Top 10 des bases de données en 2020 : Classement par popularité

Grâce au site web DB-engines.com, nous avons compilé une liste des 10 principaux moteurs de bases de données relationnelles et NoSQL en fonction de leur popularité.

Dans cet article, nous explorerons les critères et les sources utilisés par DB-Engines pour établir ce classement, puis nous nous pencherons sur le classement lui-même. De plus, nous examinerons de plus près plusieurs classements de bases de données par catégorie (open source, commercial, Key-Value, Document, Search Engine...).

DB-engines.com : Un calculateur de popularité des moteurs de bases de données

Les créateurs du site db-engines.com ont eu l'idée brillante de mesurer la popularité des principaux moteurs de bases de données (350 à la date du 01/08/2020) et l'évolution de leur popularité sur une période prolongée... Cela peut contribuer à vos considérations stratégiques concernant le choix des moteurs de bases de données.

Quelle méthode de calcul utilise 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.

DB-Engines utilise une méthode de normalisation et de moyenne pour calculer la popularité des logiciels. Cela garantit que la distance entre les logiciels reste constante, en tenant compte des différents critères d'évaluation. Par exemple, si le logiciel A est classé deux fois plus populaire que le logiciel B, cela reflète cette relation en termes de critères individuels, tels que les mentions dans les recherches, la fréquence des téléchargements, et d'autres indicateurs de popularité. Cette approche permet de maintenir la cohérence dans le classement et de garantir que les différences entre les logiciels sont mesurées de manière proportionnelle.

Pour éliminer les effets causés par les changements dans les quantités d'informations sources collectées, le score de popularité est toujours une valeur relative, à interpréter uniquement en le comparant aux scores des autres logiciels.

Le classement DB-Engines ne mesure pas le nombre d'installations de logiciels ou leur utilisation dans les services informatiques. Par conséquent, il est possible qu'une augmentation de la popularité d'un logiciel, telle que mesurée par le classement DB-Engines (par exemple, basée sur des discussions ou des offres d'emploi), puisse précéder une utilisation généralisée du logiciel en question quelque temps plus tard. Ainsi, le classement DB-Engines peut fonctionner comme un indicateur précoce.

Liste des 10 meilleures bases de données par popularité en 2020

Voici les 10 principaux moteurs de bases de données du point de vue de l'évolution de leur popularité, mois par mois :

Voici les données numériques correspondantes pour les mêmes 10 meilleures bases de données, montrant le changement dans leur classement et leur score par rapport à il y a un mois et un an :

En janvier 2020, les moteurs de bases de données les plus populaires sont les suivants :

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)

Voici quelques clarifications concernant les graphiques :

Il est essentiel de noter que l'échelle verticale des graphiques est logarithmique, ce qui réduit considérablement l'écart entre les valeurs inférieures et supérieures. Par exemple, en janvier 2020, le score de popularité d'Oracle est de 1346, tandis que celui de PostgreSQL est de 507. Sans une échelle logarithmique, le graphique serait illisible. L'échelle horizontale affiche les valeurs sur 8 ans, de 2013 à 2020.

Analyse et comparaisons :

Dans la première partie de cet article sur les 10 meilleures bases de données, nous avons vu un classement des moteurs de bases de données par popularité, grâce au site web DB-engine.com. Dans cette deuxième partie, nous comparerons les bases de données commerciales aux bases de données open-source, étudierons les bases de données relationnelles par rapport aux bases de données NoSQL, et plus encore.

Popularité des bases de données relationnelles et NoSQL, et leur évolution depuis 2013

Commençons par examiner la popularité actuelle des bases de données relationnelles et NoSQL. Dans le graphique ci-dessous, concentrons-nous sur les catégories suivantes :

• SGBD relationnels
• NoSQL
• Colonnes (magasins de colonnes larges)
• Magasins de documents
• SGBD graphiques
• Magasins de paires clé-valeur

Examinons comment la popularité des bases de données relationnelles et NoSQL a évolué depuis janvier 2013, en commençant avec une valeur de base de 100 pour chaque catégorie en 2013 :

Examinons comment la popularité des bases de données relationnelles et NoSQL a changé au cours des 24 derniers mois, en commençant avec une valeur de base de 100 pour chaque catégorie il y a 24 mois :

Examinons comment la popularité des bases de données relationnelles et NoSQL a changé au cours des 12 derniers mois, en commençant avec une valeur de base de 100 pour chaque catégorie il y a 12 mois :

Nous observons une augmentation significative de la popularité de divers types de bases de données NoSQL ces dernières années. Cependant, ces chiffres ne doivent pas occulter le fait que les bases de données relationnelles contribuent à elles seules à plus de 75 % de l'indice de popularité à ce jour, toutes bases de données confondues, comme le montre le graphique circulaire présenté précédemment - bien que cela ait légèrement diminué depuis 2016 (de 80 %).

La montée en puissance des bases de données NoSQL peut être attribuée à leur forte utilisation dans le contexte des applications web en temps réel ces dernières années.

Top 20 Bases de Données Relationnelles (Mode Ligne, Colonne ou Hybride)

Maintenant, examinons la popularité des produits pour chacune des 5 catégories mentionnées ci-dessus. Voici les 20 meilleures bases de données relationnelles, incluant à la fois des options commerciales et open-source :

Les premiers du classement mettent en évidence la performance relativement forte des bases de données commerciales (Oracle, +77,85, SQL Server, +58,29) par rapport aux bases de données open-source (MySQL, +120,39, PostgreSQL, +41,08) au cours de la période annuelle la plus récente, contrairement aux périodes précédentes où les bases de données open-source ont connu une croissance significative. Jetons un coup d'œil à un graphique qui affiche les 12 bases de données relationnelles commerciales parmi les 20 meilleures bases de données relationnelles :

Il n'est pas surprenant de voir qu'Oracle et SQL Server dominent parmi les bases de données commerciales, loin devant DB2 et Microsoft Access.

Cependant, il y a une croissance significative dans :

• Vertica : C'est un système optimisé pour les grands entrepôts de données, et son utilisation a considérablement augmenté ces dernières années en raison du nombre croissant de grands entrepôts de données.
• SAP Hana : Introduit en 2010, SAP Hana est un système de gestion de bases de données fourni par SAP. Sa croissance est en partie attribuée à l'utilisation croissante de SAP pour l'hébergement des données ERP, remplaçant les bases de données traditionnelles comme Oracle.

Maintenant, jetons un coup d'œil à un graphique qui montre les 8 bases de données relationnelles open-source (au moins dans leurs versions de base) parmi les 20 meilleures bases de données relationnelles :

Il n'est pas surprenant de voir que l'indice de popularité de MySQL et PostgreSQL s'aligne avec les tendances du marché que nous observons aujourd'hui. MariaDB, dérivé de MySQL, connaît une augmentation significative, probablement en raison de sa perception comme un "véritable" SGBD open-source, surtout depuis que MySQL est maintenant détenu par Oracle.

Top 20 Bases de Données NoSQL Key-Value

Voici les 20 meilleures bases de données NoSQL Key-Value :

Et le graphique associé, pour une sélection (arbitraire) de produits :

Redis et Amazon DynamoDB se distinguent particulièrement dans cette catégorie. Redis est un système haute performance qui repose sur le chargement de l'intégralité des données en mémoire. Il a été mis en œuvre par des sites majeurs comme The Guardian, GitHub et Stack Overflow (source : Wikipedia).

Top 20 Bases de Données NoSQL Document

Voici les 20 meilleures bases de données NoSQL Document (le site DB-engine inclut également certaines bases de données présentes dans la catégorie Key-Value) :

Et le graphique associé, pour une sélection (arbitraire) de produits :

Dans ce contexte, la suprématie incontestable de MongoDB est évidente, et DEEP a développé une expertise dans ce domaine. Il est important de noter la progression significative de Microsoft Azure Cosmos DB. MongoDB est le leader du marché des bases de données NoSQL depuis sa création et a solidifié sa position. Il est notamment utilisé par des sites majeurs tels que eBay, Yellow Pages et The New York Times (source : Wikipedia).

Microsoft Azure Cosmos DB est la solution NoSQL de Microsoft. Elle est relativement nouvelle, ce qui explique sa forte croissance.

Top 20 Bases de Données NoSQL Graphique 

Ces bases de données sont basées sur des structures graphiques et sont généralement adaptées aux réseaux sociaux et applications similaires. Voici les 20 meilleures bases de données de type Graph (le site DB-engine inclut également certaines bases de données multi-modèles dans cette catégorie) :

Et le graphique associé :

Ici, nous pouvons voir la domination de Neo4j, mais il y a aussi une forte tendance de croissance pour Microsoft Azure Cosmos DB, que nous avons déjà notée précédemment.

La popularité de Neo4j peut être attribuée à sa large gamme de fonctionnalités, particulièrement bien adaptées aux réseaux sociaux, et à son approche conviviale grâce à la qualité de sa documentation et de ses tutoriels.

Top 10 Bases de Données NoSQL en Colonnes

Voici les 10 meilleures bases de données de type colonne (le site DB-engine inclut également une base de données multi-modèles dans cette catégorie) :

Et le graphique associé :

Dans une base de données en colonnes larges, une table contient des lignes et des colonnes, mais contrairement à une base de données relationnelle typique, le nom et le format des colonnes peuvent varier d'une ligne à l'autre au sein de la même table. Ici, nous pouvons voir la domination de Cassandra, sur laquelle DEEP a développé une expertise, notamment avec les extensions fournies par DATASTAX. Cassandra a un avantage significatif en étant capable d'organiser les données de manière distribuée et redondante, ce qui offre flexibilité et robustesse en cas de pannes. Parmi les utilisateurs notables de Cassandra, on trouve Apple, BlackRock, CERN, Cisco's WebEx, Discord, Netflix, et bien d'autres.

Top 10 Bases de Données Orientées Objet 

Voici les 10 meilleures bases de données orientées objet :

Les bases de données multi-modèles prennent en charge divers types de modélisation, comme en témoigne InterSystems Caché : 

Et le graphique associé :

Les bases de données multi-modèles, comme en témoigne InterSystems Caché, prennent en charge divers types de modélisation. Dans ce contexte, nous pouvons observer la domination confirmée de la base de données InterSystems Caché, ainsi qu'une forte croissance pour la base de données relativement récente InterSystems IRIS.

Le succès de ces solutions peut être attribué à leur nature multi-modèles, accommodant les bases de données orientées objet, les magasins de paires clé-valeur NoSQL, la gestion des bases de données relationnelles pour Caché et Iris, et les bases de données orientées documents pour Iris.

Top 10 Bases de Données de Type Moteur de Recherche

Et le graphique associé :

Nous pouvons clairement voir la croissance significative d'Elasticsearch ces dernières années, qui a pris la première place dans le classement. Elasticsearch est le serveur de recherche d'entreprise le plus populaire. La principale force d'Elasticsearch réside dans ses outils intégrés pour la visualisation et l'analyse des données.

Si vous vous sentez dépassé par tous ces moteurs de bases de données, il est judicieux de faire appel à un expert en données pour vous aider à choisir, maintenir et sécuriser vos bases de données.

Si vous avez besoin de plus d'informations ou d'assistance, n'hésitez pas à nous contacter. Nous sommes là pour vous aider !