转眼间进入11月份，2023年已经余额不足，11月的北京真的很冷，最近病情又开始反复，上次打肉毒素是八月份，才过去了三个月，这是这几年来，第一次这么早。本月不再以跌唱主角，大部分的数据库有所上涨。快要到年末了，各家数据库产品也在冲年绩。朝花夕拾系列MySQL 8.0 组复制，已经更新完结。MySQL Shell 持续更新中,MogDB 学习记录也在持续更新。最近更新了许多同事们的优秀文章，非常难得。非常值得看。正在学习MogDB/openGuass 的朋友，推荐订阅学习。欢迎大家订阅。谢谢大家的持续关注与支持。
本月的DB-Engines Ranking共有416个产品上线，较上个月415个，增加了1个产品，本月DB-Engines 以上涨为主，大部分数据库产品出现了分数上涨的情况。Oracle 以15.61领涨全榜。
前十名中本月排名中，排位与上个月没有变化。Oracle 本月再一次大涨15.61。这是本年度继上个月和7月份大涨之后再次大涨，Oracle 近一年来成绩非常不错，较去年已经上涨了35.34。 MySQL 本月大跌18.07。MySQL 最近一年来，每月起浮较大。最近一年来已经跌了90.30分。Microsoft SQL Server 本月涨了14.54，这对于Microsoft SQL Server来说是不错的成绩。本月SQLlite 和Microsoft Access 之间只差0.09分、下个月如果没有意外有可能再发生反转的情况。
11到20之间中，第11名连续两年年度数据库Snowflake本月得分与Microsoft Access 距离再次拉开，本月微跌2.24 收于121 我个人认为理想位置应该是第九名，希望在不久的未来可以达到。Google BigQuery在上个月进入前20，本月再次上升一位以总分59.31 暂列第19名，Google BigQuery 产品有可能成为年度数据库的候选之一。
21到50之间，Neo4j,Amazon Redshift,Vertica , dBASE,Netezza,OpenSearch，H2各上升一位，H2 再次进入前50。
各位下个月见。
DB-Engines Ranking的分数计算方法
DB-Engines Ranking 是一个数据库管理系统列表，按其当前受欢迎程度进行排名。我们使用以下参数来衡量系统1的受欢迎程度：
网站上系统的提及次数，以搜索引擎查询中的结果数来衡量。目前，我们使用Google和Bing进行此测量。为了只计算相关结果，我们搜索 以及术语数据库，例如“Oracle”和“database”。对系统的普遍兴趣。 对于此测量，我们使用Google 趋势中的搜索频率。
关于系统的技术讨论频率。 我们使用著名的 IT 相关问答网站Stack Overflow和DBA Stack Exchange上相关问题的数量和感兴趣的用户数量。工作机会的数量，其中提到了系统。 我们使用领先的工作搜索引擎Indeed和Simply Hired上的报价数量。
专业网络中的配置文件数量，其中提到了系统。 我们使用国际上最流行的专业网络LinkedIn。
社交网络中的相关性。我们计算了Twitter推文的数量，其中提到了该系统。
我们通过对各个参数进行标准化和平均来计算系统的流行度值。这些数学变换以某种方式进行，以便保留各个系统的距离。这意味着，当系统 A 在 DB-Engines Ranking 中的值是系统 B 的两倍时，那么在单个评估标准上进行平均时，它的受欢迎程度是两倍。为了消除数据源本身数量变化带来的影响，流行度分数始终是一个相对值，只能与其他系统进行比较来解释。
DB-Engines 排名不衡量系统的安装数量，或它们在 IT 系统中的使用。可以预期，由 DB-Engines 排名衡量的系统受欢迎程度的增加（例如在讨论或工作机会中）在系统的相应广泛使用之前某个时间因素。因此，DB-Engines Ranking 可以作为早期指标。
