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数据库选型调查:学什么数据库有前途?

2017-04-05 14:30    it168网站原创  作者: 编译 | zyy 编辑: 覃里

  【IT168 评论】2017年数据库领域的最大趋势是什么?什么是最热的数据处理技术?学什么数据库最有前途?程序员们普遍不喜欢的数据库是什么?本文都会一一揭秘。

  大数据时代,数据库的选择备受关注,此前本号就曾揭秘国内知名互联网公司的数据库选型,比如阿里巴巴/蚂蚁金服主要使用两种关系数据库:OcenBase和MySQL;去哪儿网使用MySQL、Redis、HBase;腾讯使用MySQL和自研NoSQL;百度外卖使用MySQL和Redis;魅族使用MySQL、Redis、MongoDB。

  不难看出,MySQL和Redis还是挺受互联网公司喜爱的,那程序员们是不是也这样认为呢?近日,某外媒网站就此对众多开发者进行了调查。

  2017大数据趋势——数据存储和处理

  在调查之前,为了确定调查主题也询问了开发者们的建议,结果数据存储和处理的关注度仅次于软件架构选型,数据存储和处理似乎再一次受到了广大程序员的重视。

  从下图可以看出,NoSQL和SQL数据库存储是程序员的首选。如果我们将“有趣”与“非常有趣”的百分比相结合,会发现NoSQL数据存储占74.8%,居于第二的位置,而SQL数据存储比NoSQL略低。

  从调查结果来看,被炒得火热的机器学习、区块链似乎热度一般,不知道是为什么。

  难道被调查的程序员恰好都不太关注这些领域?


  哪些数据库抓住了程序员的注意力?

  通过调查发现:PostgreSQL是最终的赢家。25.3%的程序员认为其“非常有趣”,37.7%的人认为“有趣”。总体来说,63%的程序员都对今年使用PostgreSQL的前景很看好。所以,你也这么认为吗?

  亚军是Elasticsearch,有59%的程序员认为其不错,值得一提的是,认为其“非常有趣”的程序员和PostgreSQL基本持平。在数据库领域,Elasticsearch绝对算是比较年轻的,但看起来十分有竞争力啊。虽然严格来说,Elasticsearch是一个搜索服务器,但更多地是当做NoSQL数据库使用,同时,Elasticsearch是基于Lucene的,但Lucene并没有设法说服更多程序员在2017年考虑使用Elasticsearch。

  Lucene/Solr的组合只抓住了43.8%的程序员的注意力,这绝对是一个很高的分数,但不一定要与Elasticsearch的结果相比。关于近几年大火的Apache Spark和Hadoop,似乎2017年略有些后劲不足,只有34.8%的程序员对Hadoop感兴趣,53.3%的程序员对Apache Spark感兴趣。

  这部分结果还是存在一定戏剧性的,同时,很多程序员还在几个NoSQL数据库之间进行了小小的“纠结”:MongoDB,Cassandra,Redis,Neo4J。内存数据库Hazelcast已经设法超越了CouchDB和经典的Oracle,而Microsoft SQL Server今年似乎被众多开发者遗忘了,成为了最不受程序员喜欢的数据库


  国际上数据存储和处理趋势:


  上述两个是欧洲和美国地区的调查表,不难看出,关于NoSQL和SQL数据存储的选择,大家似乎意见一致,但对于PostgreSQL和Elasticsearch的选择,美国程序员更喜欢Elasticsearch,欧洲程序员更喜欢PostgreSQL,但是二者在“非常感兴趣”一项的结果上还是大约持平的。

  其他数据库基本上也没有太大差别,除了Oracle,Oracle在美国程序员看来居然是垫底王,也是尴尬。

  2017与2016年有什么变化?

  对这个信息高速发展的社会,一年足以发生很多事情了。值得一提的是,过去一年,Redis的受欢迎程度大大增加了,2016年是34%,2017年是43.2%,而MongoDB却出现了相反的变化,去年是60%,今年则是49.8%。之前MongoDB还是比较热的,不知道为什么现在比例下降了?


  结论:Redis将在2017年有很好的发展

  本次调查,数据存储和处理再次处在了如此重要的位置上,并且也表明了数据库在企业中的位置是非常重要的,知名互联网公司的数据库选型和本次调查都暗示着:Redis在2017年将会有非常不错的前景,除此之外,很多网友也填了自己感兴趣的数据库。

  被提名的有:Datomic、MariaDB、OrientDB、MySQL、Apache Flink、ArangoDB、datomic、eXist DB、、DB2、Apache Ignite、RavenDB、Ceph、Onyx、HBase、GemFire、Apache Geode、graphql、Couchbase、Apache Kafka。

标签: 数据库
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