In de wereld van de dataplatformen maken PostgreSQL en Snowflake de grootste groei door. Ook Databricks en Google BigQuery komen flink opzetten. Dat blijkt uit het vooraanstaande overzicht dat de DB-Engines opstelt. Wereldwijd zijn Oracle en MySQL de grootste datasystemen.
DB-Engines is de graadmeter voor de populariteit van databanksystemen en -platformen. De website heeft zijn eigen ranking-systeem. Die gaat niet zozeer om inkomsten uit database-licenties, waardoor de zogenaamde foss (free & opensourcesoftware)-databanken buiten beschouwing zouden worden gelaten. Louter afgaan op downloads zou ook systemen meetellen die zijn gebouwd voor proefprojecten maar nooit zijn uitgerold.
In plaats daarvan baseert DB-Engines zijn populariteitsscore op het samenvoegen van statistieken, waaronder vermeldingen op websites, Google-zoektrends, verschijning in technische discussies online, vacatures, professionele profielen en feeds op sociale media.
Prominent
Oracle staat op de eerste plaats in de DB-Engines-ranglijst, gevolgd door MySQL, Microsoft SQL Server en PostgreSQL. MongoDB staat op de vijfde plaats. Het zijn ook de vijf datasystemen die een comfortabele voorsprong hebben. En binnen die vijf zijn Oracle en MySQL prominente marktleiders.
In die top 5 houdt Oracle behoorlijk stand, op korte afstand gevolgd door MySQL dat terugvalt. Maar de echte groeier in score is PostgreSQL dat door DB-Engines recent werd uitgeroepen tot ‘database management-systeem van het jaar’.
DB-Engines stelt vast dat PostgreSQL het systeem was met de grootste stijging in de ranglijstscore in 2023. Het is de vierde keer in tien jaar dat het systeem, dat ergens midden jaren tachtig werd voorgesteld, zo’n ‘jaarprijs’ krijgt op dit ranglijstplatform. In juni vorig jaar werd het ook al uitgeroepen tot de populairste database engine onder ontwikkelaars, volgens een grote enquête van Stack Overflow.
Binnen de top 10 is verder Snowflake een opmerkelijke stijger. Het bedrijf wint twee plaatsen op de lijst en komt op jaarbasis de top 10 binnen. Snowflake laat ook zowel op korte termijn (in vergelijking met de voorbije maand) als op jaarbasis een groei in score optekenen. Ook Databricks en Google BigQuery komen opzetten al doen zij dat vanuit een lagere positie in de lijst. Databricks gaat van 19 naar 17 en BigQuery van 21 naar 19.
Opvallend is dat voor de rest niet veel datapartijen er in de lijst erop vooruit gaan. Enkel Elasticsearch stijgt een plaatsje in de lijst op jaarbasis (van 8 naar 7), al daalt wel hun algemene score licht, wat betekent dat de score van andere nog forser daalt. Verder in de top 20 zitten ook Splunk en Microsoft Azure SQL Database in de lift.
Niche
DB-Engines somt in zijn lijst zowat vierhonderd databanksystemen en -platformen op. Het zogenaamde long tail-fenomeen speelt erg op, want ook ‘niche-systemen’ worden regelmatig ingeschakeld voor dataprojecten, als die van tel zijn voor bepaalde doeleinden.
De dalers in de top 20 op jaarbasis, als we ons baseren op hun dalende posities in die lijst, zijn: IBM Db2, Microsoft Access, SQLite, Amazon DynamoDB, Hive en Teradata. Een aantal van die datasystemen gaan al ettelijke jaren mee.
Rank |
DBMS |
Database Model |
Score (index/absolute cijfers) |
||
Jan |
Jan |
Jan |
Verandering |
||
2024 |
2023 |
2024 |
op 1 jaar (+/-) |
||
1. |
1. |
Oracle |
Relational, Multi-model |
1247 |
2 |
2. |
2. |
MySQL |
Relational, Multi-model |
1123 |
-89 |
3. |
3. |
Microsoft SQL Server |
Relational, Multi-model |
877 |
-43 |
4. |
4. |
PostgreSQL |
Relational, Multi-model |
649 |
34 |
5. |
5. |
MongoDB |
Document, Multi-model |
417 |
-38 |
6. |
6. |
Redis |
Key-value, Multi-model |
159 |
-18 |
7. |
8. |
Elasticsearch |
Search engine, Multi-model |
136 |
-5 |
8. |
7. |
IBM Db2 |
Relational, Multi-model |
132 |
-11 |
9. |
11. |
Snowflake |
Relational |
126 |
9 |
10. |
9. |
Microsoft Access |
Relational |
118 |
-16 |
11. |
10. |
SQLite |
Relational |
115 |
-16 |
12. |
12. |
Cassandra |
Wide column, Multi-model |
111 |
-5 |
13. |
13. |
MariaDB |
Relational, Multi-model |
99 |
0 |
14. |
14. |
Splunk |
Search engine |
93 |
4 |
15. |
16. |
Microsoft Azure SQL Database |
Relational, Multi-model |
81 |
1 |
16. |
15. |
Amazon DynamoDB |
Multi-model |
81 |
-1 |
17. |
19. |
Databricks |
Multi-model |
81 |
20 |
18. |
17. |
Hive |
Relational |
67 |
-7 |
19. |
21. |
Google BigQuery |
Relational |
63 |
9 |
20. |
18. |
Teradata |
Relational, Multi-model |
53 |
-12 |
Bron: DB Engines, 2024