经过多年的风云变幻，到了2019年3月，我们可以从这个排名列表中非常容易地看到2019数据库引擎全球排名TOP10的数据库系统供应商为：
Oracle
MySQL
Microsoft SQL Server
PostgreSQL
MongoDB
IBM DB2
Microsoft Access
Redis
ElasticSearch
SQLite
可见，数据库流行程度的打分很有意思，当然排名落后的并不代表不好,比如SAP HANA。排名最靠前的并不代表没有难处，比如IBM DB2。
但是，完全可以作为业内了解数据库全球状况的客观参考。
数据库引擎排名得分的计算方法比较简单，也十分公开与客观。
数据库引擎排名是按当前流行程度排列的数据库管理系统列表。目前使用以下参数来衡量系统的普及程度。我们一起来看看这个数据库排名如何打分的：
一是，网站上提及系统的次数，以搜索引擎查询的结果数计量。目前，使用Google、Bing和Yandex进行测量。为了得到计算的相关结果，将与the term database一起搜索<system name>，例如“oracle”和“database”。
二是，对系统的一般兴趣，对于这个测量，目前仅使用谷歌趋势中的搜索频率。
三是，有关系统的技术讨论频率，参考了在著名的IT相关问答站点提及DBA及相关DBA讨论中涉及数据库系统的相关问题数量和感兴趣的用户数量。
四是，提到数据库系统的相关工作机会数量，参考并采用了领先的求职搜索引擎上提供的数量，而且只是简单的雇佣。
五是，专业网络中提到数据库系统的配置文件数，参考并采用国际上最流行的专业网络linkedin和upwork。
六是，与社交网络的相关性，计算Twitter推特的数量，其中提到了数据库系统。
七是，通过对单个参数的标准化和平均化来计算数据库系统的普及值。这些数学转换是以某种方式进行的，以便保持各个系统的距离。这意味着，当系统A在数据库引擎中的值是系统B的两倍大时，那么当对单个评估标准求平均值时，它的流行程度是系统B的两倍。
八是，为了消除数据源自身数量变化带来的影响，普及度得分始终是一个相对值，应该仅与其他系统进行比较。
九是，数据库引擎排名不度量系统的安装数量，也不度量它们在IT系统中的使用情况。可以预料，通过数据库引擎排名（例如在讨论或工作机会中）衡量的该数据库系统普及程度的增加，必定先于相应的数据库系统获得广泛使用的特定时间。
因此，数据库引擎排名可以作为早期指标用作业内参考。
【2019年3月数据库引擎全球排名最全名单】
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