在年终岁尾之际，盘一盘大家比较关心的一些数据。今天先来看看各大数据库在过去一年的表现!
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先来看看数据库流行度总体走势：
视频请查看这里
数据获取
所有的数据都来源自一个数据库流行趋势统计网站：
https://db-engines.com/
Method 1
我们先来看获取数据方法，首先我们可以在下面地址中看到一个包含所有数据库信息的表格：
https://db-engines.com/en/ranking
然后可以进入到每个数据库详情页面中，该数据库历年流行度数据都会在页面加载之后包含在 JavaScript 的变量中：
https://db-engines.com/en/ranking_trend/system/Oracle
所以我们可以通过解析该 JavaScript 代码来获取每个数据库的历年数据，同时为了加快抓取速度，使用了异步请求。
先抓取所有数据库名称信息，通过 Pandas 的 read_html 方法可以方便的读取 HTML 中的 Table 数据：
importpandasaspd
mystr='Detailedvendor-providedinformationavailable'
defset_column3(column3):
ifmystrincolumn3:
column3=column3.split(mystr)[0]
returncolumn3
url='https://db-engines.com/en/ranking'
tb=pd.read_html(url)
db_tb=tb[3].drop(index=[0,1,2])[[0,1,2,3,4,5,6,7]]
#处理数据
db_tb[3]=db_tb[3].apply(set_column3)
#保存数据
db_tb.to_csv('db_tb.csv')
异步抓取数据库详细信息：
asyncdeffetch(session,url):
asyncwithsession.get(url)asresponse:
returnawaitresponse.text()
asyncdefget_db_data(db_name):
url='https://db-engines.com/en/ranking_trend/system/%s'%db_name
asyncwithaiohttp.ClientSession()assession:
res=awaitfetch(session,url)
content=BeautifulSoup(res,"html.parser")
content.find_all("script")
db_data=content.find_all("script")[2].string
src_text=js2xml.parse(db_data)
src_tree=js2xml.pretty_print(src_text)
data_tree=BeautifulSoup(src_tree,'html.parser')
data_tree.find_all('number')
data=[]
foriindata_tree.find_all('number'):
data.append(i['value'])
date_list=gen_time('%s-%s'%(data[0],str(int(data[1])+1)))
date_value=list(zip(date_list,data[3:]))
d_data=zip([db_nameforiinrange(len(date_value))],date_value)
awaitsave_data(d_data)
defgen_time(datestart,dateend=None):
ifdateendisNone:
dateend=time.strftime('%Y-%m',time.localtime(time.time()))
datestart=datetime.datetime.strptime(datestart,'%Y-%m')
dateend=datetime.datetime.strptime(dateend,'%Y-%m')
date_list=list(OrderedDict(((datestart+timedelta(_)).strftime(r"%Y-%m"),None)for_inrange((dateend-datestart).days)).keys())
date_list.append('2019-12')
returndate_list
if__name__=='__main__':
db_tb=pd.read_csv('db_tb.csv')
db_name=db_tb['3'].values.tolist()
loop=asyncio.get_event_loop()
tasks=[get_db_data(name)fornameindb_name]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()
Method 2
下面再来介绍第二种方法，方法更简单，但是抓取时需要处理的地方更多一些。
我们可以直接访问下面的地址，同样的，在页面加载完成后，会返回所有数据库的历年数据信息：
https://db-engines.com/en/ranking_trend
那么我们就可以直接解析此处的 JavaScript 信息，获取对应数据库的数据即可。
不过由于有些数据库的历史数据有缺失，所以需要做特殊处理：
foriindata_tree.find_all('object'):
date_list=gen_time('%s-%s'%(year_list[0],str(int(year_list[1])+1)))
data=[]
tmp_list=[]
db_name=i.find('string')
ifi.find('null'):
null_num=len(i.find_all('null'))
tmp_list=list(zip(date_list[:null_num],['0'foriinrange(null_num+1)]))
date_list=date_list[null_num:]
forjini.find_all('number'):
data.append(j['value'])
两种方法各有优缺点，小伙伴儿们可以自行选择适合自己的方式。拿到数据之后，我们就可以做统计分析啦。
数据库总榜
可以看出，关系型数据库还是当今的王者，流行度前四名都被它们所占据，而 Oracle 虽然连年表现不佳，为人诟病，但是依靠多年的积累，仍然牢牢把持着榜首的位置。
MySQL 似乎从来没有令用户失望，也是稳稳的占据二哥的位置。
而唯一挤进前五的非关系型数据库则是 MongoDB，在文档数据库领域，绝对是大哥大!
我们再通过一张散点图来感受下不同数据库之间的差距：
主流数据库榜单
我这里又选取了总榜中的前五名，再加上 key-value 数据库的代表 Redis 和搜索数据库的代表 ES 来作为对比对象。
先来看看它们在 2019 年的整体走势：
可以看到它们在 2019 年总体表现还是比较平稳的，其中榜首三强都是在年末出现了不同程度的下滑，而与之对应的则是 PG 数据库的增长了。
再来看下这七大数据库今年的增长率：
可以看到 MySQL 是增长率最高的数据库，而 Redis 在 2019 年则表现不佳，呈现了负增长的趋势。
下面我们再把时间拉长，看看从 2012 年到现在，各大数据库的表现情况：
Oracle 和 MS Server 整体来看确实呈现下降的趋势，而 MySQL 则稍稍有些增长。
同时 PostgreSQL 增长比较明显，尤其是从 2017 年开始，流行度超越 MongoDB，相对应的，这个时间段也是榜首三大数据库的下滑期。
接下来再根据不同的数据库类型，来分别查看下各种类型数据库的流行趋势。
关系型数据库
对于关系型数据库，榜首四强实在太强：
我们去除掉这四种数据库，来看看其他关系型数据库的历年走势：
可以看出，IBM 的 DB2 和微软的 Access 近年都有下滑的趋势，而作为 MySQL 的开源版 MariaDB，则呈现了很强的上升趋势，看来大家拥抱开源的信念不减呢!
Key-Value 数据库
再来看看 K-V 数据库，毫无疑问，近些年 Redis 风光无限，占据了大部分的市场份额。
而曾经的王者 Memcached，则因为种种原因，流行度不断下滑：
可以看到，2016 年为起点，随着云计算的风起云涌，亚马逊和微软的 K-V 数据库增长迅猛，而 Memcached 则逐渐衰落，但是 Redis 凭借其良好的表现，仍然一路高歌!
文档数据库
现在进入到文档数据库时间，毫无疑问 MongoDB 的地位无可动摇：
而亚马逊的 Amazon DynamoDB 数据库凭借着云服务的兴起，也成功占有一席之地!
从历年流行度走势图中可以看出，MongoDB 在持续增长的路上，一骑绝尘了。
而 Amazon DynamoDB 则从 2017 年开始慢慢占据市场份额，拉开与其他文档数据库的差距。
时序数据库
时序数据库也有一个霸主，那就是 InfluxDB，不过整体来说，各方势力实力均衡!
Kdb、Prometheus 和 OpenTSDB 等都在各自擅长的领域发挥着不可替代的作用。
当然啦，InfluxDB 数据库就是那颗最耀眼的星，迅猛的发展趋势，让它成功杀出重围。
而 RRDtool 数据库却多少有些高开低走的味道，不知道什么时候能够看到它王者归来!
图数据库
下面我们再来看看图数据库，它在知识图谱领域是当仁不让的首选数据库类型，尤其是 Neo4j，就算你没有使用过，怎么也听说过它的大名吧!
再来看看近些年的流行度走势呢：
Neo4j 和 Microsoft Azure Cosmos DB 走势迅猛，看来在知识图谱兴起的时代，图数据库也要呈现二分天下的态势了。
搜索数据库
最后我们再来看看搜索数据库的情况：
没有一丝丝疑问，大火的 ES 成功占据榜首，之后就是 Splunk 和 Solr，这三位基本占据了搜索数据库的大部分市场。
从历年走势中看出，Solr 有些扎心了，随着 ES 和 Splunk 的强势崛起，Solr 似乎慢慢归于平静了。
不过无论是 ES 的耀眼光芒还是 Splunk 的新贵登基，可以预见的是在未来的很长一段时间里，搜索数据库领域仍然会是它们的三足鼎立!
最后再通过一个视频，来看看不同类型数据库的流行度变化情况：
视频请查看这里
完整代码：
https://github.com/zhouwei713/data_analysis/tree/master/Annual_Ceremony/DB
作者：周萝卜
简介：Python 学习者。爱好爬虫、数据分析及可视化等，个人公众号《萝卜大杂烩》，期待与你相遇!
