DB-Engines數(shù)據(jù)庫排行榜

以下取自2017年11月的數(shù)據(jù)，具體信息可以參考http://db-engines.com/en/ranking/，數(shù)據(jù)僅供參考。

DB-Engines排名的數(shù)據(jù)依據(jù)5個不同的因素：

• 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)

本期參與newsletter的數(shù)據(jù)庫如下： 

一、RDBMS家族

Oracle 18c即將推出自治數(shù)據(jù)庫 

Oracle發(fā)布全球首款100%“無人駕駛”的數(shù)據(jù)庫——Oracle自治式數(shù)據(jù)庫云(Oracle Autonomous Database Cloud)，這一款自我優(yōu)化數(shù)據(jù)庫，可以做到自動管理、自動調(diào)節(jié)和安全修復等，而且大殺器還在優(yōu)化，能夠自主優(yōu)化。

Oracle在今年發(fā)布了12cR2版本，也就是12.2.0.1，MOS文檔(ID 742060.1)，Release Schedule of Current Database Releases (文檔 ID 742060.1)所說的12.2.0.2其實就是版本18，之前規(guī)劃的12.2.0.3是版本19。 

關(guān)于OOW的細節(jié)，可參考楊建榮老師在舊金山現(xiàn)場發(fā)布的文章《DBA 3.0時代來了!》

MySQL發(fā)布 5.7.20版本 

MySQL 5.7.20(2017-10-16日發(fā)布)版本是目前的穩(wěn)定版本，在此版本中針對審計、Docker、安全、插件、復制、參數(shù)配置和管理等方面做了更新和調(diào)整，并且修復了很多bug，可見Oracle對MySQL的研發(fā)投入和重視。主要的變化有：

1. 增強了日志審計功能：
2. 棄用和去除了一些配置參數(shù)，比如tx_isolation和tx_read_only對應新的參數(shù)transaction-isolation 和transaction-read-only，8.0版本后會舍棄tx_isolation和tx_read_only這兩個參數(shù)
3. 增加了數(shù)據(jù)目錄初始化參數(shù)：NO_INIT=true
4. 修復了Docker中MySQL鏡像丟失bug
5. 安全功能增強
6. X Plugin更新
7. Replication復制功能增強與更新
8. 修復了眾多bug

詳情請參照：

https://dev.mysql.com/doc/relnotes/mysql/5.7/en/news-5-7-20.html

關(guān)于MySQL 8.0的特性說明可以參考楊建榮和楊奇龍兩位老師的文章：

《十年前的老問題，MySQL 8.0有了答案》

《MySQL 8.0備受矚目的新特性大放送!》

MariaDB發(fā)布10.2.9版本 

MariaDB 10.2是目前穩(wěn)定的版本。它是MariaDB 10.1的演進，具有幾個亮點的全新功能，并具有MySQL 5.6和5.7的后端和重新實現(xiàn)的功能。這里簡要列舉了10.2中部分的新特性：

1. 增加了MyRocks存儲引擎alpha版本
2. 引入了窗口函數(shù)
3. 遞歸公用表表達式，在10.2.2版本中發(fā)布
4. 更新InnoDB 至5.7.18
5. 更新ToukuDB至5.6.37-82.2

具體信息可以參見：https://mariadb.com/kb/en/mariadb/mariadb-1026-release-notes/

SQL Server發(fā)布2017 正式版本 

微軟去年宣布將發(fā)布SQL Server on Linux版本，到今年5月份發(fā)布的SQL Server2017 CTP2.1版本，終于在10月份發(fā)布正式版。這是 SQL Server 歷史上***同時發(fā)布 Windows 和 Linux 版，值得肯定的是，同時還支持Docker部署的容器版本。

SQL Server 2017 目前支持的 Linux 發(fā)行版包括：Red Hat Enterprise Linux(RHEL)，SUSE Linux Enterprise Server 和 Ubuntu。

SQL Server 2017 支持 Docker 企業(yè)版，Kubernetes 和 OpenShift 這三大容器平臺。

SQL Server 2017不是簡單地將SQL Server 2016移植到非Windows平臺，它還增加了一些SQL Server 2016 SP1不具備的新特性。例如： 

• 高可用方面引入了Read-scale可用性組;
• R、python等機器學習方面功能;
• 支持Linux下Docker引擎。

DB2發(fā)布V11.1.1.2版本 

DB2 V11.1 Mod Pack 2 and Fix Pack 2 發(fā)布，主要新特性如下：

1、crash recovery增強

• 通過算法優(yōu)化，降低了pureScale節(jié)點(單節(jié)點數(shù)據(jù)庫也包含在內(nèi))崩潰恢復的時間
• 在崩潰恢復期間，可以通過參數(shù)配置允許應用對數(shù)據(jù)庫建立連接
• 提高事務回滾的性能

2、增強SQL直接對JSON格式的數(shù)據(jù)進行操作的能力，包含了更多函數(shù)的支持

PostgreSQL發(fā)布10 版本 

PostgreSQL 2017 全國用戶會于10月20日-21日在深圳成功召開，來自PostgreSQL核心開發(fā)組的Bruce momjian先生為大會致辭，分享了PostgreSQL 10的重磅特性(并行計算、邏輯訂閱、FDW pushdown、sharding等)，把PostgreSQL定位為一個中心數(shù)據(jù)庫，具備HTAP的能力。

新版本將支持邏輯訂閱、分區(qū)表、quorum based多副本同步復制、表分區(qū)、協(xié)議級多機failover、多列統(tǒng)計信息、sharding增強(聚合下推)、多核并行增強(索引掃描、位圖掃描、merge JOIN等)、安全增強(SCRAM認證模塊)等。非常值得期待。[[209074]]

Greenplum發(fā)布5.1 版本 

Pivotal的Greenplum是基于MPP架構(gòu)的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，它可以滿足下一代數(shù)據(jù)倉庫對大規(guī)模的分析任務的需求。5.1支持的新特性有：

• 增強了GPORCA對短查詢的性能優(yōu)化
• 提升了GPORCA優(yōu)化器性能
• GPORCA可以支持分區(qū)表子節(jié)點的索引
• 支持表與外部程序之間的COPY操作
• gptransfer支持了SHA-256數(shù)據(jù)校驗
• 提升了gprecoverseg的性能
• 增加了新的外部數(shù)據(jù)引擎PXF

二、NoSQL家族

MongoDB 10年修一劍 

或許是巧合，或許是有意，穩(wěn)坐非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫***把交椅的MongoDB于最近成功在納斯達克上市。從MongoDB位于紐約時代廣場的總部走到納斯達克只需幾百步。MongoDB的敲鐘日是10月19日，距離提交***行代碼的日期2007年10月20日，不多不少整整花了10年。

另外，MongoDB 3.6 將在12月發(fā)布。3.6將提供以下幾個主要的功能：

• Change Stream：通過Oplog監(jiān)聽一個集合的DML事件，用來實現(xiàn)pubsub類型的場景;
• Retryable writes：當集群出現(xiàn)換主現(xiàn)象時，寫入操作會被自動重試從而保證應用端的透明;
• JSON Schema：是的，MongoDB將正式支持數(shù)據(jù)庫模式，比起Document Validation更加完善;
• Fully expressive array updates：可以操作嵌套數(shù)組了!
• $lookup： 支持更多的JOIN語法。

Redis 集群技術(shù)發(fā)展 

此部分詳情可閱讀Redis中國用戶組發(fā)起人張冬洪對云棲大會Redis專場的總結(jié)《在Redis集群技術(shù)上，你不可錯過的四大集成者》。

ArangoDB發(fā)布3.3里程碑版 

ArangoDB是一個開源的分布式原生多模型數(shù)據(jù)庫(Apache 2 license)，具有用于文檔、圖形和鍵值的靈活數(shù)據(jù)模型。其類似于SQL 的查詢語言或JavaScript 擴展支持輕松靈活地構(gòu)建高性能應用程序。此外，還支持ACID 交易，并可以輕松實現(xiàn)水平擴展。

近期發(fā)布了程碑版 ArangoDB 3.3，這個里程碑版本包含ArangoDB 新的和改進的數(shù)據(jù)復制引擎Beta階段，GA 計劃于2017年11月發(fā)布。以下為主要更新：

• 重新設計復制協(xié)議使其更加可靠;
• 重構(gòu)和現(xiàn)代化內(nèi)部基礎(chǔ)架構(gòu)，以更好地支持連續(xù)異步復制;
• 添加了對主服務器到其他副本從站之間的自動故障切換的支持;
• 添加了一個新的全局異步復制API，其允許您自動連續(xù)地將整個ArangoDB 單實例(主)映射到另外一個(或更多)。

Github：https://github.com/arangodb/arangodb

三、NewSQL家族[[209074]]

TiDB 1.0版本發(fā)布 

10 月 16 日，TiDB 發(fā)布 GA 版(TiDB 1.0)。該版本對 MySQL 兼容性、SQL 優(yōu)化器、系統(tǒng)穩(wěn)定性、性能做了大量的工作。同期，TiDB 先后完成了與騰訊云和 Ucloud 的深度產(chǎn)品合作，目前已開放內(nèi)測。此舉標志著 PingCAP 進一步布局云計算產(chǎn)業(yè)，TiDB 與***陣營云廠商的深度整合，為更多上云客戶提供真正的 NewSQL 云數(shù)據(jù)庫服務。

源碼地址：https://github.com/pingcap/tidb

目前 HTAP 數(shù)據(jù)庫 TiDB (https://cloud.tencent.com/product/tidb)已正式上線騰訊云開放內(nèi)測。[[209074]]

CockroachDB發(fā)布1.1版本 

CockroachDB 是2014年中在Github發(fā)起的開源項目，旨在打造一個開源的、可伸縮的、跨地域復制且兼容ACID的數(shù)據(jù)庫。CockroachDB的三位創(chuàng)始人均來自Google，并于15年成立Cockroach Labs，目前累積融資5256萬美元。

CockroachDB 在10月12號剛剛發(fā)布了1.1版本。該版本引入了快速導數(shù)據(jù)的功能，可以支持并發(fā)的數(shù)據(jù)導入，目前僅支持CSV格式的數(shù)據(jù)導入。

新版本支持整個集群的SHOW QUERIES以及CANCEL QUERIES,，可以方便運維人員更好地管理集群。

四、時間序列

InfluxDB發(fā)布V1.3.6版本 

InfluxDB是用Go語言寫的，專為時間序列數(shù)據(jù)持久化所開發(fā)。由于使用Go語言，所以各平臺基本都支持，無需外部依賴。其設計目標是實現(xiàn)分布式和水平伸縮擴展。它有三大特性：

1. Time Series(時間序列)：你可以使用與時間有關(guān)的相關(guān)函數(shù)(如***，最小，求和等);
2. Metrics(度量)：你可以實時對大量數(shù)據(jù)進行計算;
3. Eevents(事件)：它支持任意的事件數(shù)據(jù)。

項目地址：

https://portal.influxdata.com/downloads

五、大數(shù)據(jù)生態(tài)圈

Hadoop發(fā)布3.0 beta版本 

2017年10月3號，Apache基金會發(fā)布了Hadoop 3.0版本的***個beta版本，這是3.0版本線的***個beta版本，總共修復了576個bug，并針對3.0的Alpha4版本做出了性能上的改進。這會是3.0的***一個測試版本，讓我們期待3.0 GA正式發(fā)布版的到來。

不過需要注意的是，由于有些嚴重的問題還在修復，測試的過程中，2.8.0版本不建議在立即投入到生產(chǎn)環(huán)境中使用，生產(chǎn)用戶應該等待2.8.1/2.8.2等后續(xù)版本。

版本更新的主要內(nèi)容如下：

http://hadoop.apache.org/docs/r2.8.0/index.html

全部更新列表：

http://hadoop.apache.org/docs/r3.0.0-beta1/hadoop-project-dist/hadoop-common/release/3.0.0-beta1/CHANGES.3.0.0-beta1.html

Druid發(fā)布0.10.1版本

Druid 0.10.1包含了來自超過40位貢獻者的上百項性能提升、穩(wěn)定性提升以及Bug修復。主要的新特性如下：

• TopN查詢的大幅性能提升以及添加其相應的查詢metrics;
• Group By查詢支持Push Down Limit(Limit從Broker下推到Hitorical);
• 更加精準的查詢超時處理;
• Hadoop Indexing支持Amazon S3A文件系統(tǒng);
• 支持Protobuf3.0數(shù)據(jù)格式的數(shù)據(jù)攝入及其它改進;
• 通過Http讀取數(shù)據(jù)的Firehose;
• 從云存儲進行實時索引的磁盤空間管理改進;
• 改進Coordinator lookups管理;
• 新的Kafka metric emitter;
• 新增列字段比較的filter;
• Druid SQL的大量改進。

SnappyData 1.0.0正式版發(fā)布 

隨著SnappyData 1.0.0正式發(fā)布，SnappyData 100%兼容 Spark2.1~2.2，支持 Spark ML和 Spark MLLib 算法庫，全面轉(zhuǎn)向機器學習領(lǐng)域：

• 支持 Spark 所有機器學習算法
• SnappyData和Spark的Dataset自動轉(zhuǎn)換
• 提供Stream Table流式表結(jié)構(gòu)

六、國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫概覽

達夢數(shù)據(jù)庫發(fā)布***版本V7.1.6.3 

達夢數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)是達夢公司推出的具有完全自主知識產(chǎn)權(quán)的高性能數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，簡稱DM。目前產(chǎn)品的***版本是達夢數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)7.0版本，簡稱DM7。

DM7是達夢公司在總結(jié)DM系列產(chǎn)品研發(fā)與應用經(jīng)驗的基礎(chǔ)之上，吸收主流數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的優(yōu)點，采用類Java的虛擬機技術(shù)設計的新一代數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。DM7基于成熟的關(guān)系數(shù)據(jù)模型和標準的接口，是一個跨越多種軟硬件平臺、具有大數(shù)據(jù)管理與分析能力、高效穩(wěn)定的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。

目前官網(wǎng)***的可下載版本是V7.1.6.3，近期主要改動表現(xiàn)在Oracle兼容性、性能、功能和修復已有bug。

OceanBase發(fā)布1.4.51版本 

近期，OceanBase數(shù)據(jù)庫在外部業(yè)務、產(chǎn)品開發(fā)上都有突破性的進展，達到了新高度：

浙商銀行、南京銀行相繼在互聯(lián)網(wǎng)金融核心系統(tǒng)中采用OceanBase數(shù)據(jù)庫，其中浙商銀行系統(tǒng)已成功上線運行，南京銀行系統(tǒng)正在進行上線前的生產(chǎn)演練。這是國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)在商業(yè)銀行在線交易型業(yè)務中的***使用!

7月，OceanBase高可用部署有了一個新的里程碑：支付寶的會員ID系統(tǒng)采用OceanBase“三地五中心”部署方式，建立了城市級故障自動容災能力。這是***個完全依賴數(shù)據(jù)庫內(nèi)部機制建立的城市級故障自動容災系統(tǒng)，并且應用在金融領(lǐng)域的核心業(yè)務上，具有重要的標志性的意義。

OceanBase數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品持續(xù)改進：只讀副本功能，可以方便地構(gòu)建低成本的讀寫分離集群;前后端協(xié)議checksum機制，有效地應對網(wǎng)絡故障引起的數(shù)據(jù)包錯誤;同義詞功能和回收站功能，有效應對DBA誤刪除索引和truncate table引起的系統(tǒng)故障。

SequoiaDB 發(fā)布v2.8.3企業(yè)版 

SequoiaDB巨杉數(shù)據(jù)庫作為一款金融級分布式數(shù)據(jù)庫，包括分布式OLTP、新一代NoSQL以及分布式對象存儲這幾個主要領(lǐng)域，實現(xiàn)包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的全類型數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理。

作為一款企業(yè)級的分布式數(shù)據(jù)庫平臺，巨杉數(shù)據(jù)庫也在加快發(fā)展自己的技術(shù)生態(tài)，通過與BI的集成，打通數(shù)據(jù)存儲管理--數(shù)據(jù)分析--數(shù)據(jù)展現(xiàn)，形成端到端的數(shù)據(jù)管理能力。

SequoiaDB巨杉數(shù)據(jù)庫是Spark全球14家認證發(fā)行商之一，長期以來與Spark緊密合作。通過引入Spark內(nèi)存計算框架，構(gòu)建了分析型數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)架構(gòu)。同時將數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)呈現(xiàn)分層，可以根據(jù)用戶實際的需求對接相應的BI產(chǎn)品。完善了分析型數(shù)據(jù)的管理流程。