抱歉了，这个月的每月DB-Engines 来得太晚了，因为旧病复发，病情进一步的加重了很多，我实在无法伏案写作，在此我需要感谢协和医院万新华教授，帮我提前安排治疗。救了我一命。这次痉挛发作，真的是前所未有的重，到了后期我的头已经到了肩膀了，巨疼无比，连呼吸都感觉到困难。
朝花夕拾系MySQL 8.0 组复制，已经更新完结。MySQL Shell 将于下个月恢复更新,MogDB 学习记录还在持续更新。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与理解。
首先恭喜PostgreSQL 又一次获得年度数据库的的殊荣。最近几年无论PostgreSQL的技术还是PostgreSQL社区，都受到了DBA们的追捧。国内各大数据库商厂也都推出了基于PostgreSQL 推出自己的魔改产品，比如说华为的opengauss 和国内一些主流商厂在此笔者就不指名道姓了。应该说国产数据库一片繁荣从很大程度上得利于PostgreSQL。我曾在去年年末年度数据库大猜想进行了预测2023年年度数据库有可能是PostgreSQL。这是连续几年写DB-Engines 数据库排行榜的积累。没有任何一件事情是白做的。总有收获，总有积累。本月的DB-Engines Ranking 共有417个产品上线，与上个月持平。本月DB-Engines 再次普跌为主，大部分数据库产品出现了分数出现下跌的情况。Microsoft SQL Server 以-27.23的成绩领跌全榜。Snowflake 以6.04的佳绩本月领涨全榜。
前十名中本月排名中，Snowflake 以总分125.92的成绩赶超Microsoft Access 高歌猛进的来到全榜第九名，我在去年11期的时候曾经说过Snowflake理想位置是第九，过了两个月Snowflake就达成了。在此恭喜Snowflake。 Microsoft SQL Server本月出现大跌，貌似要给PostgreSQL让出第三的位置。两者相差227.64，这一关对于PostgreSQL并不容易。但是可以期待，上进心还是要有的万一实现了呢？
Snowflake 短短八年期，冲上全榜第九。
11到20之间中,本月排名没有变化。需要关注的产品是Google BigQuery 本月在全线下跌的情况下在本月区间的依然以1.31的成绩领涨本区间。期待今年的Google BigQuery产品有更好的作为。
21到50之间，HBase，dBASE，CouchDB各上升一位，ClickHouse和Prometheus上升两位。其它产品做出相应的位置变化。值得注意是时序数据库产品Prometheusu首次进入前五十。
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
