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数据简化社区2018年全球数据库总结及18种主流数据库介绍(公号回复“数据库2018”下载典藏版PDF报告)
秦陇纪 数据简化DataSimp 今天
数据简化DataSimp导读:Google搜索量最大的DB-Engines数据库排名,介绍前几名数据库特点、云AI区块链等数据库服务;展望2018年数据库发展趋势,本文合计40k字详读约需36分钟。最近群里说国内可以重新使用谷歌搜索、谷歌学术了,马上梳理全球搜索量最大数据库排名,梳理成本报告。不必再看度娘歪曲正常搜索结果,枉顾事实和知识,给钱就排前,连医院都敢竞价排名的非正常、只认钱、不负责、无底线、纯私有公司做派的脸色搜寻信息了。十个黑饼合起来拼了一个大饼,貌似做得很大,不过,即使一百个、一万个黑的,能拼出一个白的吗?虽然不是亲儿子,至少谷歌有底线,尊重事实和版权,不会输入“雪白”给你推女人大腿、输入Indentify-H出一堆垃圾信息,TMD什么玩意儿!希望国人懂得科学技术怎么来的、给谁用的、为了什么搞科技和制度,干事业是为了谁。
数据简化社区2018年全球数据库总结及18种主流数据库介绍(40619字)目录
A 2018年全球数据库总结及各数据库特点(26367字)
1. 全球2018年度数据库排名
2.NoSQL数据库常见系统特点
3. SQL数据库特点及主流产品
4. 其他模式数据库产品及其特点
B 2018年云AI区块链等领域数据库发展趋势(13637字)
5. 全球云数据库服务及常见产品
6.AI/NewSQL/时序/区块链/IOT等DB发展
7 数据库技术已明确的发展趋势
8. 全球数据库2018发展趋势展望
参考文献(2531字)Appx(626字).数据简化DataSimp社区简介
2018年全球数据库总结及云AI区块链等领域数据库发展趋势
文|秦陇纪,来源:数据简化社区,2018-08-11周六-16周四
本报告分AB两部分(共8章38节),宏观介绍2013年到2018年三季度Google搜索量最大的DB-Engines数据库排名,前几名并18种代表性数据库的常识、特色、动态和优缺点;全球云计算AI时序物联网区块链等新场景数据库服务;展望截止2018年以来的18个数据库发展趋势。
A2018年全球数据库总结及各数据库特点(26367字)
Google搜索量最大、数据库社区认可度最高的DB-Engines全球数据库排名DB-Engines ranking,是按流行度人气排名,覆盖340多种数据库管理系统database management systems。排名标准包括搜索数据库引擎结果的数量,如:数据库的系统名称、Google趋势、StackOverflow讨论、所提系统的工作提供机会、LinkedIn等专业网络中的个人资料的数量、社交网络中的提及,如推特。该排名每月更新一次,在社区内得到广泛认可。通过对特定数据库特征(如数据库模型database model或许可证类型type of license)进行分组,定期发布的统计数据揭示了战略声明strategicstatements中使用的历史趋势。
DB-EnginesDBMS门户2012年创建,由奥地利咨询公司SolidIT维护。根据DB-Engines排名,授予一年内获得最多人气的数据库系统一个年度奖项,分别是:2013年MongoDB,2014年MongoDB,2015年Oracle甲骨文,2016年Microsoft SQL Server,2017年PostgreSQL(2018年1月2日发布)。
1. 全球2018年度数据库排名
2018年最流行的数据库前十名是:1.Oracle,2. MySQL,3.Microsoft SQL Server,4. PostgreSQL,5.MongoDB,6.DB2,7.Redis,8.Elasticsearch,9.Microsoft Access,10.Cassandra。DB-Engines排名和Statista排名前十名相同,仅Access次序略有不同,也类似于往年。
1.1 2018年8月份前30名数据库引擎排名
图1 DB-Engines 2018-08数据库前30名列表[2]
2018年8月的DB-Engines排名前30名列表如上图。[1] 其排名在数据库系统业界权威性很高。本次用6方面统计数据给出综合排名:
Ø 数据库名称被搜索数量(通过Google、Bing、Yandex搜索引擎统计)
Ø 常规兴趣关注度(通过GoogleTrends频度统计)
Ø 技术讨论频度(通过StackOverflow、DBAStack Exchange问题和兴趣用户数统计)
Ø 提到数据库的招聘职位数(通过Indeed、Simply Hired统计)
Ø 专业网站里提到数据库的档案数(通过LinkedIn、Upwork统计)
Ø 社交信息(通过Twitter提到数据库的推文统计)
DB-Engines全球数据库排名不是测量系统的实际使用或安装数量,而是用相当模糊的概念“流行度popularity”,可能与用户数量相对应,也可能不相对应。此外,系统的质量quality和功能features对排名没有直接影响。[2] DB-Engines排名只反映全球流行程度,不能反映出系统技术特性、产品营收情况,也不代表国内流行度排名(他们统计时Google和Twitter在中国都不能用)。该排名是一种技术外部标准为基础的间接排名,侧面反映系统应用情况为主的。
从超过22,500个来源做统计和研究的统计门户Statista的“技术与电信>软件>2018全球最受欢迎的数据库管理系统”栏目文章《2018年2月全球最受欢迎的数据库管理系统排名》(Ranking of the most popular database managementsystems worldwide, as of February 2018),如下图。[3]
图2 2018年2月全球最受欢迎的数据库管理系统排名[3]
该Statista统计数据显示了截至2018年2月十大数据库管理系统(DBMSs)受欢迎度排名,前三名最受欢迎数据库管理系统均比后三名DBMS规模约大三倍。根据源标准source's criteria,甲骨文Oracle是最受欢迎的系统,排名分数为1,303。从排名来看Oracle、MySQL、SQL Server三大老牌数据库是遥遥领先,呈三足鼎立局面。PostgreSQL、MongoDB比较稳的站在前五,得分也不相上下,两家一直在争夺老四的位置。曾经的数据库领导者DB2近几年发展乏力、持续下滑,互联网行业及中小企业IT里鲜见DB2身影,金融等领域也受到非常大的挑战,估计第六还要下滑。MongoDB、Redis、Elasticsearch、Cassandra、Neo4j等在各自领域继续取得领导地位。
图3 2013年-2018年十五大主流数据库排名趋势[4]
上图是DB-Engines排名的2013年-2018年十五大主流数据库排名趋势图,总体来说MySQL、SQLServer、PostgreSQL、MongoDB、Redis、Redis、Elasticsearch是市场赢家,在自家地盘都发展得非常不错;Oracle、DB2、Access、Sybase也维持了历史活跃度,整个数据库市场在壮大。[4]
1.2 DB-Engines排名的343种数据库分析
在DB-Engines排名统计的343种数据库中,有173种商业数据库和170种开源数据库,分别占比52.5%和47.5%。[5]其中,排名前五位的商业数据库系统commercialsystems分别是:
1.Oracle(得分1312总排名1)
2.Microsoft SQL Server(得分1073总排名3)
3.DB2(得分182总排名6)
4.Microsoft Access129总排名9)
5.Teradata77总排名12)
排名前五位的开源数据库系统open source systems分别是:
1.MySQL(得分1207总排名2)
2.PostgreSQL(得分417总排名4)
3.MongoDB(得分351总排名5)
4.Redis(得分139总排名7)
5.Elasticsearch(得分138总排名8)
图4 2018年数据库模型在商业授权和开源数据库的流行度递减趋势[5]
此图表是DB-Engines2018年8月按数据库模型细分的商业授权和开源数据库流行度递减趋势,表明开源工具的普及很大程度上取决于他们的数据库模型database model。开源数据库没有完全打败商业数据库的势头,未来会长期激烈竞争,目前商业数据库主要是Oracle、SQL Server在支撑。
图5 按数据库类型的市场百分比[6]
DB-Engines列出343种不同数据库管理系统,根据数据库模型进行分类,例如关系数据库管理系统(Relational DBMS)、键值存储(Key-value stores)、文档存储(Document stores) 、事件存储(Event stores)、图数据库管理系统(Graph DBMS)、时间序列数据库管理系统(Time Series DBMS)、资源描述框架存储(RDF stores)、面向对象的数据库管理系统(Object oriented DBMS)、搜索引擎(Search engines)、宽列存储(Wide column stores)、多值数据库管理系统(Multivalue DBMS)、原生XML数据库管理系统(Native XML DBMS)、内容存储(Content stores)、活动存储(Event Stores)、导航数据库管理系统(Navigational DBMS)等。上面的饼图显示每个类别中的系统数,一些系统属于多个类别。[6]下面的图表显示了每个类别的受欢迎程度。它是根据每个类别的所有单个系统流行度(即排名分数)来计算的。所有排名分数的总和为100%。[7]
图6 按数据库类型的市场百分比[7]
数据库产品竞争关系及客户流向示意图如下。
图7数据库产品竞争关系及客户流向
1.3 全部343种系统DB-Engines排名
下表是DB-Engines排名完整版[8],注意这是8月发布的,排名每月更新一次。
表1 2018年8月DB-Engines排名完整版[8]
343 systems in ranking, August 2018 |
|||||||
Rank |
DBMS |
Database Model |
Score |
||||
Aug 2018 |
Jul 2018 |
Aug 2017 |
Aug 2018 |
Jul 2018 |
Aug 2017 |
||
1. |
1. |
1. |
Oracle |
Relational DBMS |
1312.02 |
+34.24 |
-55.85 |
2. |
2. |
2. |
MySQL |
Relational DBMS |
1206.81 |
+10.74 |
-133.49 |
3. |
3. |
3. |
Microsoft SQL Server |
Relational DBMS |
1072.65 |
+19.24 |
-152.82 |
4. |
4. |
4. |
PostgreSQL |
Relational DBMS |
417.50 |
+11.69 |
+47.74 |
5. |
5. |
5. |
MongoDB |
Document store |
350.98 |
+0.65 |
+20.48 |
6. |
6. |
6. |
DB2 |
Relational DBMS |
181.84 |
-4.36 |
-15.62 |
7. |
7. |
9. |
Redis |
Key-value store |
138.58 |
-1.34 |
+16.68 |
8. |
8. |
10. |
Elasticsearch |
Search engine |
138.12 |
+1.90 |
+20.47 |
9. |
9. |
7. |
Microsoft Access |
Relational DBMS |
129.10 |
-3.48 |
+2.07 |
10. |
10. |
8. |
Cassandra |
Wide column store |
119.58 |
-1.48 |
-7.14 |
11. |
11. |
11. |
SQLite |
Relational DBMS |
113.73 |
-1.55 |
+2.88 |
12. |
12. |
12. |
Teradata |
Relational DBMS |
77.41 |
-0.82 |
-1.83 |
13. |
13. |
16. |
Splunk |
Search engine |
70.49 |
+1.26 |
+9.03 |
14. |
14. |
18. |
MariaDB |
Relational DBMS |
68.29 |
+0.78 |
+13.60 |
15. |
16. |
13. |
Solr |
Search engine |
61.90 |
+0.38 |
-5.06 |
16. |
15. |
14. |
SAP Adaptive Server |
Relational DBMS |
60.44 |
-1.68 |
-6.48 |
17. |
17. |
15. |
HBase |
Wide column store |
58.80 |
-1.97 |
-4.72 |
18. |
18. |
20. |
Hive |
Relational DBMS |
57.94 |
+0.32 |
+10.64 |
19. |
19. |
17. |
FileMaker |
Relational DBMS |
56.05 |
-0.33 |
-3.60 |
20. |
20. |
19. |
SAP HANA |
Relational DBMS |
51.93 |
+0.33 |
+3.96 |
21. |
21. |
22. |
Amazon DynamoDB |
Multi-model |
51.66 |
+2.03 |
+14.04 |
22. |
22. |
21. |
Neo4j |
Graph DBMS |
40.92 |
-0.95 |
+2.92 |
23. |
24. |
23. |
Couchbase |
Document store |
32.96 |
-0.12 |
-0.01 |
24. |
23. |
24. |
Memcached |
Key-value store |
32.91 |
-0.96 |
+2.95 |
25. |
25. |
26. |
Microsoft Azure SQL Database |
Relational DBMS |
26.10 |
-0.74 |
+4.19 |
26. |
26. |
25. |
Informix |
Relational DBMS |
25.39 |
-1.20 |
-2.04 |
27. |
28. |
30. |
Firebird |
Relational DBMS |
20.29 |
-0.37 |
+2.22 |
28. |
27. |
27. |
Vertica |
Relational DBMS |
20.04 |
-0.78 |
-1.77 |
29. |
30. |
39. |
Microsoft Azure Cosmos DB |
Multi-model |
19.52 |
+0.07 |
+10.10 |
30. |
29. |
28. |
CouchDB |
Document store |
18.44 |
-1.06 |
-2.90 |
31. |
31. |
29. |
Netezza |
Relational DBMS |
16.34 |
-0.57 |
-3.24 |
32. |
32. |
32. |
Amazon Redshift |
Relational DBMS |
15.18 |
+0.46 |
+2.35 |
33. |
33. |
34. |
Google BigQuery |
Relational DBMS |
14.41 |
+1.07 |
+2.60 |
34. |
34. |
31. |
Impala |
Relational DBMS |
13.50 |
+0.21 |
+0.44 |
35. |
35. |
37. |
Spark SQL |
Relational DBMS |
12.80 |
+0.08 |
+2.03 |
36. |
36. |
41. |
InfluxDB |
Time Series DBMS |
11.57 |
-0.13 |
+3.47 |
37. |
37. |
33. |
MarkLogic |
Multi-model |
11.21 |
-0.10 |
-1.29 |
38. |
38. |
35. |
Greenplum |
Relational DBMS |
10.38 |
-0.42 |
-1.03 |
39. |
39. |
38. |
dBASE |
Relational DBMS |
10.14 |
-0.65 |
-0.04 |
40. |
41.< |
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