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（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DB-Engines数据库排行DB-Engines创建于年10月，由奥地利IT咨询公司solidIT创建和维护，截至本月（年9月）即将运营满9年。它的Slogan是“KnowledgeBaseofRelationalandNoSQLDatabaseManagementSystems”，9年间所收录产品从年最初记载的5个分类、18款数据库产品发展到如今的15个分类、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？（图源：DB-Engines主页）DB-EnginesisanewinitiativetocollectandpresentinformationonrelationalandNoSQLdatabasemanagementsystems.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（图源：DB-Engines排名和曲线）DB-Engines9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GoogleTrends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StackOverflow和DBAStackExchange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SimplyHired。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StackOverflow和DBAStackExchange问答网站，现在使用频率如何？LinkedIn的简历是新的么？Indeed、SimplyHired是否有使用过？还是和我一样只见过名字可以说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
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