DB-Engines Ranking-Trend Popularity（数据库引擎排名 - 流行趋势）通常是用来衡量不同数据库管理系统（DBMS）随着时间推移在行业内受欢迎程度变化的一种指标呈现方式。
DB-Engines Ranking-Trend Popularity 是观察数据库行业动态、把握数据库发展走向的一个重要参考指标，无论是数据库的使用者、开发者还是整个行业生态中的各类参与者，都可以从中获取有价值的信息，点击了解更多……
下面是 2024 年 12 月 DB-Engines 数据库排行榜：
上图中，从排名来看，Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server、PostgreSQL 在近几个月的排名相对较为靠前，处于前列位置，说明它们在相关领域应用较为广泛且受认可度较高。而像 Snowflake、Elasticsearch、IBM Db2、SQLite 等虽然也在排名之中，但位置稍靠后，可能应用场景或市场份额相对来说稍小一些。MongoDB 和 Redis 则处于中间位置，有着各自特定的使用场景和用户群体。
Oracle：2024 年 12 月的得分为 1263.79，相较于 2024 年 11 月减少了 53.22 分，不过对比 2023 年 12 月是增加了 6.38 分。整体来看其得分有一定波动，虽然近期有下降趋势，但从较长期（和 2023 年 12 月对比）角度有小幅度提升，可能是在市场竞争等多种因素影响下出现这样的起伏。
MySQL：2024 年 12 月得分 1003.76，较 2024 年 11 月减少 14.04 分，与 2023 年 12 月相比更是下降了 122.88 分，呈现出较为明显的下降趋势，或许在功能拓展、用户满意度或者市场竞争等方面面临着一些挑战，导致得分持续下滑。
Microsoft SQL Server：2024 年 12 月得分为 805.69，相比 2024 年 11 月增加了 5.88 分，但对比 2023 年 12 月下降了 98.14 分，说明其近期有一定的改善和回升，但从长期来看仍有需要提升之处，可能是通过一些功能更新、优化等举措使得近期得分有所上涨。
PostgreSQL：2024 年 12 月得分 666.37，较 2024 年 11 月增加 12.04 分，对比 2023 年 12 月也增加了 15.47 分，呈现出稳步上升的态势，可能在性能提升、功能丰富等方面表现较好，不断赢得用户认可，使得得分逐步提高。
MongoDB：2024 年 12 月得分 400.39，仅比 2024 年 11 月减少 0.54 分，和 2023 年 12 月相比下降 18.76 分，其得分变化相对较平稳，有小幅度的下滑趋势，可能在所处的文档型数据库及多模型领域面临一定竞争压力。
Redis：2024 年 12 月得分 150.27，较 2024 年 11 月增加 1.63 分，与 2023 年 12 月相比下降 8.08 分，整体得分波动不大，有小幅度变化，在键值对及多模型领域保持着相对稳定的状态，不过也需要应对可能存在的竞争等情况来维持或提升得分。
关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库，其以行和列的形式存储数据，以便于用户理解，关系型数据库这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。用户通过查询来检索数据库中的数据，而查询是一个用于限定数据库中某些区域的执行代码。关系模型可以简单理解为二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的关系组成的一个数据组织。
关系型数据库流行趋势如下图：
键值对数据库是一种非关系型数据库，它以简单的键值对形式来存储和管理数据。在键值对数据库中，数据被存储为一个个的键值对。“键”（Key）是用于唯一标识数据的字符串，就好比是数据的名字，通过这个 “键” 可以快速定位到对应的数据。而 “值”（Value）则是实际存储的数据内容，可以是各种类型的数据，比如数字、字符串、列表、对象，甚至可以是二进制数据等。
键值存储流行趋势如下图：
文档存储数据库是一种非关系型数据库，它主要用于存储和管理文档。这里的文档是指以特定格式（如 JSON、XML 等）组织的数据集合，文档可以包含各种类型的数据，如文本、数字、日期、嵌套对象等。例如，一个包含用户信息的 JSON 文档可能有用户的姓名、年龄、联系方式、购物记录等信息，就像一个信息丰富的包裹。
文档存储流行趋势如下图：
时间序列数据库是一种专门用于处理具有时间顺序的数据的数据库。这些数据通常是按照时间戳（如日期、时间等精确的时间标识）来记录和组织的。它存储的是一系列随时间变化的数据点，这些数据点可以代表各种各样的指标，比如股票价格的波动、服务器的性能指标（CPU 使用率、内存占用等）、气象站记录的气温变化等。
时间序列数据库流行趋势如下图：
图数据库是一种专门用于存储和处理图结构数据的数据库。图是由节点（Node）和边（Edge）组成的。节点可以代表各种实体，比如人、地点、产品等；边则用于表示节点之间的关系，例如朋友关系、地理位置相邻关系、产品的关联关系等。
图数据库流行趋势如下图：
搜索引擎数据库是一类专门用于数据内容搜索的非关系数据库。
搜索引擎流行趋势如下图：
面向对象数据库（Object-Oriented Database，OODB）是一种数据库管理系统，它以面向对象编程中的对象概念为基础来存储和管理数据。在这种数据库中，数据被组织成对象，这些对象包含了数据以及操作这些数据的方法，就像在面向对象编程语言（如 Java、C++）中的类和对象一样。
面向对象数据库流行趋势如下图：
RDF（Resource Description Framework）存储是一种用于存储语义网数据的方式。RDF 是一种用于描述资源的框架，这些资源可以是任何事物，比如人、地点、网页、书籍等。RDF 存储的主要目的是有效地管理和查询以 RDF 三元组形式表示的数据。
RDF 存储流行趋势如下图：
向量数据库以向量作为数据的基本单位，每个向量由多个数值组成，用于表示对象的特征或属性 。比如，一张图片可以表示为一个由像素值组成的向量，一个文本可以表示为一个由单词频率组成的向量。这种存储方式与传统数据库以表格形式存储结构化数据不同，能够更好地处理复杂数据类型，如图片、音频、视频等非结构化数据。
向量数据库流行趋势如下图：
宽列存储数据库 (Wide-Column Database)，也称作可扩展记录存储 (Extensible record Stores) 是一种兼具了广泛的可使用性、可拓展性、高性能和高可用性的分布式 NoSQL 数据库。最早由 Google 在其发表的《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》论文中提出，HBase, Cassandra 均为被广泛使用的宽列式存储。
宽列存储流行趋势如下图：
多值数据库是一种数据库类型，它允许在一个字段（属性）中存储多个值。与传统数据库（如关系型数据库）通常每个字段只存储单个值不同，多值数据库能够处理更复杂的数据结构，在一个数据单元中可以包含多个相关的值。
多值数据库流行趋势如下图：
空间数据库是指地理信息系统在计算机物理存储介质上存储的与应用相关的地理空间数据的总和，一般是以一系列特定结构的文件的形式组织在存储介质之上的。空间数据库的研究始于20 世纪 70年代的地图制图与遥感图像处理领域，其目的是为了有效地利用卫星遥感资源迅速绘制出各种经济专题地图。由于传统的关系数据库在空间数据的表示、存储、管理、检索上存在许多缺陷，从而形成了空间数据库这一数据库研究领域。而传统数据库系统只针对简单对象，无法有效的支持复杂对象（如图形、图像）。
空间数据库流行趋势如下图：
原生 XML 数据库是一种专门用于存储、管理和查询 XML 数据的数据库系统。
原生 XML 数据库流行趋势如下图：
事件存储数据库是一种以事件为中心，专门用于记录和存储事件数据的数据库系统。事件存储数据库将事件作为数据的基本单位进行存储和处理，每个事件都包含了特定的信息，如事件发生的时间、事件的类型、相关的数据等 。这些事件通常以顺序的方式进行存储，形成一个事件流，反映了系统或业务过程中一系列事件的发生顺序和因果关系 。
事件存储流行趋势如下图：
内容存储数据库是一种专门用于存储和管理各种内容数据的数据库系统。内容存储数据库旨在将网站、应用程序或其他数字平台中的各种内容，如文本、图片、视频、音频、文档等，以结构化或半结构化的方式集中存储在一个数据库中，以便进行有效的管理和检索。
内容存储流行趋势如下图：
导航型数据库也称 “明路型数据库”，是一种通过预定义的路径链接数据节点的数据库系统。
导航型数据库流行趋势如下图：
列存数据库（Column - oriented Database）是一种以列为单位存储数据的数据库。与传统的行存数据库（Row - oriented Database）相对，行存数据库是将一行数据作为一个存储单元，而列存数据库则是把每一列的数据连续存储在一起。
列存数据库流行趋势如下图：
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