MySQL 暴跌！
類似于Tiobe編程語言排行榜可以查看各大編程語言的流行程度和變化趨勢一樣。
在DB-Engines數(shù)據(jù)庫排名網(wǎng)站上可以看到每個月數(shù)據(jù)庫使用的流行程度排名，最新一期更新的是5月份的數(shù)據(jù)庫流行度排行榜。
與上個月的數(shù)據(jù)相比，各數(shù)據(jù)庫的分?jǐn)?shù)波動不大。
Oracle 是本月分?jǐn)?shù)增加最多的數(shù)據(jù)庫，但也只是比上月多了 8 分，而且與去年同期相比，下降了 7.12 分。
緊跟其后的 MySQL 和 SQL Server 跟去年同期相比，分?jǐn)?shù)可謂是暴跌，分別下降了 34.28 和 51.46 分。
PostgreSQL 和 Redis 的分?jǐn)?shù)較去年也上漲了不少，分別增加了 56.04 和 16.85 分。
此外，Redis 的排名也從去年同期的第 7 名上升到了現(xiàn)在的第 6 名。
和去年同期相比，分?jǐn)?shù)顯著上漲的數(shù)據(jù)庫還有?Microsoft Access、MariaDB?和?Snowflake。Snowflake 去年曾獲得“2021 年度數(shù)據(jù)庫”稱號。
繼續(xù)看看主流的數(shù)據(jù)庫的分?jǐn)?shù)趨勢變化：
關(guān)系數(shù)據(jù)庫前 10 名
Key-Value 數(shù)據(jù)庫前 10 名
文檔數(shù)據(jù)庫前 10 名
時序數(shù)據(jù)庫前 10 名
圖數(shù)據(jù)庫前 10 名
DB-Engines 根據(jù)流行度對數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)進(jìn)行排名，排名每月更新一次。排名的數(shù)據(jù)依據(jù) 5 個不同的指標(biāo)：
Google 以及 Bing 搜索引擎的關(guān)鍵字搜索數(shù)量 Google Trends 的搜索數(shù)量 Indeed 網(wǎng)站中的職位搜索量 LinkedIn 中提到關(guān)鍵字的個人資料數(shù) Stackoverflow 上相關(guān)的問題和關(guān)注者數(shù)量
這份榜單分析旨在為數(shù)據(jù)庫相關(guān)從業(yè)人員提供一個技術(shù)方向的參考，其中涉及到的排名情況并非基于產(chǎn)品的技術(shù)先進(jìn)程度或市場占有率等因素。
不過排名這東西吧也只能做一個參考，技術(shù)或者框架的選型使用還得與業(yè)務(wù)和現(xiàn)有的技術(shù)設(shè)施相匹配才是最重要的。
以上，我們下篇見。
我們每個月都會給大家送書(累計送出418多本），常來留言混臉熟的都會有機(jī)會(文末是獲獎的名單)這次送出的是"AI相關(guān)的"書籍，價格110元一本，非常值得一讀。
全書分為 4 篇，共 17 章。其中第 1 篇為數(shù)學(xué)知識基礎(chǔ)篇，主要講述了高等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、微積分、泰勒公式與拉格朗日乘子法;第 2 篇為數(shù)學(xué)知識核心篇，主要講述了線性代數(shù)基礎(chǔ)、特征值與矩陣分解、概率論基礎(chǔ)、隨機(jī)變量與概率估計;第 3 篇為數(shù)學(xué)知識提高篇，主要講述了數(shù)據(jù)科學(xué)的幾種分布、核函數(shù)變換、熵與激活函數(shù);第 4 篇為數(shù)學(xué)知識應(yīng)用篇，主要講述了回歸分析、假設(shè)檢驗、相關(guān)分析、方差分析、聚類分析、貝葉斯分析等內(nèi)容。
本書適合準(zhǔn)備從事數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能相關(guān)行業(yè)的讀者。
【內(nèi)容簡介】
本書以零基礎(chǔ)講解為宗旨，面向?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能的讀者，通俗地講解每一個知識點，旨在幫助讀者快速打下數(shù)學(xué)基礎(chǔ)?！ ∪珪譃?span style="outline: 0px;font-variant-numeric: normal;font-variant-east-asian: normal;font-stretch: normal;line-height: normal;font-family: Helvetica;">?4?篇，共?17?章。其中第?1?篇為數(shù)學(xué)知識基礎(chǔ)篇，主要講述了高等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、微積分、泰勒公式與拉格朗日乘子法；第?2?篇為數(shù)學(xué)知識核心篇，主要講述了線性代數(shù)基礎(chǔ)、特征值與矩陣分解、概率論基礎(chǔ)、隨機(jī)變量與概率估計；第?3?篇為數(shù)學(xué)知識提高篇，主要講述了數(shù)據(jù)科學(xué)的幾種分布、核函數(shù)變換、熵與激活函數(shù)；第?4?篇為數(shù)學(xué)知識應(yīng)用篇，主要講述了回歸分析、假設(shè)檢驗、相關(guān)分析、方差分析、聚類分析、貝葉斯分析等內(nèi)容?！ ”緯m合準(zhǔn)備從事數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能相關(guān)行業(yè)的讀者。
本月上榜的名單
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