Che cos'è PostgreSQL? Come funziona, casi d’uso e risorse

Non tutti i database sono uguali. La scelta del database determina con quale rapidità e accuratezza puoi archiviare, recuperare ed elaborare le informazioni, soprattutto man mano che i tuoi progetti crescono in scala e complessità.

In questo post del blog mi concentrerò su PostgreSQL e spiegherò che cos’è e quando è meglio usarlo nei tuoi progetti.

Che cos'è PostgreSQL

PostgreSQL, spesso chiamato semplicemente "Postgres", è un avanzato sistema di gestione di database oggetto-relazionale (ORDBMS) open-source.

Per i data scientist, comprendere i concetti relazionali al cuore di PostgreSQL è fondamentale. Nella sua forma più semplice, PostgreSQL, come altri database relazionali, organizza i dati in tabelle, dove ogni tabella è composta da righe (record) e colonne (attributi o campi). Queste tabelle possono essere collegate tramite chiavi, consentendo relazioni complesse tra i dati e query efficienti.

Pur essendo principalmente un database relazionale, PostgreSQL va oltre i modelli relazionali tradizionali incorporando funzionalità orientate agli oggetti.

Le funzionalità orientate agli oggetti sono capacità che consentono a PostgreSQL di gestire i dati con maggiore complessità e flessibilità. Alcune delle capacità più utilizzate e importanti sono:

• Tipi di dati personalizzati: gli utenti possono definire i propri tipi di dati, permettendo strutture dati più precise e complesse su misura per le necessità dell’applicazione.
• Ereditarietà delle tabelle: le tabelle possono ereditare proprietà da altre tabelle, facilitando il riuso delle strutture e semplificando la gestione di dati gerarchici.
• Funzioni e procedure: PostgreSQL supporta la creazione di funzioni e procedure memorizzate, che possono essere scritte in vari linguaggi di programmazione, potenziando la capacità del database di gestire operazioni complesse.
• Supporto JSON: l’ampio supporto per i tipi di dati JSON consente a PostgreSQL di gestire efficacemente dati semi-strutturati, colmando il divario tra database relazionali e orientati ai documenti.
• Ricerca full-text: PostgreSQL offre robuste funzionalità di ricerca full-text, abilitando ricerche efficienti sui dati testuali.

A cosa serve PostgreSQL

PostgreSQL funge da sistema di gestione di database versatile per varie applicazioni (di AI e non solo). Le funzionalità chiave che lo rendono prezioso, in particolare per i data scientist, sono:

• Archiviazione e gestione dei dati: PostgreSQL gestisce in modo efficiente grandi dataset per progetti di machine learning, analisi statistiche e data warehousing.
• Query: il recupero di dati complessi è reso possibile da query SQL avanzate, incluse join, sottoquery e funzioni finestra.
• Manipolazione complessa dei dati: le sue funzionalità SQL avanzate permettono trasformazioni e preparazioni sofisticate dei dati, essenziali nel flusso di lavoro della data science.
• Analitica avanzata: PostgreSQL supporta funzioni definite dall’utente, procedure memorizzate e trigger, consentendo di eseguire operazioni analitiche complesse direttamente nel database.

Perché scegliere PostgreSQL? La prospettiva di un data scientist

Vediamo più da vicino i vantaggi specifici che PostgreSQL offre ai data scientist, a partire dalla sua natura open-source.

Open-source

In quanto soluzione open-source, PostgreSQL offre notevoli risparmi rispetto a database proprietari costosi. Essendo open-source, beneficia di una comunità attiva che ne migliora continuamente le funzionalità e fornisce supporto.

Ricco di funzionalità

PostgreSQL fornisce un set completo di strumenti per la manipolazione e l’analisi dei dati. Il supporto per funzioni finestra, common table expressions (CTE) e aggregazioni avanzate permette ai data scientist di effettuare analisi complesse in modo efficiente.

Funzionalità avanzate

Le funzionalità avanzate di PostgreSQL lo distinguono:

• Funzioni: crea routine personalizzate per calcoli complessi o trasformazioni dei dati.
• Trigger: automatizza le risposte agli eventi del database, garantendo la coerenza dei dati.
• View: semplifica query complesse e fornisce livelli di astrazione sui tuoi dati.

Queste funzionalità consentono ai data scientist di implementare logiche di elaborazione dati sofisticate direttamente nel database, spesso migliorando prestazioni e manutenibilità.

Integrità e qualità dei dati

PostgreSQL assicura elevati livelli di integrità e qualità dei dati grazie al suo robusto sistema di tipi e al supporto per le transazioni ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability). 

Ma che cos’è esattamente ACID e perché è essenziale?

Le transazioni ACID sono un insieme di proprietà che garantiscono l’elaborazione affidabile delle transazioni del database. Assicurano che i dati rimangano accurati e sicuri anche in caso di errori, arresti anomali o accessi concorrenti. Queste proprietà sono vitali per mantenere la qualità dei dati in qualsiasi progetto.

• Atomicità: garantisce che tutte le parti di una transazione vengano completate con successo o nessuna, mantenendo l’integrità dei dati.
• Coerenza: garantisce che le transazioni lascino sempre il database in uno stato valido, assicurando l’accuratezza dei dati.
• Isolamento: assicura che le transazioni concorrenti non interferiscano tra loro, mantenendo la correttezza dei dati.
• Durabilità: garantisce che le transazioni confermate siano permanenti, anche in caso di guasto del sistema, assicurando la persistenza dei dati.

Queste proprietà ACID sono cruciali per mantenere l’alta qualità e l’affidabilità dei dati necessarie per progetti data-driven di successo.

Supporto per Python

Uno dei principali vantaggi di PostgreSQL per i data scientist è l’ottimo supporto per Python, un linguaggio ampiamente usato in data science e machine learning. PostgreSQL può essere facilmente integrato con Python usando librerie come psycopg2 e SQLAlchemy. Questa integrazione consente ai data scientist di connettersi senza problemi ai database PostgreSQL, eseguire query e manipolare i dati direttamente dagli script Python. La possibilità di usare Python con PostgreSQL aumenta la produttività e consente di sviluppare più rapidamente pipeline di elaborazione dati e workflow di machine learning.

PostgreSQL e la concorrenza

Sebbene PostgreSQL eccella in molti ambiti, è essenziale capire come si confronta con altre opzioni di database popolari:

Questi database hanno punti di forza unici, che li rendono adatti a differenti casi d’uso. Comprendere le loro caratteristiche e capacità può aiutarti a scegliere l’opzione migliore per le tue specifiche esigenze di gestione dei dati.

Classifica DB-Engines dei DBMS

La seguente tabella di classifica è tratta da DB-Engines, una nota piattaforma che traccia la popolarità delle varie opzioni di DBMS. 

DB-Engines valuta i database in base a diversi fattori, tra cui risultati dei motori di ricerca, discussioni tecniche, offerte di lavoro e menzioni sui social media, fornendo una visione olistica della loro posizione attuale sul mercato.

A luglio 2024, PostgreSQL era in quarta posizione:

I punti di forza di PostgreSQL rispetto ai concorrenti

PostgreSQL ha diversi vantaggi rispetto ai concorrenti. Iniziamo esaminando la sua scalabilità.

Scalabilità

PostgreSQL brilla nella gestione di grandi dataset. La sua capacità di gestire in modo efficiente terabyte di dati lo rende adatto alle applicazioni big data. Con funzionalità come la partizione delle tabelle, l’esecuzione parallela delle query e il supporto per metodi di indicizzazione multipli, PostgreSQL garantisce alte prestazioni e reattività anche con l’aumentare del volume dei dati.

Estendibilità

Una delle doti più notevoli di PostgreSQL è la sua estendibilità. Gli utenti possono aggiungere nuovi tipi di dati, operatori, tipi di indice e persino linguaggi procedurali. Questa flessibilità consente di personalizzare PostgreSQL per soddisfare esigenze applicative specifiche.

Community e supporto

In quanto progetto open-source con una community ampia e attiva, PostgreSQL beneficia di miglioramenti continui e di un patrimonio di conoscenze condivise. Gli utenti hanno accesso a una miriade di risorse gratuite, tra cui documentazione, forum e strumenti di terze parti, il che rende più facile trovare soluzioni e applicare le best practice.

Costo

Essendo open-source, PostgreSQL elimina la necessità di costose licenze, rendendolo un’opzione interessante per startup e aziende che vogliono ottimizzare il budget senza compromettere funzionalità e prestazioni.

Svantaggi di PostgreSQL

Sebbene PostgreSQL offra numerosi vantaggi, è importante considerarne anche i potenziali svantaggi.

Curva di apprendimento

L’ampia gamma di funzionalità di PostgreSQL può presentare una curva di apprendimento più ripida rispetto a database più semplici come SQLite. I nuovi utenti potrebbero dover investire tempo per comprendere i concetti avanzati e sfruttarne appieno le potenzialità.

Requisiti di risorse

Per dataset molto grandi o scenari con elevata concorrenza, PostgreSQL può richiedere più risorse di sistema rispetto ad alternative leggere come SQLite. In questi casi, una corretta configurazione e ottimizzazione diventano cruciali per prestazioni ottimali.

PostgreSQL fa per te?

Quando decidi se usare PostgreSQL per i tuoi progetti di data science, considera quanto segue:

• Complessità dei dati: se il tuo progetto implica relazioni complesse o esigenze avanzate di interrogazione, le robuste funzionalità di PostgreSQL lo rendono un’ottima scelta.
• Scalabilità: per progetti destinati a crescere in modo significativo, la capacità di PostgreSQL di gestire grandi dataset è un grande vantaggio.
• Analitica avanzata: se devi eseguire calcoli complessi o trasformazioni dei dati all’interno del database, l’estendibilità di PostgreSQL è preziosa.
• Integrità dei dati: per progetti in cui accuratezza e coerenza dei dati sono critiche, la conformità ACID di PostgreSQL offre tranquillità.

PostgreSQL può essere eccessivo per progetti piccoli o con esigenze di database molto specifiche e leggere. Tuttavia, per la maggior parte delle applicazioni di data science, la sua potenza e flessibilità lo rendono un candidato forte.

Imparare PostgreSQL

Per iniziare il tuo percorso con PostgreSQL, considera le seguenti risorse di apprendimento:

• Documentazione ufficiale: il sito di PostgreSQL offre una documentazione completa e gratuita che copre tutti gli aspetti del sistema.
• Corso Creating PostgreSQL Databases: DataCamp offre un corso gratuito su Creating PostgreSQL Databases. Puoi imparare a creare un database PostgreSQL ed esplorarne la struttura, i tipi di dati e come normalizzare i database in poche ore.
• Tutorial PostgreSQL: una risorsa online gratuita con esempi pratici ed esercizi operativi.
• Gruppi di utenti PostgreSQL: unisciti a community locali o online per imparare da utenti esperti e rimanere aggiornato sulle best practice.

Conclusione

PostgreSQL è uno dei database relazionali più popolari. Il suo set di funzionalità robuste, la scalabilità e la forte integrità dei dati lo rendono una scelta eccellente per un’ampia gamma di progetti. Sebbene possa richiedere un investimento iniziale nell’apprendimento, i benefici che offre in termini di gestione dei dati, analitica avanzata e flessibilità complessiva del progetto sono considerevoli.

Che tu stia lavorando su modelli di machine learning, analisi statistiche o elaborazioni dati su larga scala, PostgreSQL fornisce una solida base per la tua infrastruttura dati.

Se ti serve una certificazione PostgreSQL, dai un’occhiata a questo blog su PostgreSQL Certification: Everything You Need to Know.