月度归档: 2013 年 4 月

  • 2013年初排名前50位的数据库

    数据来源: DB-Engines 发布的 4 月份最新的数据库排名。MySQL 上升迅速,目前已经超过微软的 SQL Server 排在第二位。

    rank

     

    统计排名的主要依据:

    1. Number of mentions of the system on websites, measured as number of results in search engines queries. At the moment, we use Google and Bing for this measurement. In order to count only relevant results, we are searching for “<system name> database”, e.g. “Oracle database”.
    2. General interest in the system. For this measurement, we use the frequency of searches in Google Trends.
    3. Frequency of technical discussions about the system. We use the number of related questions and the number of interested users on the well-known IT-related Q&A site Stack Overflow.
    4. Number of job offers, in which the system is mentioned. We use the number of offers on the leading job search engine Indeed.
    5. Number of profiles in professional networks, in which the system is mentioned. We use the internationally most popular professional network LinkedIn.

    以下是前 50 名详细的排名数据:

    Rank Last Month DBMS Database Model Score Changes
    1. 1. Oracle  Relational DBMS 1560.59 +27.20
    2. 3. MySQL  Relational DBMS 1342.45 +47.24
    3. 2. Microsoft SQL Server  Relational DBMS 1278.15 -40.21
    4. 4. PostgreSQL  Relational DBMS 174.09 -3.07
    5. 5. Microsoft Access  Relational DBMS 161.40 -8.77
    6. 6. DB2  Relational DBMS 155.02 -4.31
    7. 7. MongoDB  Document store 129.75 +5.52
    8. 9. SQLite  Relational DBMS 88.94 +5.68
    9. 8. Sybase  Relational DBMS 80.16 -5.25
    10. 10. Solr  Search engine 46.15 +2.99
    11. Teradata  Relational DBMS 44.93
    12. 11. Cassandra  Wide column store 38.57 +2.21
    13. 12. Redis  Key-value store 35.58 +3.15
    14. 13. Memcached  Key-value store 24.80 -0.17
    15. 14. Informix  Relational DBMS 24.00 +0.10
    16. 15. HBase  Wide column store 21.84 +1.40
    17. 16. CouchDB  Document store 18.72 +0.42
    18. 17. Firebird  Relational DBMS 12.24 -1.54
    19. Netezza  Relational DBMS 11.14
    20. 18. Sphinx  Search engine 9.55 +0.09
    21. 19. Neo4j  Graph DBMS 8.34 +0.90
    22. 21. Elasticsearch  Search engine 8.31 +1.56
    23. 22. Riak  Key-value store 7.20 +1.10
    24. 20. Vertica  Relational DBMS 6.98 -0.42
    25. Greenplum  Relational DBMS 6.29
    26. 26. Couchbase  Document store 5.33 +1.16
    27. SAP HANA  Relational DBMS 5.26
    28. 23. Ingres  Relational DBMS 4.85 -0.66
    29. 24. Interbase  Relational DBMS 4.57 -0.59
    30. 29. DynamoDB  Key-value store 4.48 +0.65
    31. 25. RavenDB  Document store 4.14 -0.09
    32. 28. MarkLogic  Native XML DBMS 4.10 +0.19
    33. 30. Jackrabbit  Content store 4.10 +0.29
    34. 27. Sybase IQ  Relational DBMS 3.66 -0.31
    35. 35. MariaDB  Relational DBMS 3.22 +0.58
    36. 32. Derby  Relational DBMS 3.13 -0.13
    37. 33. Berkeley DB  Key-value store 3.07 +0.13
    38. 31. SQL Anywhere  Relational DBMS 3.04 -0.48
    39. 34. Adabas  Multivalue DBMS 2.97 +0.18
    40. 36. SimpleDB  Key-value store 2.56 +0.09
    41. 37. mSQL  Relational DBMS 2.30 +0.31
    42. 38. H2  Relational DBMS 2.04 +0.14
    43. 39. Virtuoso  Relational DBMS 1.96 +0.12
    44. 40. MaxDB  Relational DBMS 1.95 +0.24
    45. 42. Caché  Object oriented DBMS 1.69 +0.19
    46. 41. TimesTen  Relational DBMS 1.69 +0.12
    47. 43. Db4o  Object oriented DBMS 1.42 +0.10
    48. Google Search Appliance  Search engine 1.27
    49. 46. HyperSQL  Relational DBMS 1.21 +0.10
    50. 45. Accumulo  Key-value store 1.16 -0.12
    51. 44. Versant Object Database  Object oriented DBMS 1.03 -0.26
    52. 47. IMS  Navigational DBMS 1.02 +0.05
    53. Infobright  Relational DBMS 1.01
    54. 52. Oracle NoSQL  Key-value store 0.96 +0.31
    55. 48. ObjectStore  Object oriented DBMS 0.91 +0.00
    56. 50. Tamino  Native XML DBMS 0.88 +0.08
    57. 49. Drizzle  Relational DBMS 0.84 -0.01
    58. ParAccel  Relational DBMS 0.78
    59. 55. IDMS  Navigational DBMS 0.76 +0.16
    60. 53. Sedna  Native XML DBMS 0.73 +0.10
    61. 54. Jena  RDF store 0.71 +0.09
    62. 51. Infinispan  Key-value store 0.63 -0.06
    63. 58. Sesame  RDF store 0.58 +0.10
    64. 56. Mnesia  Document store 0.57 +0.06
    65. 57. VoltDB  Relational DBMS 0.40 -0.10
    66. 60. solidDB  Relational DBMS 0.39 +0.00
    67. 61. GT.M  Key-value store 0.38 +0.02
    68. 62. Xapian  Search engine 0.38 +0.05
    69. 59. OrientDB  Graph DBMS 0.37 -0.04
    70. Kognitio  Relational DBMS 0.32
    71. 64. DEX  Graph DBMS 0.29 +0.01
    72. 67. Tokyo Cabinet  Key-value store 0.28 +0.02
    73. 68. Clustrix  Relational DBMS 0.27 +0.02
    74. 65. MonetDB  Relational DBMS 0.26 +0.00
    75. 66. Hypertable  Wide column store 0.26 -0.00
    76. 69. Pervasive PSQL  Relational DBMS 0.26 +0.02
    77. 72. InfiniDB  Relational DBMS 0.24 +0.03
    78. 71. BaseX  Native XML DBMS 0.24 +0.01
    79. 70. OpenBase  Relational DBMS 0.24 +0.00
    80. 73. VistaDB  Relational DBMS 0.23 +0.02
    81. 63. Compass  Search engine 0.21 -0.12
    82. 74. Cubrid  Relational DBMS 0.18 +0.01
    83. 75. NuoDB  Relational DBMS 0.17 +0.02
    84. 82. Hibari  Key-value store 0.17 +0.04
    85. 1010data  Relational DBMS 0.17
    86. 81. Perst  Object oriented DBMS 0.16 +0.03
    87. 79. Aerospike  Key-value store 0.16 +0.02
    88. 80. Project Voldemort  Key-value store 0.14 -0.00
    89. 77. AllegroGraph  RDF store 0.13 -0.01
    90. 78. Tokyo Tyrant  Key-value store 0.13 -0.01
    91. 87. Scalaris  Key-value store 0.12 +0.07
    92. 85. CloudSearch  Search engine 0.12 +0.02
    93. 83. Akiban  Relational DBMS 0.11 -0.00
    94. 84. LevelDB  Key-value store 0.11 -0.00
    95. 89. MemSQL  Relational DBMS 0.09 +0.06
    96. 76. Kdb+  Relational DBMS 0.07 -0.08
    97. 91. LucidDB  Relational DBMS 0.07 +0.05
    98. 86. eXtremeDB  Relational DBMS 0.06 +0.01
    99. 94. Exasol  Relational DBMS 0.05 +0.04
    100. 88. Meronymy  RDF store 0.04 +0.00
    101. 96. InfoGrid  Graph DBMS 0.03 +0.03
    102. 90. Stardog  RDF store 0.02 -0.00
    103. InfiniteGraph  Graph DBMS 0.01
    104. 93. Mulgara  RDF store 0.01 -0.01
    105. 92. 4store  RDF store 0.01 -0.01
    106. 95. ObjectDB  Object oriented DBMS 0.01 -0.01
    107. ScimoreDB  Relational DBMS 0.00

    The following database management systems could not be ranked, because their popularity is below the threshold of our ranking method.

    • ArangoDB  (Document store)
    • Bangdb  (Key-value store)
    • BrightstarDB  (RDF store)
    • CloudKit  (Document store)
    • Clusterpoint  (Document store)
    • CodernityDB  (Key-value store)
    • DensoDB  (Document store)
    • Djondb  (Document store)
    • Eloquera  (Object oriented DBMS)
    • eXist-db  (Native XML DBMS)
    • FlockDB  (Graph DBMS)
    • FoundationDB  (Key-value store)
    • GenieDB  (Relational DBMS)
    • GraphBase  (Graph DBMS)
    • Hamsterdb  (Key-value store)
    • HyperDex  (Key-value store)
    • HyperGraphDB  (Graph DBMS)
    • JustOneDB  (Relational DBMS)
    • Kyoto Cabinet  (Key-value store)
    • Kyoto Tycoon  (Key-value store)
    • ModeShape  (Content store)
    • OpenQM  (Multivalue DBMS)
    • RaptorDB  (Document store)
    • RethinkDB  (Document store)
    • SchemafreeDB  (Document store)
    • SearchBlox  (Search engine)
    • SisoDb  (Document store)
    • SmallSQL  (Relational DBMS)
    • Srch²  (Search engine)
    • Starcounter  (Relational DBMS)
    • Tarantool  (Key-value store)
    • Terrastore  (Document store)
    • TomP2P  (Key-value store)
  • 新浪微博上线微人脉 涉足职业SNS

    作为新浪“微字辈”新成员,微人脉(http://renmai.weibo.com)日前向所有新浪微博用户正式开放了。

    微人脉曾在公测之初的几天内便获得了主流科技博客的密集报道,并在新浪微博上引起了互联网和猎头行业人士的讨论。它的产品设计中处处体现着成为中国版LinkedIn的显著企图,和新浪微博这块已然生长出用户自发商务社交行为的土壤相结合,激荡出了辽阔的想象空间。

    weirenmai2013

     

    眼下的LinkedIn可谓炙手可热,其营收主要来自对招聘和求职需求的满足——招聘企业寻找合适的职位候选人、求职者接洽心仪的目标公司或机构。但LinkedIn的产品设计并未直接对招聘行为提供便利的基础设施,这家比Facebook更老牌的社交网络服务商更加倾向于让专业招聘者主动出击,它所提供的强大的搜索和推荐,以及和电子邮件无缝互联的站内信功能,足以让熟稔LinkedIn的职业人士和初来乍到的职场新手都感到称心如意。

    另外,LinkedIn不是一个专供猎头纵情驰骋的围猎场,它也很适合销售和商务拓展人员在其中寻找目标客户或合作伙伴,通过人脉(Connections)的推荐或付费发送站内信的方式取得联系。

    相比Facebook上市后长期的乏力表现,LinkedIn的股价表现非常抢眼(2012年11月中至2013年2月底上涨超过60%,市盈率超过800),互联网评论家们异口同声地对它给出了高度评价。与此同时,善于“山寨”的中国互联网市场上,却还没有出现成功的模仿者——只有一些勉强支撑的先驱或已经倒下的先烈。于是,谁能真正做成中国版LinkedIn、如何做好中国版LinkedIn的问题,被国内互联网圈内人士在各种场合屡屡提及。

    微人脉正式开放的时机不错:一来当下LinkedIn风光无限,国内任何一个建造水平尚可的商务社交网络都显得不容小觑;二来中华英才网这一著名传统招聘网站近期极具象征性的衰落,令业界对新形态的互联网招聘充满期待。

    微人脉生长在新浪微博之上,也不失为明智之举。与优仕、天际等职业社交网站需要白手起家从零开始吸引用户不同,新浪微博上业已聚集了令人人网、开心网等传统的以娱乐互动为主的社交网络服务商艳羡不已的大量的进行招聘、营销、行业互动的活跃用户,只要微人脉运营得当,获得大量优质的目标用户应该比较轻松。

    微人脉的口号是“拓展人脉,发现机遇”,潜台词即“把人找对,把事办妥”。这一产品取向和LinkedIn相差无几 – 以商务合作、招聘或求职为目的的关系拓展。

    微人脉和LinkedIn相同或类似的地方:

    • 吸引用户填写个人资料,包括教育经历和工作经历、技能、项目经验等。这一点除了页面表现和交互方式更加友好外,与传统招聘网站区别不算大;
    • 鼓励用户对他人进行总体或某项经历、经验进行评价,力求形成生动详实的针对每个用户的职业形象的社会化描述。这的确是社交网络时代个人资料的新型完善方式,但是,恐怕只有极少数人会给他人差评,尤其在中国特色的传统人情社会。当然被评价的次数和评价的具体内容仍然具有很可观的参考价值;
    • 搜索搜人、搜公司的功能;
    • 根据个人资料和共同认识的人,向用户推荐“可能感兴趣的人”。这已经成为社交网络和新型IM的标配了。

    微人脉和LinkedIn不同的地方:

    • 微人脉提供了“机遇”功能,允许用户直接发布“招聘”、“求职”、“项目合作”、“其他”信息。目前可见的机遇以招聘类为主,用户浏览机遇时,可以询问或投递简历。LinkedIn没有这项基础设施,可能的原因前面已经提到:LinkedIn并不希望自己的产品设计带有强烈的招聘属性。微人脉将招聘功能做实,避免了对LinkedIn可能给新用户的形象和功能上的模糊感,但也因此加重了“新型招聘网站”的痕迹;
    • 微人脉并未强调“二度人脉”、“三度人脉”,以及关系更远的用户的区别,只有人脉和非人脉之分,看上去不那么高科技。这可能是出于简洁或务实的考虑:在浏览非人脉时能看到或看不到共同人脉,就已经足以让人察觉与对方的关系远近了。
    • 微人脉没有群组(Groups)功能,取而代之的是“行业圈”。行业圈可被理解为每个行业是一个大群组(用户无法自行建立小群组),产品设计倾向于鼓励用户输入较长篇幅的文字,相信微人脉对此功能寄予厚望,希望用户在此进行高质量的UGC行为。鉴于LinkedIn存在大量死寂的群组,微人脉的行业圈的实际效果还有待观察;
    • 微人脉没有发布Update(类似发微博)的功能。这一点很容易理解,因为它生长在新浪微博上,显然没有必要在距离如此靠近的社区内重复制造发微博的功能。想要了解微人脉用户的最新动态很简单,访问他们的微博就是了;

    二者的页面设计处处不同,看得出微人脉团队有自己的想法,没有进行“虔诚拷贝”。

    除了自身功力,对于微人脉来说,脚下的新浪微博这条大船是否安稳也是影响成败的重要因素。近期关于新浪微博被微信夺去不少流量的言论甚嚣尘上,微信的朋友圈功能的确圈走了很多把微博当做QQ空间的用户,一些“大V”也平移到了微信公众账号上,但新浪微博仍是品牌塑造和自我展现的重要阵地。同时,微博也拥有微信无法企及的信息纵深。

    如何巧妙利用微博进行传播、吸引新浪微博用户,将是微人脉推广面临的主要课题。希望微人脉尽量避免“微字辈”家族惯用的肤浅骚扰进行推广,那样会适得其反。

    关于微人脉能否在新浪微博上为国人打造出真正媲美LinkedIn的商务社交平台,仍然有待验证,让我们拭目以待。

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