Top 10 Datenbanken 2020: Beliebtheitsranking

Dank der Website DB-engines.com haben wir eine Liste der 10 wichtigsten relationalen und NoSQL-Datenbank-Engines basierend auf ihrer Popularität zusammengestellt.

In diesem Artikel werden wir die Kriterien und Quellen untersuchen, die von DB-Engines verwendet werden, um dieses Ranking zu erstellen, und dann werden wir uns das Ranking selbst ansehen. Darüber hinaus werden wir mehrere Datenbank-Rankings nach Kategorie (Open Source, kommerziell, Key-Value, Dokument, Suchmaschine...) genauer betrachten.

DB-engines.com: Ein Popularitätsrechner für Datenbank-Engines

Die Ersteller der Website db-engines.com hatten die brillante Idee, die Popularität der wichtigsten Datenbank-Engines (350 zum Datum 01.08.2020) und die Entwicklung ihrer Popularität über einen längeren Zeitraum zu messen... Dies kann zu Ihren strategischen Überlegungen bei der Auswahl von Datenbank-Engines beitragen.

Welche Berechnungsmethode verwendet DB-Engines?

La mesure de la popularité d'un logiciel de base de données est calculée par db-engines.com en utilisant les paramètres suivants :

• Nombre de mentions du logiciel sur les sites web, mesuré par le nombre de résultats de requêtes des moteurs de recherche. Actuellement, Google et Bing sont utilisés pour cette mesure. Pour ne compter que les résultats pertinents, le terme "database" est associé au nom du logiciel (par exemple, "oracle" et "database").
• Intérêt général pour le logiciel : Pour cette mesure, la fréquence des recherches est prise en compte en utilisant Google Trends.
• Fréquence des discussions techniques sur le logiciel : Le nombre de questions liées et d'utilisateurs intéressés sur des sites d'aide spécialisés bien connus, Stack Overflow et DBA Stack Exchange, sont pris en compte.
• Nombre d'offres d'emploi mentionnant le logiciel : Le nombre d'offres sur les principaux moteurs de recherche d'emploi sélectionnés par DB-Engines, Indeed et Simply Hired, est pris en compte.
• Nombre de profils de réseaux professionnels mentionnant le logiciel : LinkedIn est pris en compte pour ce décompte des profils.
• Pertinence sur les réseaux sociaux : Le nombre de tweets sur Twitter mentionnant le système est pris en compte.

Die Popularität eines Datenbank-Softwareprogramms wird von db-engines.com anhand der folgenden Parameter gemessen:

• Anzahl der Erwähnungen der Software auf Websites, gemessen an der Anzahl der Suchmaschinenergebnisse. Derzeit werden Google und Bing für diese Messung verwendet. Um nur relevante Ergebnisse zu zählen, wird der Begriff "Datenbank" mit dem Namen der Software kombiniert (z. B. "oracle" und "database").
• Allgemeines Interesse an der Software: Für diese Messung wird die Häufigkeit der Suchanfragen mit Google Trends berücksichtigt.
• Häufigkeit technischer Diskussionen über die Software: Die Anzahl der zugehörigen Fragen und interessierten Benutzer auf bekannten Hilfeseiten wie Stack Overflow und DBA Stack Exchange wird berücksichtigt.
• Anzahl der Stellenangebote, die die Software erwähnen: Die Anzahl der Angebote auf den von DB-Engines ausgewählten Haupt-Job-Suchmaschinen, Indeed und Simply Hired, wird berücksichtigt.
• Anzahl der beruflichen Netzwerkprofile, die die Software erwähnen: LinkedIn wird für diese Zählung der Profile berücksichtigt.
• Relevanz in sozialen Netzwerken: Die Anzahl der Tweets auf Twitter, die das System erwähnen, wird berücksichtigt.

DB-Engines verwendet eine Methode der Normalisierung und Mittelung, um die Popularität von Software zu berechnen. Dies stellt sicher, dass der Abstand zwischen den Softwareprogrammen konstant bleibt, unter Berücksichtigung der verschiedenen Bewertungskriterien. Zum Beispiel, wenn Software A als doppelt so beliebt wie Software B eingestuft wird, spiegelt dies diese Beziehung in Bezug auf einzelne Kriterien wider, wie Erwähnungen in Suchanfragen, Häufigkeit der Downloads und andere Popularitätsindikatoren. Dieser Ansatz ermöglicht es, die Konsistenz im Ranking aufrechtzuerhalten und sicherzustellen, dass die Unterschiede zwischen den Softwareprogrammen proportional gemessen werden.

Um die Auswirkungen von Änderungen in den Mengen der gesammelten Informationsquellen zu eliminieren, ist der Popularitätsscore immer ein relativer Wert, der nur im Vergleich zu den Scores anderer Softwareprogramme interpretiert werden kann.

Das DB-Engines-Ranking misst nicht die Anzahl der Softwareinstallationen oder deren Nutzung in IT-Diensten. Daher ist es möglich, dass eine Zunahme der Popularität einer Software, wie sie durch das DB-Engines-Ranking gemessen wird (z. B. basierend auf Diskussionen oder Stellenangeboten), eine weit verbreitete Nutzung der betreffenden Software einige Zeit später vorwegnehmen kann. Somit kann das DB-Engines-Ranking als Frühindikator fungieren.

Liste der 10 beliebtesten Datenbanken im Jahr 2020

Hier sind die 10 wichtigsten Datenbank-Engines aus der Sicht der Entwicklung ihrer Popularität, Monat für Monat:

Hier sind die entsprechenden numerischen Daten für dieselben 10 beliebtesten Datenbanken, die die Veränderung in ihrem Ranking und ihrem Score im Vergleich zu vor einem Monat und vor einem Jahr zeigen:

Im Januar 2020 sind die beliebtesten Datenbank-Engines wie folgt: Hier sind einige Erläuterungen zu den Grafiken: 

1 - Oracle (score = 1346)
2 - MySQL (score = 1274)
3 - Microsoft SQL Server (score = 1098)
4 - PostgreSQL (score = 507)
5 - MongoDB (score = 426)
6 - IBM Db2 (score = 168)
7 - Elasticsearch (score = 151)
8 - Redis (score = 148)
9 - Microsoft Access (score = 128)
10 - SQLite (score = 122)

Hier sind einige Erläuterungen zu den Grafiken:

Es ist wichtig zu beachten, dass die vertikale Skala der Grafiken logarithmisch ist, was den Abstand zwischen den unteren und oberen Werten erheblich verringert. Zum Beispiel beträgt der Popularitätsscore von Oracle im Januar 2020 1346, während der von PostgreSQL 507 beträgt. Ohne eine logarithmische Skala wäre das Diagramm unlesbar. Die horizontale Skala zeigt die Werte über 8 Jahre, von 2013 bis 2020.

Analyse und Vergleiche:

Im ersten Teil dieses Artikels über die 10 besten Datenbanken haben wir ein Ranking der Datenbank-Engines nach Popularität dank der Website DB-engine.com gesehen. Im zweiten Teil werden wir kommerzielle Datenbanken mit Open-Source-Datenbanken vergleichen, relationale Datenbanken mit NoSQL-Datenbanken untersuchen und vieles mehr.

Popularität von relationalen und NoSQL-Datenbanken und ihre Entwicklung seit 2013

Beginnen wir mit der Untersuchung der aktuellen Popularität von relationalen und NoSQL-Datenbanken. Im untenstehenden Diagramm konzentrieren wir uns auf die folgenden Kategorien:

• Relationale DBMS
• NoSQL
• Spalten (Wide Column Stores)
• Dokumentenspeicher
• Graph-DBMS
• Schlüssel-Wert-Speicher

Untersuchen wir, wie sich die Popularität von relationalen und NoSQL-Datenbanken seit Januar 2013 entwickelt hat, beginnend mit einem Basiswert von 100 für jede Kategorie im Jahr 2013:

Untersuchen wir, wie sich die Popularität von relationalen und NoSQL-Datenbanken in den letzten 24 Monaten verändert hat, beginnend mit einem Basiswert von 100 für jede Kategorie vor 24 Monaten:

Untersuchen wir, wie sich die Popularität von relationalen und NoSQL-Datenbanken in den letzten 12 Monaten verändert hat, beginnend mit einem Basiswert von 100 für jede Kategorie vor 12 Monaten:

Wir beobachten in den letzten Jahren einen signifikanten Anstieg der Popularität verschiedener Arten von NoSQL-Datenbanken. Diese Zahlen sollten jedoch nicht darüber hinwegtäuschen, dass relationale Datenbanken allein mehr als 75 % des Popularitätsindex ausmachen, wie das zuvor präsentierte Kreisdiagramm zeigt - obwohl dies seit 2016 leicht zurückgegangen ist (von 80 %).

Der Aufstieg der NoSQL-Datenbanken kann auf ihre starke Nutzung im Kontext von Echtzeit-Webanwendungen in den letzten Jahren zurückgeführt werden.

Top 20 Relationale Datenbanken (Zeilen-, Spalten- oder Hybridmodus)

Nun, lassen Sie uns die Popularität der Produkte für jede der oben genannten 5 Kategorien untersuchen. Hier sind die 20 besten relationalen Datenbanken, einschließlich sowohl kommerzieller als auch Open-Source-Optionen:

Die Spitzenreiter des Rankings heben die relativ starke Leistung kommerzieller Datenbanken (Oracle, +77,85, SQL Server, +58,29) im Vergleich zu Open-Source-Datenbanken (MySQL, +120,39, PostgreSQL, +41,08) im letzten Jahr hervor, im Gegensatz zu den vorherigen Perioden, in denen Open-Source-Datenbanken ein signifikantes Wachstum verzeichneten. Werfen wir einen Blick auf ein Diagramm, das die 12 kommerziellen relationalen Datenbanken unter den 20 besten relationalen Datenbanken zeigt:

Es ist nicht überraschend, dass Oracle und SQL Server unter den kommerziellen Datenbanken dominieren, weit vor DB2 und Microsoft Access.

Es gibt jedoch ein signifikantes Wachstum bei:

• Vertica: Dies ist ein System, das für große Data Warehouses optimiert ist, und seine Nutzung hat in den letzten Jahren aufgrund der zunehmenden Anzahl großer Data Warehouses erheblich zugenommen.
• SAP Hana: Eingeführt im Jahr 2010, ist SAP Hana ein von SAP bereitgestelltes Datenbankmanagementsystem. Sein Wachstum ist teilweise auf die zunehmende Nutzung von SAP zur Datenhosting von ERP-Daten zurückzuführen, wodurch traditionelle Datenbanken wie Oracle ersetzt werden.

Nun werfen wir einen Blick auf ein Diagramm, das die 8 Open-Source-Datenbanken (mindestens in ihren Basisversionen) unter den 20 besten relationalen Datenbanken zeigt:

Es ist nicht überraschend, dass der Popularitätsindex von MySQL und PostgreSQL mit den heutigen Markttrends übereinstimmt. MariaDB, ein Ableger von MySQL, verzeichnet einen signifikanten Anstieg, wahrscheinlich aufgrund seiner Wahrnehmung als "echtes" Open-Source-DBMS, insbesondere seit MySQL nun im Besitz von Oracle ist.

Top 20 NoSQL Key-Value-Datenbanken

Hier sind die 20 besten NoSQL Key-Value-Datenbanken:

Und das zugehörige Diagramm für eine (willkürliche) Auswahl von Produkten:

Redis und Amazon DynamoDB zeichnen sich besonders in dieser Kategorie aus. Redis ist ein Hochleistungssystem, das auf dem Laden aller Daten im Speicher basiert. Es wurde von großen Websites wie The Guardian, GitHub und Stack Overflow implementiert (Quelle: Wikipedia).

Top 20 NoSQL-Dokumentendatenbanken

Hier sind die 20 besten NoSQL-Dokumentendatenbanken (die Website DB-engine enthält auch einige Datenbanken, die in der Kategorie Key-Value enthalten sind):

Und das zugehörige Diagramm für eine (willkürliche) Auswahl von Produkten:

In diesem Zusammenhang ist die unbestrittene Vormachtstellung von MongoDB offensichtlich, und DEEP hat in diesem Bereich Fachwissen entwickelt. Es ist wichtig, das signifikante Wachstum von Microsoft Azure Cosmos DB zu beachten. MongoDB ist seit seiner Gründung Marktführer im Bereich der NoSQL-Datenbanken und hat seine Position gefestigt. Es wird unter anderem von großen Websites wie eBay, Yellow Pages und The New York Times verwendet (Quelle: Wikipedia).

Microsoft Azure Cosmos DB ist die NoSQL-Lösung von Microsoft. Sie ist relativ neu, was ihr starkes Wachstum erklärt.

Top 20 NoSQL-Grafikdatenbanken 

Diese Datenbanken basieren auf Graphstrukturen und sind in der Regel für soziale Netzwerke und ähnliche Anwendungen geeignet. Hier sind die 20 besten Grafikdatenbanken (die Website DB-engine enthält auch einige Multi-Model-Datenbanken in dieser Kategorie):

Und das zugehörige Diagramm:

Hier können wir die Dominanz von Neo4j sehen, aber es gibt auch einen starken Wachstumstrend für Microsoft Azure Cosmos DB, den wir bereits zuvor festgestellt haben.

Die Popularität von Neo4j kann auf seine breite Palette an Funktionen zurückgeführt werden, die besonders gut für soziale Netzwerke geeignet sind, sowie auf seinen benutzerfreundlichen Ansatz dank der Qualität seiner Dokumentation und Tutorials.

Top 10 NoSQL-Spaltendatenbanken

Hier sind die 10 besten Spaltendatenbanken (die Website DB-engine enthält auch eine Multi-Model-Datenbank in dieser Kategorie):

Und das zugehörige Diagramm:

In einer Wide-Column-Datenbank enthält eine Tabelle Zeilen und Spalten, aber im Gegensatz zu einer typischen relationalen Datenbank können Name und Format der Spalten von Zeile zu Zeile innerhalb derselben Tabelle variieren. Hier können wir die Dominanz von Cassandra sehen, bei der DEEP Fachwissen entwickelt hat, insbesondere mit den von DATASTAX bereitgestellten Erweiterungen. Cassandra hat einen signifikanten Vorteil, da es Daten verteilt und redundant organisieren kann, was Flexibilität und Robustheit bei Ausfällen bietet. Zu den bemerkenswerten Nutzern von Cassandra gehören Apple, BlackRock, CERN, Cisco's WebEx, Discord, Netflix und viele andere.

Top 10 objektorientierte Datenbanken 

Hier sind die 10 besten objektorientierten Datenbanken:

Multi-Model-Datenbanken unterstützen verschiedene Arten der Modellierung, wie InterSystems Caché zeigt:

Und das zugehörige Diagramm:

Multi-Model-Datenbanken, wie InterSystems Caché zeigt, unterstützen verschiedene Arten der Modellierung. In diesem Zusammenhang können wir die bestätigte Dominanz der Datenbank InterSystems Caché sowie ein starkes Wachstum der relativ neuen Datenbank InterSystems IRIS beobachten.

Der Erfolg dieser Lösungen kann auf ihre Multi-Model-Natur zurückgeführt werden, die objektorientierte Datenbanken, NoSQL-Schlüssel-Wert-Speicher, das Management relationaler Datenbanken für Caché und Iris sowie dokumentenorientierte Datenbanken für Iris umfasst.

Top 10 Suchmaschinen-Datenbanken

Und das zugehörige Diagramm:

Wir können deutlich das signifikante Wachstum von Elasticsearch in den letzten Jahren sehen, das den ersten Platz im Ranking eingenommen hat. Elasticsearch ist der beliebteste Unternehmenssuchserver. Die Hauptstärke von Elasticsearch liegt in seinen integrierten Tools zur Datenvisualisierung und -analyse.

Wenn Sie sich von all diesen Datenbank-Engines überwältigt fühlen, ist es ratsam, einen Datenexperten hinzuzuziehen, der Ihnen bei der Auswahl, Wartung und Sicherung Ihrer Datenbanken hilft.

Wenn Sie weitere Informationen oder Unterstützung benötigen, zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren. Wir sind hier, um Ihnen zu helfen!