSQL DB RELAZIONALE DB RELAZIONALE VS «TABELLE PICCOLE» «EAV» «TABELLE PICCOLE» «EAV REPLACEMENT» «DATI MATERIALIZZATI»

27 NON ESISTONO SOLUZIONI, MA SOLO SCELTE
ULTIMISSIMA SLIDE… QUESTA PRESENTAZIONE HA RAGGIUNTO IL SUO SCOPO SE: AVETE LE IDEE PIU’ CONFUSE DI QUNDO SIAMO PARTITI VI SIETE POSTI PROBLEMI NUOVI AVETE RISO ALLA SLIDE DEL GATTO NON ESISTONO SOLUZIONI, MA SOLO SCELTE (tratto dalla presentazione di F.Stendardi)

28 THANKS FOR WATCHING! Contact me: Follow me on:
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