量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W 关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云 社区评选为“年度最佳作者”。
DB-Engines公布了3月份数据库的最新排名。DB-Engines根据数据库当前的受欢迎程度进行排名，主要使用以下参数来衡量一个系统的受欢迎程度：
- 该系统在网站上被提及的次数：以搜索引擎查询结果的数量来衡量。目前，我们使用谷歌和Bing进行测量。
- 大众对系统感兴趣的程度：对于这个度量，我们使用谷歌趋势中的搜索频率。
- 系统技术讨论的频率：我们使用著名的IT相关Q&A站点Stack Overflow和DBA Stack Exchange上相关问题的数量和感兴趣的用户数量。
- 工作JD中提到的系统的数量：我们使用的是领先的工作搜索引擎Indeed和Simply Hired上的招聘数量。
- 在职业社交网站中：专业人士简历中系统被提及的数量。我们使用国际上最流行的职业网络LinkedIn。
- 社交网络：我们计算推特上提到系统的推文数量。
时间序列数据库
我们首先关注时间序列数据库的排名，量化投资特别是基于高频数据的策略，对于时序数据库有着很强烈的需求。其中InfluxDB、Kdb 和Prometheus长时间霸占DB-Engine榜单前三。
在榜单前20我们也看到了来自国内的数据库DolphinDB和TDengine，能够在这样一份主要基于英文媒体及网站为统计源的榜单中，在众多数据库中挤入前20，也确实是实力的象征。
图类型数据库
随着知识图谱等另类数据，比如产业图谱、供应链图谱及公司图谱，越来越多的应用到量化投资中，图类型数据库也逐渐成为刚需。当然Neo4j依然霸榜，榜单前10中也有阿里云发布的GraphDB，及维加星信息科技发布的TigerGraph。
希望以上榜单能够给大家在实际应用选型时有个参考。
