隨機互聯網、大數據、區塊鏈等技術的興起、繁榮，對底層數據的要求也越來越多樣化，數據庫相關的存儲、管理工具也是層出不窮，如何選出自己適合的數據庫將成為棘手的問題，本文將介紹DB-Engines對各大數據庫的排名規則或許對你選出適當的數據庫有參考作用。
下圖是今天2018.2.26日登錄DB-Engines 查詢的排名。
DB-Engines的數據庫排名是根據當前數據庫的流行程度進行排名。具體有如下幾個維度。
1、數據庫系統在網絡上被提及的次數。主要是指 數據庫名如Oracle+database 在含Google，Bing 和Yandex搜索引擎上搜索到的數目。
2、對該數據庫的感興趣程度。在此維度上，主要指在谷歌趨勢中被查詢的頻次。
3、專業技術討論中提到該數據庫的次數。數據來源于在知名開發者社區Stack Overflow 和 DBA Stack Exchange 中被提問以及使用的次數。
4、各類招聘描述中對該數據庫提及次數。數據主要來源于主流招聘網站Indeed 和Simply Hired。
5、專業網站中使用的頻率。主要數據來源于全球性職場社交平臺LinkedIn及Upwork。
6、社交平臺的相關度。主要統計以該數據庫在twitter中提到的次數。
DB-Engines排名通過將以上數據標準化、平均化后統計各數據庫的價值。一般來講某數據庫A綜合受歡迎程度是另外一個數據庫B的兩倍則意味著在某個單一指標平均后A數據庫指標也是B數據庫的兩倍。
DB-Engines排名并不代表數據庫的安裝數量，或者使用量。但某數據庫越來越受歡迎則代表在一定時間范圍內更加廣泛的使用。因此DB-engines排名可以作為早期指標來使用。
以上是DB-Engines 排名的具體規則，涵蓋了常見搜索引擎、開發者社區、職場社交網絡等，但個人認為可以補充如下幾個方向：
1、專業學術研究報告中提及的次數及被引用的次數。
2、各開源數據庫源碼更新頻率。各商業數據庫消費者數量。
3、各培訓機構對數據庫的培訓課程及參與人數。
4、中國及其他國家以上各類指標的統計次數。
通過以上現有的統計維護再加上擴充的維度，將會更加清晰、準確的展現各個數據庫的排名。
當然對于其他的排名，我們也可以采取類似的方式，從特色到一般，然后從一般到特殊。比如各虛擬幣的排名，你想到了什么呢？
我想了下面的一些點：
1、交易平臺上線率。
2、各交易平臺該虛擬幣的流通量、流通率。
3、Google trends 中該虛擬幣的搜索數量。
4、各求職網站及社交平臺對虛擬幣的提及次數。
5、各培訓機構對虛擬幣或者ICO的培訓課程及參與人數。
6、虛擬幣白皮書提及率及轉發量。
7、某虛擬幣作為代幣的數量。
8、微博、微信、twitter等對虛擬幣的提及次數。
歡迎留言補充~
