SQLite vs PostgreSQL: un confronto dettagliato

Una gestione efficace dei dati è cruciale nell’attuale mondo data-driven, e scegliere il giusto Relational Database Management System (RDBMS) può influire in modo significativo sulla capacità di un’organizzazione di gestire ed elaborare i dati in modo efficiente. 

SQLite e PostgreSQL sono due importanti RDBMS open source, ciascuno con un approccio distinto all’elaborazione e alla gestione dei dati. Capirne le funzionalità uniche, le somiglianze e le differenze può aiutare le organizzazioni a prendere decisioni informate per soddisfare al meglio i propri requisiti di gestione dei database.

Perché i database sono importanti?

Prima di rispondere a questa domanda, capiamo cosa sono gli RDBMS e le loro diverse “sfumature”. 

Un Relational Database Management System (RDBMS) è un modo strutturato di organizzare le informazioni. Archivia i dati in tabelle, righe e colonne. Vediamo come funzionano:

• Tabelle: un RDBMS organizza i dati in tabelle. Ogni tabella rappresenta un tipo specifico di informazione. Ad esempio, potresti avere una tabella per clienti, prodotti o ordini. 
• Righe e colonne: all’interno di ogni tabella, i dati sono archiviati in righe (note anche come record) e colonne (note anche come campi). Ogni riga corrisponde a una specifica voce e ogni colonna rappresenta un attributo di quella voce. Per esempio, in una tabella clienti, ogni riga potrebbe rappresentare un cliente diverso e le colonne potrebbero includere attributi come nome, indirizzo ed email.
• Relazioni: la forza degli RDBMS sta nella capacità di stabilire relazioni tra le tabelle. Unendo tabelle in base a chiavi comuni (identificatori univoci), puoi collegare dati correlati. Ad esempio, se hai una tabella clienti e una tabella ordini, puoi collegarle usando un ID cliente. Questo ti permette di capire come i clienti sono collegati ai loro ordini.
• Query SQL: gli utenti interagiscono con gli RDBMS scrivendo query SQL (Structured Query Language). Queste query permettono di recuperare, aggiornare o manipolare i dati. Ad esempio, puoi usare SQL per trovare tutti gli ordini effettuati da un determinato cliente o calcolare il totale dei ricavi per un certo periodo.

I database relazionali sono importanti perché ci consentono di organizzare, gestire e analizzare i dati in modo efficace. Sono la spina dorsale della business intelligence, del reporting e dei processi decisionali nelle aziende di vari settori. In quest’epoca dei dati, la sopravvivenza di un’azienda può dipendere totalmente dal suo RDBMS.

Quando si tratta di utilizzare RDBMS diversi, l’obiettivo può essere lo stesso, ma gli approcci possono variare. Esistono diverse “varianti” di SQL tra cui scegliere per raggiungere questo scopo. La scelta della variante dipenderà da una serie di fattori, che vedremo a breve. 

Che cos’è SQLite?

SQLite è come un archivio digitale che aiuta il software a tenere traccia dei propri dati. È gratuito e non richiede un sistema separato o una persona che lo gestisca. A differenza di altri sistemi di archiviazione, SQLite non necessita di un server centrale per funzionare. Invece, opera direttamente all’interno del software che lo utilizza. Questo rende SQLite facile da configurare e usare per chi lavora con i dati, senza passaggi extra oltre ad accedere al file in cui sono archiviati i dati. 

In breve, è un RDBMS open source, serverless e autosufficiente che opera dall’interno del software che accede ai suoi dati. Due esempi di software che usano SQLite sono:

1. Mozilla Firefox: il popolare browser web utilizza SQLite per archiviare segnalibri, cronologia di navigazione e altri dati utente.
2. Apple iOS: molte applicazioni sui dispositivi Apple, tra cui l’app Mail e il browser Safari, usano SQLite per l’archiviazione dei dati. È utilizzato anche nel sistema operativo iOS stesso per i servizi di sistema.

Queste applicazioni beneficiano dell’architettura serverless e autosufficiente di SQLite, che consente loro di funzionare senza la necessità di un sistema di gestione del database o di un amministratore separato.

Che cos’è PostgreSQL?

PostgreSQL, spesso chiamato Postgres, è come un archivio digitale super potenziato, gratuito, flessibile e conforme agli standard di settore. Può gestire tipi di dati più complessi e consentire a più persone di accedere ai dati contemporaneamente senza conflitti. 

Postgres è noto per l’affidabilità e la bassa manutenzione. Supporta molti linguaggi di programmazione usati nella data science, ha funzionalità di sicurezza avanzate e può gestire anche dati geospaziali.

È un potente Object-Relational Database Management System (ORDBMS) open source costruito con un focus su estensibilità, conformità agli standard e supporto alla concorrenza. 

Sviluppato per aggiungere nuove funzionalità e capacità, è stato il primo DBMS a implementare il controllo della concorrenza multiversione (MVCC). PostgreSQL offre alta stabilità con un basso sforzo di manutenzione e supporta il geo-tagging.

SQLite vs PostgreSQL: somiglianze

Sebbene entrambe le varianti di RDBMS abbiano chiare differenze, condividono anche molte somiglianze, evidenziate qui sotto:

Open source

Sia SQLite che PostgreSQL sono open source, il che significa che sono gratuiti e il loro codice sorgente è pubblico. Questo consente agli sviluppatori di tutto il mondo di contribuire al loro miglioramento e di adattarli alle proprie esigenze.

Sistemi di gestione di database relazionali

Sia SQLite che PostgreSQL sono RDBMS. Usano tabelle per archiviare i dati e SQL per accedere e manipolare tali dati.

Conformità ACID 

Entrambi i database sono conformi ad ACID, garantendo che le transazioni siano (A)tomiche, (C)onsistenti, (I)solate e (D)urevoli. Ciò significa che sono affidabili e mantengono l’integrità dei dati anche in caso di errori o guasti del sistema.

Supporto per più linguaggi

Sia SQLite che PostgreSQL supportano un’ampia gamma di linguaggi di programmazione. Questo significa che puoi interagire con questi database usando il linguaggio con cui ti trovi meglio o che si adatta meglio al tuo progetto.

Conformità agli standard 

Sia SQLite che PostgreSQL puntano ad aderire agli standard SQL. Questo rende più facile per data scientist e sviluppatori passare dall’uno all’altro, poiché la sintassi SQL e le funzionalità supportate sono in gran parte le stesse.

Ecco una tabella che mostra le somiglianze tra alcune sintassi usando SQLite e PostgreSQL:

Puoi eseguire questi esempi di codice in DataLab di DataCamp.

SQLite vs PostgreSQL: differenze

Nonostante queste somiglianze, SQLite e PostgreSQL presentano molte differenze nette. Comprenderle può aiutarci a determinare quale sia più adatto a un progetto specifico.

La tabella seguente mostra le differenze di sintassi tra SQLite e PostgreSQL nell’esecuzione di alcune attività. 

Come possiamo vedere, ci sono differenze chiare nel modo in cui lavoriamo con l’uno o l’altro, sia da principianti che da esperti.

Vai su DataLab di DataCamp e prova tu stesso il codice. Esistono anche altre differenze nel modo in cui funzionano SQLite e PostgreSQL, soprattutto se confrontiamo i loro meccanismi interni.

SQLite vs PostgreSQL: un confronto dettagliato

Ora entreremo nel dettaglio di come funziona ciascuno di questi RDBMS. Li confronteremo su vari fattori:

Tipi di dati

Per quanto riguarda i tipi di dati, PostgreSQL offre uno spettro più ampio rispetto a SQLite. Come si vede nella pagina di documentazione ufficiale di PostgreSQL, PostgreSQL include il supporto per tipi di dati come array, hstore e json, tra gli altri. D’altra parte, la pagina di documentazione ufficiale di SQLite mostra che il suo supporto per tipi di dati più robusti è limitato.

Ecco i tipi di dati supportati da entrambi:

SQLite

• NULL: rappresenta un valore NULL.
• INTEGER: un intero con segno, archiviato in 1, 2, 3, 4, 6 o 8 byte a seconda del valore.
• REAL: un valore in virgola mobile, archiviato come numero a virgola mobile IEEE a 8 byte.
• TEXT: una stringa di testo, archiviata secondo la codifica del database (UTF-8, UTF-16BE o UTF-16LE).
• BLOB: un blob di dati, archiviato esattamente come è stato inserito.

PostgreSQL

• Boolean: booleano logico (true/false).
• Tipi di carattere: include char, varchar e text.
• Tipi numerici: include numeri interi e a virgola mobile.
• Tipi temporali: include date, time, timestamp e interval.
• UUID: per archiviare identificatori univoci universali.
• Array: per archiviare array di stringhe, numeri, ecc.
• JSON: archivia dati JSON.
• Tipi speciali: include indirizzi di rete, dati geometrici e altro.

Vincitore: PostgreSQL

Architettura

In termini di architettura, SQLite è un tipo di sistema di gestione di database che non richiede un server. Può essere integrato direttamente in un’applicazione.

Al contrario, PostgreSQL è un sistema di gestione di database che opera con un modello client-server, richiedendo un processo server separato attivo sulla macchina per gestire le richieste al database.

Vincitore: PostgreSQL

Conformità ACID

Per la conformità ACID, sia SQLite che PostgreSQL soddisfano i criteri, garantendo che i dati rimangano coerenti e integri durante le transazioni. Tuttavia, PostgreSQL si distingue per il supporto a transazioni più complesse e per un modello di concorrenza più solido.

Vincitore: PostgreSQL

Licenze

In termini di licenza, SQLite ricade nel pubblico dominio, il che significa che può essere utilizzato senza limitazioni legate alle licenze. PostgreSQL, invece, opera sotto la PostgreSQL License, una licenza open source permissiva.

Vincitore: SQLite

Amministrazione

I database SQLite sono file singoli, rendendo l’amministrazione semplice, senza un processo server separato. Interagisci direttamente con il file del database SQLite usando strumenti da riga di comando di base. Attività come modifica delle tabelle, aggiunta di indici e import/export dei dati possono essere eseguite con comandi SQL. I backup sono semplici come copiare il file del database. SQLite offre un’amministrazione minima e senza configurazione, adatta a database embedded.

PostgreSQL offre capacità amministrative avanzate per server di database enterprise. Questo include sofisticati strumenti da riga di comando (come pgAdmin, psql, pg_dump, pg_restore, ecc.), strumenti grafici di amministrazione, monitoraggio tramite viste amministrative e collector di statistiche, vacuuming automatizzato, logging, backup, controllo degli accessi granulare, replica in streaming per alta disponibilità, bilanciamento del carico, gestione del failover per cluster ed esteso logging per auditing e debugging.

Vincitore: PostgreSQL

Performance

SQLite offre buone prestazioni per carichi locali, con performance legate alla velocità di I/O del disco a causa dell’archiviazione su disco. La sua struttura serverless limita l’uso eccessivo di risorse. Le operazioni di lettura sono in genere rapide con gli indici giusti, ma le scritture possono essere più lente a causa del file locking e di operazioni sequenziali.

D’altra parte, PostgreSQL eccelle nelle prestazioni grazie a indicizzazione avanzata, ottimizzazione delle query, elaborazione parallela, caching e scalabilità. È pensato per carichi basati su server e usa il buffering per ridurre l’I/O su disco. La sua architettura consente l’elaborazione parallela su più core CPU ed evita problemi di file locking durante le scritture concorrenti.

PostgreSQL mostra una capacità prestazionale significativamente superiore rispetto a SQLite, in particolare per carichi server e web che coinvolgono set di dati più grandi, query complesse e alti livelli di concorrenza.

Vincitore: PostgreSQL

Conformità a SQL

Per la conformità a SQL, sia SQLite che PostgreSQL aderiscono agli standard. Tuttavia, PostgreSQL offre un supporto più ampio per comandi e funzionalità SQL. Questo rende PostgreSQL più adatto alla gestione di query complesse e di volumi di dati maggiori.

Vincitore: PostgreSQL

Funzionalità

SQLite offre una gamma rispettabile di capacità SQL, ma non include alcune funzionalità SQL più avanzate come indici parziali, vincoli di check e trigger. Non supporta indici parziali e su espressione.

SQLite supporta comunque chiavi primarie, chiavi esterne, join, viste e transazioni, sufficienti per molte applicazioni. Tuttavia, il suo set di funzionalità è meno complesso rispetto a RDBMS enterprise completi come PostgreSQL.

Dall’altra parte, PostgreSQL fornisce un set completo di funzionalità che include:

1. Supporto per SQL complesso, inclusi trigger, stored procedure e query ricorsive.
2. Tipi di indici avanzati come indici parziali, su espressione, clustered e covering.
3. Ereditarietà delle tabelle, partizionamento delle tabelle e viste materializzate.
4. Foreign Data Wrapper per accedere a sorgenti dati esterne.
5. Replica, clustering, connection pooling e altre funzionalità enterprise.

Vincitore: PostgreSQL

Scalabilità

SQLite è ideale per applicazioni su singola macchina, a basso traffico, con database piccoli (fino a 100 GB). Ha scalabilità limitata a causa della dipendenza da un singolo file su disco e del locking in scrittura serializzato.

Al contrario, PostgreSQL è progettato per applicazioni su larga scala e ad alto traffico. Scala bene in termini di archiviazione, complessità, concorrenza, prestazioni di lettura/scrittura e può gestire centinaia o migliaia di utenti concorrenti. Supporta scalabilità orizzontale su più server tramite funzionalità come replica, clustering, partizionamento e sharding. Le dimensioni dei database possono raggiungere centinaia di TB fino alla scala dei PB.

Vincitore: PostgreSQL

La tabella seguente mostra come si confrontano queste due varianti nelle categorie esaminate:

Vincitore complessivo: PostgreSQL

Come si vede dalla tabella, PostgreSQL vince nelle categorie: Tipi di dati, Architettura, Conformità ACID, Amministrazione, Performance, Conformità a SQL, Funzionalità e Scalabilità. SQLite vince solo nella categoria “Licenze”. Il vincitore complessivo è quindi PostgreSQL. Tuttavia, ciò non significa che non esistano casi d’uso per entrambi. 

SQLite vs PostgreSQL: quando usare SQLite o PostgreSQL

Ci sono momenti in cui dovresti preferire l’uno rispetto all’altro?

Ecco un elenco dei casi in cui uno potrebbe essere preferibile all’altro:

Perché scegliere SQLite

• Analisi di dati locali: per analisi semplici o prototipazione con dati locali, SQLite è un’ottima opzione.
• Database in-app: è perfetto quando serve un database integrato nell’app, ad esempio in applicazioni mobile o dispositivi intelligenti.
• Nessuna configurazione necessaria: la configurazione minimale e i ridotti requisiti di amministrazione rendono SQLite facile da usare per indagini rapide sui dati.
• Facile da condividere: la natura autosufficiente dei database SQLite in file singoli li rende facilmente portabili e condivisibili nei progetti di data science.

Perché scegliere PostgreSQL

• Gestione di grandi volumi di dati: PostgreSQL è progettato per gestire grandi volumi di dati, rendendolo ideale per la data science.
• Supporto per query complesse: la capacità di PostgreSQL di gestire query SQL complesse è cruciale per attività avanzate di data science.
• Scalabilità: se il tuo progetto di data science richiede di scalare oltre i limiti di una singola macchina, PostgreSQL è una scelta adatta.
• Capacità avanzate: le funzionalità avanzate di PostgreSQL, come il supporto sofisticato alle transazioni, tipi di indici avanzati e tipi di dati speciali, sono utili per attività di data science complesse

Considerazioni finali

SQLite e PostgreSQL hanno differenze e somiglianze. Per la data science, le due varianti hanno una sintassi molto simile, con piccole differenze. Per le applicazioni, usa SQLite per applicazioni leggere e portatili, e PostgreSQL per sistemi robusti e ricchi di funzionalità con elevate esigenze di scalabilità. Scegli in base alle specifiche esigenze del tuo progetto.

Se vuoi migliorare le tue competenze in SQL, valuta l’iscrizione a un corso DataCamp come Introduction to SQL o Learn SQL. Una volta padroneggiate le basi, fai il passo successivo puntando alla certificazione. La SQL Associate Certification è un ottimo obiettivo a cui aspirare. Chi è a livello intermedio può anche esplorare un corso Intermediate SQL, che approfondisce concetti SQL più avanzati.