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    2022-03-29 09:55:32

    DB-Engines最新发布的2022年3月时序数据库排名榜单中,国产时序数据库DolphinDB继2月荣登该榜单前10后,又前进至第9名,也是目前唯一排名前10的国产时序数据库。自2019年参与DB-Engines排名以来,DolphinDB凭借广大用户的支持与产品优异的性能,排名一路飙升。

     近几年,时序数据库(time-series database)一直是数据库的热点。在DB-Engines最近24个月的流行度报告中,时序数据库力压其他类别的数据库,是增长趋势最快的数据库类别。尽管与关系型数据库相比,时序数据库还很年轻,但关于海量时序数据的新的解决方案、项目和基础工具正在蓬勃发展。

    时序数据无处不在

    如今时序数据的应用场景十分广泛,许多类型的数据都是时间序列数据:

    l 金融市场交易

    l 传感器测量(水冷、高温、地震...)

    l 服务器监控(CPU、内存、磁盘...)

    l 资源消耗(能源、电力...)

    l 人体健康(心率、血氧浓度...)

    l 网络访问

    通过保留数据固有的时间序列性质,我们可以记录下事物是如何随时间变化的事实,正因如此,这一反应真实的客观属性使得时序数据在特定的场景中充满了商业价值:通过分析时序数据,决策者可以了解到生产和业务中的细微变化,从而对资源优化、跟踪、预测、商业智能等方面进行优化。

    当然,想要记录并分析时序数据也带来一个明显的问题: 由于时序数据产生的速度非常快,且规模庞大,如何以一种高性能的方式记录、查询和分析如此大规模的数据,成为了一个难题。时序数据库(time-series database)应运而生。

    掌握过去、了解现在和预测未来

    在时序数据库成为热点之前,时序数据通常使用MySQL或PostgreSQL等关系数据库进行处理。但自2010年以来,随着互联网和通信技术的发展,网络中产生的时间序列数据量有了爆炸式的增长,传统的数据库已经无法处理这种万亿级的海量数据。不仅如此,现代业务对数据价值挖掘的需求已不仅仅停留在简单计算和绘制图表的层面上,而是需要更多精细、复杂的计算分析。以对数据价值嗅觉最敏感的金融领域为例,早在20年前,华尔街就已经开始使用时序数据库对股票交易数据进行实时的计算分析。

    高压缩比,高写入吞吐量,以及高速的时间序列查询,是时序数据库相比于关系数据库在处理海量时序数据方面的最基本的能力和优势。DolphinDB支持每秒百万级以上(随集群规模增大而增大)的数据写入,万亿级数据毫秒级查询以及秒级的计算响应。

    真正让DolphinDB脱颖而出的,是DolphinDB强大的实时数据处理能力和历史数据分析能力。DolphinDB内置了高效的流数据系统和1000+计算函数。在同一个系统内实现了海量历史数据和实时流数据的便捷存储、查询、分析仿真和可视化。同时流批一体的产品设计,让用户可以在极短时间内将研发成果部署到生产环境,极大提高工作效率,提升企业的竞争优势。

    DolphinDB的付费客户遍及中国大陆及港台地区、欧洲、美国、澳大利亚等地,客户领域包括金融、能源、智能制造、电信、化工、水务、营销分析、智慧城市等。DolphinDB让企业从海量数据中高效发掘数据尤其是实时数据的价值,以实时反控业务系统,助力企业和用户实时商业决策,真正做到掌握过去、了解现在和预测未来。

    更多相关内容
  • DB-Engines,还是墨天轮数据库排行?两者间有什么区别?下面来聊一下业内这两个知名数据库排名平台。 本篇文章约有 3000 字,预计阅读时间 7 分钟,如阅读时间有限,请直接阅读文章末尾的对比表格。 正文开始前...

    提到数据库排名,此时脑海里浮现出的是什么?是 DB-Engines,还是墨天轮数据库排行?两者间有什么区别?下面来聊一下业内这两个知名数据库排名平台。
    本篇文章约有 3000 字,预计阅读时间 7 分钟,如阅读时间有限,请直接阅读文章末尾的对比表格。

    正文开始前,作者先在这里贴标签,如有不准确、不全面的地方,欢迎文章下方留言交流。

    DB-Engines 数据库排行

    • 国际数据库产品
    • 谷歌搜索引擎
    • 出现较早(2012 年)
    • 网络原因导致分数有偏差

    墨天轮国产数据库排行

    • 聚焦国产数据库
    • 百度搜索引擎
    • 流行度计算符合本土化
    • 平台官方月度解读

      DBEngines_vs_Modb_封面.png

    目录

    DB-Engines 数据库排行

    DB-Engines 流行榜单概况

    DB-Engines 如何计算流行度?

    墨天轮国产数据库排行

    墨天轮国产数据库流行榜单概况

    墨天轮如何计算流行度?

    指数对比

    Oracle/MySQL

    TiDB/OceanBase/DAMENG

    写在结尾




    DB-Engines 数据库排行

    主页:DB-Engines - Knowledge Base of Relational and NoSQL Database Management Systems
    DB-Engines 创建于 2012 年 10 月,由奥地利 IT 咨询公司 solid IT 创建和维护,截至本月(2021 年 9 月)即将运营满 9 年。
    它的 Slogan 是“Knowledge Base of Relational and NoSQL Database Management Systems”,9 年间所收录产品从 2012 年最初记载的 5 个分类、18 款数据库产品发展到如今的 15 个分类、378 款数据库产品,称得上是数据库的知识库,在相关产品对比及选型文章中不断被引用。
    自多年前接触 DB-Engines开始,网站的主页始终保持这种怀旧的风格,不知道是否在传递着经典不褪色的意思?

    DBEngines_vs_Modb_01.png


    (图源:DB-Engines 主页)

    DB-Engines is a new initiative to collect and present information on relational and NoSQL database management systems.

    DB-Engines 第一篇 Blog 的第一句话:“DB-Engines 是一个用来收集并展现关系型和非关系型数据库信息的新项目。”
    在过去的一段时间,谷歌、亚马逊等厂商依托于强大的基础设施在数据领域的创新使行业发生天翻地覆的变化,发展的同时也给业内带来了一些困惑,DB-Engines 试图通过“人气值”即流行度得分的形式给出参考,同时提供了产品相对应的概念和属性。



    DB-Engines 流行榜单概况

    DBEngines_vs_Modb_02.png

    DBEngines_vs_Modb_03.png


    (图源:DB-Engines 排名和曲线)
    DB-Engines 9 月榜单,一眼望去 TOP 产品都是相对熟悉的主流数据库,个别产品虽没有使用过但也眼熟了。

    • 比较有意思的是甲骨文自家的开源产品 MySQL 总在觊觎 Oracle 的位子,没有赶超却数次逼近。
    • 曲线比较优美的要数 PostgreSQL 和 MongoDB,一路高歌猛进、得分稳定上涨。

    在榜单解读方面 DB-engines 没有定期专栏解读,Blog 板块下的文章更新频率较低。
    下面看下 DB-Engines 是通过什么方式计算流行度的。



    DB-Engines 如何计算流行度?

    DB-Engines 网站对数据库流行度得分的计算方式如下。

    • 数据库产品在网站上被提及的次数
      以搜索引擎查询中的结果数衡量。目前使用谷歌和必应进行这项测量,为了只计算相关结果,DB-Engines 采集 以及对应的术语,例如“Oracle”和“database”。
    • 对这个系统的普遍兴趣
      对于这一衡量标准,DB-Engines 使用的是Google Trends中的搜索频率。
    • 关于系统的技术讨论频率
      使用知名 IT 相关问答网站 Stack Overflow 和 DBA Stack Exchange 上的相关问题数量和感兴趣的用户数量进行衡量。
    • 相关工作的 Offer 数量
      使用的是领先的求职搜索引擎上的招聘信息,如 Indeed 和 Simply Hired。
    • 在专业网络中提到该系统的个人简介的数量
      使用的是国际上最流行的职业社交网站 LinkedIn。
    • 社交网络中的相关性
      统计推特上提到该系统的推文数量。

    了解完流行度的计算方式后不知你现在作何感想,6 个方面的内容难以覆盖到我们身边大部分人。这里不讨论“XX上网”,毕竟有人离不开、有人嫌麻烦。个人觉得从本土化角度分析,离我们确实稍有点距离。

    • 都知道技术要使用 Google 找答案,但还有一部分同仁习惯于某度(设置主页的同学请举手);
    • 老玩家比较熟悉 Stack Overflow 和 DBA Stack Exchange 问答网站,现在使用频率如何?
    • LinkedIn 的简历是新的么?
    • Indeed、Simply Hired(招聘平台)
    • … …

    可以说 DB-Engines 在一定程度上忽略掉了我们这个大市场。
    虽然友好度欠佳,仔细看 DB-Engines 其实还是有我国部分数据库的身影,如 TiDB、PolarDB、SequoiaDB、TDSQL、KingBase、TSDB、TDengine、EsgynDB 和 K-DB 等产品,为你们点赞!



    墨天轮国产数据库排行

    主页:国产数据库排行 - 墨天轮
    回首过去的两到三年,国产数据库迎来了一波新的发展,尤其在新基建驱动下如获新生,更多的用户和厂商也开始关注起国产数据库这一领域。
    墨天轮国产数据库流行度排行在 2019 年和大家见面,起初墨天轮排行榜中可以查到国际主流数据库的排名情况,从 2020 年 9 月开始,推出“国产数据库流行度排行”,聚焦国产产品,建设国产生态,同年 10 月榜单中加入了信通院评测参考指标,提供更丰富的参考维度。

    DBEngines_vs_Modb_04.png


    (图源:墨天轮国产数据库排行)
    墨天轮国产数据库流行度榜单由刚开始收录的 104 款产品发展至如今(2021 年 9 月) 142 款产品,涉及 8 个分类,展现国产数据库崛起、繁荣发展的一面。

    以下来是盖老师(eygle)对近年国产数据库发展的理解。

    2019,国产数据库元年开启新纪元

    2020,国产数据库崭露峥嵘的发轫之年

    2021,国产数据库的躬行实践之年



    墨天轮国产数据库流行榜单概况

    DBEngines_vs_Modb_05.png

    DBEngines_vs_Modb_06.png

    (图源:墨天轮国产数据库排行和曲线)
    以上截图是墨天轮 2021 年 9 月的国产数据库流行度榜单。



    墨天轮如何计算流行度?

    墨天轮主要根据如下数据来计算出数据库当月的得分和热度。

    0、加分项
    Gartner市场份额排行;IDC市场份额排行;Gartner魔力象限;TPC-C排行;通过信通院评测;DB-Engines上榜。
    后续计划引入专利数、论文数、公示的中标记录、参加知名论坛、权威评测榜单、举办活动次数等。
    1、搜索引擎
    引入百度、必应、谷歌以及微信公众号文章当月搜索条目数,且每个搜索引擎权重不同,如国内百度、公众号文章较高;
    除了数据库英文名称搜索,加入中文化搜索如“金仓数据库”、“达梦数据库”等,且每个关键字设置了不同的权重,如中文化搜索较高;
    排除关键字为通用英文的问题,如K-DB、CloudTable、TSDB等的搜索关键字改为浪潮K-DB、华为CloudTable、阿里TSDB。
    2、趋势指数
    引入百度指数、360趋势数据。
    3、博文数目
    引入微信公众号、CSDN、墨天轮等社区中博文数目。
    4、招聘岗位数
    引入51JOB相关招聘数据。
    5、文献数目
    引入知网数据。
    6、问答数目
    引入CSDN、Stack Exchange、Stack Overflow、墨天轮问答数据,且权重不同,如CSDN、墨天轮问答较高。

    相比 DB-Engines,墨天轮排行榜在本土化方面做的比较好,1 个加分项和 6 个考核维度的内容看起来没有距离感。

    • 搜索引擎方面覆盖了常用的百度和必应,同时也包含谷歌,更是有我们几乎每天都在读的公众号文章;
    • 趋势、博文数目、文献均符合本土化,尤其是知网、公众号和 CSDN 的引入;
    • 在招聘方面目前只看到有 51JOB 的数据,如果能加上其他常用招聘平台数据会更加完备。

    除此之外,墨天轮结合每月结合产品流行度的动态,推出了“国产数据库排行榜 - 月度解读”专栏,官方发布解读文章,国产动态一览无余。

    DBEngines_vs_Modb_07.png


    (图源:墨天轮国产数据库排行榜月度解读)



    指数对比

    前面两部分内容说明了流行度的计算方式,也看出在本土化渠道差异较大,为了进一步说明,这里引入百度和谷歌的指数。
    时间范围 2021.8.1~2021.8.31,分别观察在不同搜索引擎下搜索指数的差异。



    Oracle/MySQL

    DBEngines_vs_Modb_08.png


    (图源:百度指数 Oracle/MySQL)

    DBEngines_vs_Modb_09.png


    (图源:谷歌趋势 Oracle/MySQL)
    以下是 8 月的指数对比。

    • 百度指数
      • MySQL 平均值 5045,Oracle 平均值 3564;
      • MySQL 平均值约为 Oracle 的 1.42 倍。
    • 谷歌趋势
      • MySQL 平均值 38,Oracle 平均值 75;
      • MySQL 平均值约为 Oracle 的 0.51 倍。

    在百度中明显 MySQL 热度更高,在谷歌中 8 月的平均值至达到 Oracle 的一半,两平台对与 Oracle 和 MySQL 的指数计算是截然相反的。



    TiDB/OceanBase/DAMENG

    DBEngines_vs_Modb_10.png


    (图源:百度指数 TiDB/OceanBase/DAMENG)

    DBEngines_vs_Modb_11.png

    (图源:谷歌趋势 TiDB/OceanBase/DAMENG)
    以下是 8 月的指数对比。

    • 百度指数
      • TiDB 平均值 656,OceanBase 平均值 395,达梦平均值 53;
      • TiDB 指数平均值约为 OceanBase 的 1.66 倍,约为达梦的 12.38 倍。
    • 谷歌趋势
      • TiDB 平均值 18,OceanBase 平均值 2,达梦平均值 2;
      • TiDB 指数平均值为 OceanBase 的 9 倍,同样为达梦的 9 倍。

    谷歌趋势中 OceanBase 和 达梦的分数仅仅为 2,TOP 产品的分值比例也同百度存在较大的差异。
    无论是主流产品的对比还是国内数据库产品的对比,两个平台的指数差异是相当大的,可见对产品流行度排行的影响。
    这里贴出链接,可自行验证。
    百度指数:百度指数
    谷歌趋势:https://trends.google.com/



    写在结尾

    为了更直观展现 DB-Engines 和墨天轮国产数据库排行的区别和特点,结合文章开头提到的标签,直接上表格。

     

    看完以上内容,哪个榜单更适合你呢?

    作者|Tank
    邮箱|tankdba@outlook.com


    参考资料
    国产数据库排行-墨天轮
    2021 :国产数据库名录和产品信息一览
    DB-Engines
    Method of calculating the scores of the DB-Engines Ranking
    你是否曾质疑过DB-Engine的数据库排名?

    DUOYUAN关注.png

    展开全文
  • 提到数据库排名,此时脑海里浮现出的是什么?是 DB-Engines,还是墨天轮数据库排行?两者间有什么区别?下面来聊一下业内这两个知名数据库排名平台。

    提到数据库排名,此时脑海里浮现出的是什么?是 DB-Engines,还是墨天轮数据库排行?两者间有什么区别?下面来聊一下业内这两个知名数据库排名平台。
    本篇文章约有 3000 字,预计阅读时间 7 分钟,如阅读时间有限,请直接阅读文章末尾的对比表格。

    正文开始前,作者先在这里贴标签,如有不准确、不全面的地方,欢迎在文章下方留言交流。

    DB-Engines 数据库排行

    • 国际数据库产品
    • 谷歌搜索引擎
    • 出现较早(2012 年)
    • 网络原因导致分数有偏差

    墨天轮国产数据库排行

    • 聚焦国产数据库
    • 百度搜索引擎
    • 流行度计算符合本土化
    • 平台官方月度解读
      DBEngines_vs_Modb_封面.png

    DB-Engines 数据库排行

    主页:https://db-engines.com/en/

    DB-Engines 创建于 2012 年 10 月,由奥地利 IT 咨询公司 solid IT 创建和维护,截至本月(2021 年 9 月)即将运营满 9 年。

    它的 Slogan 是“Knowledge Base of Relational and NoSQL Database Management Systems”,9 年间所收录产品从 2012 年最初记载的 5 个分类、18 款数据库产品发展到如今的 15 个分类、378 款数据库产品,称得上是数据库的知识库,在相关产品对比及选型文章中不断被引用。

    自多年前接触 DB-Engines开始,网站的主页始终保持这种怀旧的风格,不知道是否在传递着经典不褪色的意思?

    DBEngines_vs_Modb_01.png
    (图源:DB-Engines 主页)

    DB-Engines is a new initiative to collect and present information on relational and NoSQL database management systems.

    DB-Engines 第一篇 Blog 的第一句话:“DB-Engines 是一个用来收集并展现关系型和非关系型数据库信息的新项目。”

    在过去的一段时间,谷歌、亚马逊等厂商依托于强大的基础设施在数据领域的创新使行业发生天翻地覆的变化,发展的同时也给业内带来了一些困惑,DB-Engines 试图通过“人气值”即流行度得分的形式给出参考,同时提供了产品相对应的概念和属性。

    DB-Engines 流行榜单概况

    DBEngines_vs_Modb_02.png
    DBEngines_vs_Modb_03.png
    (图源:DB-Engines 排名和曲线)

    DB-Engines 9 月榜单,一眼望去 TOP 产品都是相对熟悉的主流数据库,个别产品虽没有使用过但也眼熟了。

    • 比较有意思的是甲骨文自家的开源产品 MySQL 总在觊觎 Oracle 的位子,没有赶超却数次逼近。
    • 曲线比较优美的要数 PostgreSQL 和 MongoDB,一路高歌猛进、得分稳定上涨。

    在榜单解读方面 DB-engines 没有定期专栏解读,Blog 板块下的文章更新频率较低。

    下面看下 DB-Engines 是通过什么方式计算流行度的。

    DB-Engines 如何计算流行度?

    DB-Engines 网站对数据库流行度得分的计算方式如下。

    • 数据库产品在网站上被提及的次数
      以搜索引擎查询中的结果数衡量。目前使用谷歌和必应进行这项测量,为了只计算相关结果,DB-Engines 采集 以及对应的术语,例如“Oracle”和“database”。
    • 对这个系统的普遍兴趣
      对于这一衡量标准,DB-Engines 使用的是Google Trends中的搜索频率。
    • 关于系统的技术讨论频率
      使用知名 IT 相关问答网站 Stack Overflow 和 DBA Stack Exchange 上的相关问题数量和感兴趣的用户数量进行衡量。
    • 相关工作的 Offer 数量
      使用的是领先的求职搜索引擎上的招聘信息,如 Indeed 和 Simply Hired。
    • 在专业网络中提到该系统的个人简介的数量
      使用的是国际上最流行的职业社交网站 LinkedIn。
    • 社交网络中的相关性
      统计推特上提到该系统的推文数量。

    了解完流行度的计算方式后不知你现在作何感想,6 个方面的内容难以覆盖到我们身边大部分人。这里不讨论“XX上网”,毕竟有人离不开、有人嫌麻烦。个人觉得从本土化角度分析,离我们确实稍有点距离。

    • 都知道技术要使用 Google 找答案,但还有一部分同仁习惯于某度(设置主页的同学请举手);
    • 老玩家比较熟悉 Stack Overflow 和 DBA Stack Exchange 问答网站,现在使用频率如何?
    • LinkedIn 的简历是新的么?
    • Indeed、Simply Hired(招聘平台)
    • … …

    可以说 DB-Engines 在一定程度上忽略掉了我们这个大市场。
    虽然友好度欠佳,仔细看 DB-Engines 其实还是有我国部分数据库的身影,如 TiDB、PolarDB、SequoiaDB、TDSQL、KingBase、TSDB、TDengine、EsgynDB 和 K-DB 等产品,为你们点赞!

    墨天轮国产数据库排行

    主页:https://www.modb.pro/dbRank

    回首过去的两到三年,国产数据库迎来了一波新的发展,尤其在新基建驱动下如获新生,更多的用户和厂商也开始关注起国产数据库这一领域。

    墨天轮国产数据库流行度排行在 2019 年和大家见面,起初墨天轮排行榜中可以查到国际主流数据库的排名情况,从 2020 年 9 月开始,推出“国产数据库流行度排行”,聚焦国产产品,建设国产生态,同年 10 月榜单中加入了信通院评测参考指标,提供更丰富的参考维度。

    DBEngines_vs_Modb_04.png
    (图源:墨天轮国产数据库排行)

    墨天轮国产数据库流行度榜单由刚开始收录的 104 款产品发展至如今(2021 年 9 月) 142 款产品,涉及 8 个分类,展现国产数据库崛起、繁荣发展的一面。

    以下来是盖老师(eygle)对近年国产数据库发展的理解。

    2019,国产数据库元年开启新纪元

    2020,国产数据库崭露峥嵘的发轫之年

    2021,国产数据库的躬行实践之年

    墨天轮国产数据库流行榜单概况

    DBEngines_vs_Modb_05.png
    DBEngines_vs_Modb_06.png

    (图源:墨天轮国产数据库排行和曲线)
    以上截图是墨天轮 2021 年 9 月的国产数据库流行度榜单。

    • Top10 中有 4 款是开源产品,并均位于 Top5,开源引领格局;
    • 本月 TiDB 虽分数有减但仍以绝对的分数优势稳居第一;
    • OceanBase 得分下滑明显,达梦进一步拉近与 OceanBase 的距离;
    • openGauss 凭借活跃的生态本月获得较大的涨幅,超越 PolarDB 取得排名第四的佳绩。

    详细解读请参考墨天轮发布的“2021年9月国产数据库排行榜:达梦奋起直追紧逼OceanBase,openGauss反超PolarDB再升一位”。

    墨天轮如何计算流行度?

    墨天轮主要根据如下数据来计算出数据库当月的得分和热度。

    0、加分项
    Gartner市场份额排行;IDC市场份额排行;Gartner魔力象限;TPC-C排行;通过信通院评测;DB-Engines上榜。

    后续计划引入专利数、论文数、公示的中标记录、参加知名论坛、权威评测榜单、举办活动次数等。

    1、搜索引擎
    引入百度、必应、谷歌以及微信公众号文章当月搜索条目数,且每个搜索引擎权重不同,如国内百度、公众号文章较高;
    除了数据库英文名称搜索,加入中文化搜索如“金仓数据库”、“达梦数据库”等,且每个关键字设置了不同的权重,如中文化搜索较高;
    排除关键字为通用英文的问题,如K-DB、CloudTable、TSDB等的搜索关键字改为浪潮K-DB、华为CloudTable、阿里TSDB。

    2、趋势指数
    引入百度指数、360趋势数据。

    3、博文数目
    引入微信公众号、CSDN、墨天轮等社区中博文数目。

    4、招聘岗位数
    引入51JOB相关招聘数据。

    5、文献数目
    引入知网数据。

    6、问答数目
    引入CSDN、Stack Exchange、Stack Overflow、墨天轮问答数据,且权重不同,如CSDN、墨天轮问答较高。

    相比 DB-Engines,墨天轮排行榜在本土化方面做的比较好,1 个加分项和 6 个考核维度的内容看起来没有距离感。

    • 搜索引擎方面覆盖了常用的百度和必应,同时也包含谷歌,更是有我们几乎每天都在读的公众号文章;
    • 趋势、博文数目、文献均符合本土化,尤其是知网、公众号和 CSDN 的引入;
    • 在招聘方面目前只看到有 51JOB 的数据,如果能加上其他常用招聘平台数据会更加完备。

    除此之外,墨天轮结合每月产品流行度的动态,推出了“国产数据库排行榜 - 月度解读”专栏,官方发布解读文章,国产动态一览无余。
    DBEngines_vs_Modb_07.png
    (图源:墨天轮国产数据库排行榜月度解读)

    指数对比

    前面两部分内容说明了流行度的计算方式,也看出在本土化渠道差异较大,为了进一步说明,这里引入百度和谷歌的指数。
    时间范围 2021.8.1~2021.8.31,分别观察在不同搜索引擎下搜索指数的差异。

    Oracle/MySQL

    DBEngines_vs_Modb_08.png
    (图源:百度指数 Oracle/MySQL)
    DBEngines_vs_Modb_09.png
    (图源:谷歌趋势 Oracle/MySQL)

    以下是 8 月的指数对比。

    • 百度指数
      • MySQL 平均值 5045,Oracle 平均值 3564;
      • MySQL 平均值约为 Oracle 的 1.42 倍
    • 谷歌趋势
      • MySQL 平均值 38,Oracle 平均值 75;
      • MySQL 平均值约为 Oracle 的 0.51 倍

    在百度中明显 MySQL 热度更高,在谷歌中 8 月的平均值只达到 Oracle 的一半,两平台对与 Oracle 和 MySQL 的指数计算是截然相反的。

    TiDB/OceanBase/DAMENG

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    (图源:百度指数 TiDB/OceanBase/DAMENG)
    DBEngines_vs_Modb_11.png

    (图源:谷歌趋势 TiDB/OceanBase/DAMENG)

    以下是 8 月的指数对比。

    • 百度指数
      • TiDB 平均值 656,OceanBase 平均值 395,达梦平均值 53;
      • TiDB 指数平均值约为 OceanBase 的 1.66 倍,约为达梦的 12.38 倍
    • 谷歌趋势
      • TiDB 平均值 18,OceanBase 平均值 2,达梦平均值 2;
      • TiDB 指数平均值为 OceanBase 的 9 倍,同样为达梦的 9 倍

    谷歌趋势中 OceanBase 和 达梦的分数仅仅为 2,TOP 产品的分值比例也同百度存在较大的差异。

    无论是主流产品的对比还是国内数据库产品的对比,两个平台的指数差异是相当大的,可见对产品流行度排行的影响。

    这里贴出链接,可自行验证。

    百度指数https://index.baidu.com/

    谷歌趋势https://trends.google.com/

    写在结尾

    为了更直观展现 DB-Engines 和墨天轮国产数据库排行的区别和特点,结合文章开头提到的标签,直接上表格。

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    看完以上内容,哪个榜单更适合你呢?


    参考资料


    声明:本文为墨天轮作者 Tank原创内容,代表作者观点。如您对上述内容有意见和建议,请在文章评论区指点和交流,或联点击作者主页留言,或给作者本人发送邮件(tankdba@outlook.com)。

    原文链接:https://www.modb.pro/db/109350

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  • 来源:华章计算机(hzbookjsj)DB-Engines最近发布了2020年10月份的数据库排名。该网站根据数据库管理系统的受欢迎程度对其进行排名,实时统计了359种数据库的排名指数。...

    来源:华章计算机(hzbookjsj)

    DB-Engines最近发布了2020年10月份的数据库排名。该网站根据数据库管理系统的受欢迎程度对其进行排名,实时统计了359种数据库的排名指数。前10名的排行情况详见下图:

     

    10月前10名排名情况

     

    前三名的得分一路遥遥领先,地位也依旧不可撼动。但较上月,“三大王”的得分均有下降。Microsoft SQL Server在本月再度成为跌幅榜冠军,但依然没有动摇它季军的地位。

     

    10月前15名数据库排名得分变化趋势见下图:

     

    从纵坐标可以很明显地看出,Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server的得分远甩其他数据库。横向看,这三种数据库近几年的得分基本持平。

     

    推荐语:《MySQL技术内幕:InnoDB存储引擎(原书第2版)》资深MySQL专家撰写,全球知名MySQL数据库服务提供商Percona公司CTO作序推荐,国内多位数据库专家联袂推荐。

    推荐语:《MySQL DBA修炼之道》数据库技术专家撰写,多年数据库领域的经验结晶。实战性强,从架构、调优、运维、开发、测试等多个角度对MySQL管理和维护进行了全方位的归纳和总结!

    推荐语:《MySQL管理之道:性能调优、高可用与监控(第2版)》本书以构建高性能MySQL服务器为核心内容,介绍了MariaDB 10和MySQL 5.7的新特性,并从故障诊断与优化、性能调优、备份与恢复、MySQL高可用集群搭建与管理、MySQL服务器性能和服务监控等角度深入讲解了如何去管理与维护MySQL服务器。

    推荐语:《数据库高效优化》本书以大量案例为依托,系统讲解了SQL语句优化的原理、方法及技术要点,尤为注重实践,在章节中引入了大量的案例,便于学习者实践、测试,反复揣摩。

    PostgreSQL紧随“三大王”之后,稳居第4。PostgreSQL数据库是功能强大的开源数据库,包含了其他商业或开源数据库的大部分功能,PostgreSQL 10版本之后还添加了很多商业数据库中没有的功能。

    PostgreSQL流行趋势图

     

    推荐语:《PostgreSQL修炼之道:从小工到专家(第2版)》PostgreSQL数据库领域经典著作全面升级,本书分为四大部分,分别为准备篇、基础篇、提高篇和配套开源软件及架构篇。

    推荐语:《PostgreSQL实战》基于新的PostgreSQL 10版本,重点在于通过实际操作为读者全方位解读PostgreSQL。

    较上月,本月Redis的排名以0.56之差落后一名。Elasticsearch超过Redis位居第7。Elasticsearch是一个开源的搜索和分析引擎,具有现代、快速、分布式、可扩展、容错等优点。Elasticsearch借助了Apache Lucene的能力,让你拥有更强的把控力,可以索引海量数据,并进行搜索。 

     

    Elasticsearch流行趋势图

    推荐语:《深入理解Elasticsearch》基于Elasticsearch5.0.x,资深软件开发专家、架构师撰写,从设计原理、部署调优、高级特性、扩展开发等方面助你全面进阶。

    11-30排名情况

     

    较上月,本月第11-27名的排名情况保持不变。InfluxDB由29名上升到28名,Amazon Redshift由30名上升到29名,Informix由28名下降到30名。

     

    InfluxDB是一个由InfluxData公司开发的开源时序型数据库,在DB-Engines Ranking时序型数据库排行榜上位列榜首,具体的DB-Engines Ranking时序数据库的排名情况见下图。

    推荐语:《InfluxDB原理与实战》腾讯资深架构师、InfluxDB技术专家韩健基于DB-Engines排名第一的时序数据库,打造千亿级大数据监控平台经验总结。从功能使用、生态、源码分析3个维度全面讲解InfluxDB。

     

    Amazon Redshift属于关系型数据库,用于商业智能工具的大规模数据仓库服务。

     

    31-100排名情况

     

    第31-100的排名整体涨幅不大,都是一两位地上下浮动。在右侧Score区也可以明显地看出绿色分数碾压红色,整体呈现上涨的趋势。

     

    其中,涨幅最大的是Snowflake,前进了43名。官网描述Snowflake为面向结构化和半结构化数据的基于云的数据仓库服务。 “Snowflake是将基础软件的服务,从传统的To-B的销售,变成了如同快消品一般。”

    Snowflake流行趋势图

     

    美国云数据公司Snowflake近期完成备受瞩目的首次公开募股IPO。这匹云端独角兽创造了史上规模最大的软件业界募资案例。

     

    除了Snowflake,较去年同期涨幅最大的是ClickHouse,由81名上升到55名。ClickHouse被誉为“大数据实时分析领域的黑马”,源于俄罗斯的Yandex公司(俄罗斯的“百度”)对数据聚合的实时需求。

     

    Clickhouse流行趋势图

     

    ClickHouse开源时间虽短,但是增势迅猛。自2016年开源以来,ClickHouse一直保持着飞速的发展,是目前业界公认的OLAP数据库黑马,已在头条、阿里、腾讯、新浪、青云等众多公司得以应用。

     

    推荐语:《ClickHouse原理解析与应用实战》学习ClickHouse,有这一本就足够了,多位ClickHouse核心贡献者+来自腾讯、易观、苏宁、青云多家知名企业的业界大咖鼎力推荐,ClickHouse核心贡献者亲自执笔,从理念、功能、原理以及实践等多个维度对ClickHouse进行全方位解析。

     

    推荐语:《数据库系统内幕》高效内功修炼必备从数据库开发者角度,全景式解读现代数据库技术从存储引擎到分布式算法,涵盖所有常见组件和常用算法。

     

    完整排名请看这里:

    http://db-engines.com/en/ranking

     

     

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