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2020年10月DB-Engines排行:商业开源平分秋色 并驾齐驱四大天王

来源:SegmentFault

时间:2023-01-18 17:59:22 286浏览 收藏

数据库小白一枚,正在不断学习积累知识,现将学习到的知识记录一下,也是将我的所得分享给大家!而今天这篇文章《2020年10月DB-Engines排行:商业开源平分秋色 并驾齐驱四大天王》带大家来了解一下2020年10月DB-Engines排行:商业开源平分秋色 并驾齐驱四大天王,希望对大家的知识积累有所帮助,从而弥补自己的不足,助力实战开发!

在2020年10月,DB-Engines 数据库流行度排行榜上,2020年呈现出的典型趋势是:商业数据库和开源数据库平分秋色

在下图的趋势线上,商业数据库和开源数据库最接近的是 2020年7月,商业数据库仅仅以 0.3 分胜出,在10月的数据上,商业数据库超出开源数据库 0.44 分。毫无疑问,在当今数据库市场上,开源数据库已经完全可以和商业数据库分庭抗议、并驾齐驱。

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排行榜的前10名变化不大,Oracle、MySQL 和 SQL Server 继续维持前三甲的高位领先。

Oracle 数据库较上月略微降低了 0.59分,但是环比增长了 12.89分,这是一个出色的成绩,每年的9月,Oracle都会举行 OOW 大会,今年则因为疫情转为一系列的线上活动,Oracle的中国大会也在9月举行了线上活动。
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Microsoft SQL Server 本月下降了 19.64 分,是最显著的回落者,而且同比大幅降低了 51.60 分,与此相对应的是 PostgreSQL 同比大涨 58.49 分,依然保持了旺盛的增长势头

以下是排行榜上前 15 位的产品列表:

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PostgreSQL 在上个月发布了 13 版本,其增强包括:

对索引和查找系统进行了重大改进,包括节省了空间并提高了索引的性能,使用聚合或分区的查询响应时间更快,使用增强的统计信息时更好的查询计划(query planning)等。

PostgreSQL 13 可以有效地处理 B 树索引中的重复数据,从而降低 B 树索引所需的整体空间,同时提高了整体查询性能。

可以使用扩展的统计信息(可通过CREATE STATISTICS访问)来为带有OR子句和IN/ ANY查找列表的查询创建改进的计划。

在 PostgreSQL 13 中,更多类型的聚合查询和分组查询可以利用 PostgreSQL 的高效哈希聚合功能,因为具有大型聚合的查询不必完全放入内存。对分区表的查询也得到了性能提升,因为现在有更多的情况下可以修剪分区和直接联接分区。

增量排序(incremental sorting),增量排序,即在查询中较早步骤的排序数据可以加速后面步骤的排序。

并行化清理(parallelized vacuuming),PostgreSQL 13 通过引入用于索引的并行化清理来继续改进清理系统。VACUUM 命令能够并行处理索引。

复制插槽(Replication slots),用于防止在复制副本接收到预写日志(WAL, write-ahead logs)之前将其删除,现在可在 PostgreSQL 13 中进行调整,以指定要保留的 WAL 文件的最大数量, 有助于避免磁盘空间不足错误。

将 SQL Server 和 PostgreSQL 的增长曲线进行对比,可以清晰的看到 PostgreSQL 的增长从未放缓,如果保持现在的增长趋势,PostgreSQL 则有可能在 4~5 年间接近 SQL Server 的流行度:

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事实上,关系型数据库今天已经形成了『两商用加两开源,并驾齐驱四天王』的整体格局。

如果我们将数据库的源流进行追溯,PostgreSQL 的生态可以称为是数据库历史上,繁衍最丰富的生态,而华为在 openGauss 上的投入,也无疑会为这一领域的发展添加上浓墨重彩的一笔。

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在2020年9月,华为的全连接大会上,云和恩墨正式发布了基于 openGauss 的企业版 - MogDB,也已经加入了 PostgreSQL 的生态,为开源社区发展贡献力量。

最后,我们将 Oracle、MySQL、PostgreSQL、MariaDB 四个数据库放到同一趋势中,其实以 MySQL + MariaDB 的同质分支,早已是事实上的流行度第一,如果再加上 PostgreSQL ,开源数据库已经改变了数据库的世界:

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见证更多数据库进步进展,欢迎参加 2020 数据技术嘉年华,数据库技术的集结号已经吹响,总结一年的技术前沿,尽在一场嘉年华!

终于介绍完啦!小伙伴们,这篇关于《2020年10月DB-Engines排行:商业开源平分秋色 并驾齐驱四大天王》的介绍应该让你收获多多了吧!欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布数据库相关知识,快来关注吧!

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