datenbanken

Endlich mal kein JavaScript. Dafür wird es nun spannend für Softwarehersteller, die über lange Zeit viel Geld mit Datenbank-Lizenzen verdient haben. Wohin wird dieses Geld wandern, wenn Open Source-Datenbanken so beliebt sind? Vielleicht in den Betrieb, sprich die magische Cloud? Die Tage der Prozessorkern basierten Lizenzen sind sicher gezählt, wobei wohl noch im Jahre 2142 eine DB2-Installation auf irgendeiner AIX-Machine irgendwo in einem Bunker laufen wird.

Nachfolgend sind nur Datenbanken erwähnt, die von mindestens fünf Entwicklern genannt wurden. Zusatznennungen über die Vorauswahl hinaus gibt es in diesem Jahr praktisch keine. Einzig hervorzuheben ist Cockroach DB, die speziell für horizontale Skalierung in Containern entwickelt wurde und kompatibel ist mit PostgreSQL-Clients. Doch auch Cockroach DB konnte die Entwickler-Marke 5 nicht knacken. Wir sind gespannt auf 2021, wenn wir Cockroach DB in die Vorauswahl übernehmen.

>Relevante Daten als Online-Excel

Datenbanken, die Entwickler/innen nutzen

• Im Vergleich zum Vorjahr macht PostgreSQL den grössten Schritt und überholt sogar MSSQL. Noch beachtenswerter ist allerdings Kafka, welche 2019 noch keine 5 Nennungen erreichte und jetzt direkt auf Platz 12 gesprungen ist. Von der Aufnahme in die Vorauswahl hat ausserdem H2 stark profitiert, eine Datenbank, die nahtlos in eine Java-Applikation integriert werden kann. Im internationalen Vergleich handelt es sich hier um eine Schweizer Ausnahme.
• Spannend ist auch, dass Elasticsearch MongoDB überholt – wobei MongoDB eher zurückgefallen ist, als dass Elasticsearch stark gewachsen wäre. Auch Lucene, die Basistechnologie für Elasticsearch, konnte einen Sprung nach oben machen. Unbeantwortet dabei bleibt die Frage, ob Entwickler/innen dies bewusst gewählt haben, weil sie Elasticsearch nutzen, oder ob sie Lucene als eigene Lösung einsetzen.
• Berücksichtigt man, dass MariaDB ein Fork von MySQL ist und zählt die Nennungen zusammen, so führen auf “MySQL” basierende Datenbanken mit riesigem Abstand. Die Aufspaltung des MySQL-Projektes erfolgte als Reaktion auf die Übernahme durch Oracle – eine Entwicklung, die mittlerweile öfter beobachtet werden konnte (OpenOffice, Java uvm.). Was das über die Firma Oracle aussagt, muss sich jeder selbst überlegen.
• Als kleine Schweizer Anekdote: Jackrabbit entstand in Basel bei Day (heute Adobe) und dient als Basis für deren Content Management System CQ5. Unter dem Namen “Adobe Experience Manager” findet sich dieses heute in Grosskonzernen.
• Im Bereich hochperformanter Key-Value-Storages baut Redis den Abstand zu Memcached weiter aus.
• Interessanterweise wurde etcd nicht genannt – eine Datenbank, die als Herzstück von Kubernetes extrem häufig eingesetzt wird, aber aus Sicht von Entwickler/innen hier wohl trotzdem keine Relevanz hat.

2020		2019
MySQL & MariaDB	486	MySQL & MariaDB	513
MySQL	321	MySQL	350
PostgreSQL	279	Microsoft SQL Server	261
Microsoft SQL Server	251	PostgreSQL	231
Oracle	223	Oracle	199
SQLite	188	SQLite	188
MariaDB	165	MariaDB	163
Elasticsearch	143	MongoDB	139
MongoDB	121	Elasticsearch	139
Redis	114	Redis	97
H2	110	Firebase	50
Kafka	74	Google Cloud Storage	47
Firebase	62	IBM Db2	30
Lucene	48	Memcached	28
IBM Db2	35	Amazon RDS/Aurora	26
InfluxDB	33	Amazon DynamoDB	26
Google Cloud Storage	30	Microsoft Azure Cosmos DB	21
Memcached	30	Neo4j	19
C-Tree	27	Cassandra	17
Amazon RDS/Aurora	20	Couchbase	17
Hazelcast	20	C-Tree*	11
Microsoft Azure Cosmos DB	19	Google BigQuerry	10
Amazon DynamoDB	19	H2*	9
Neo4j	17	Apache Hbase	9
Pervasive	16	Apache Hive	6
Cassandra	12	Amazon Redshift	5
SAP HANA	12
Apache Jackrabbit Oak	9
Google Cloud Datastore	7
Couchbase	6
Google BigQuerry	6
Firebird	6

Datenbanken, die Entwickler/innen gerne nutzen möchten

• Klare Sieger sind Open Source-Datenbanken. In den Top 5 gibt es keine einzige proprietäre Lösung. Erst auf Platz 8, 9 und 10 folgen Angebote, die nicht komplett Open Source sind – allerdings auch nicht im klassischen Sinn von Oracle,, sondern Database-as-a-Service-Cloud- Lösungen wie Firebase oder Cosmos DB.
• Allgemein waren die Teilnehmer/innen hier weniger antwortwillig als letztes Jahr, gleichzeitig verteilen sich die Antworten aber auch auf mehr Lösungen.
• Microsoft SQL Server verlor hier fast 50 Prozent der Stimmen; dies ohne zu berücksichtigen, dass es 2020 mehr Teilnehmer/innen gab.
• Und Oracle, welche 2019 noch immerhin 10 Erwähnungen fand, will 2020 nur ein einziger Entwickler neu nutzen.

2020		2019
PostgreSQL	64	MongoDB	82
MongoDB	61	Elasticsearch	74
Elasticsearch	50	PostgreSQL	73
Kafka	49	Neo4j	45
Redis	34	Firebase	40
MySQL	29	Redis	38
Neo4j	28	Google Cloud Storage	34
Firebase	25	MySQL	29
Google Cloud Storage	25	Cassandra	29
Microsoft Azure Cosmos DB	21	MariaDB	24
Cassandra	21	SQLite	23
MariaDB	19	Microsoft Azure Cosmos DB	22
Couchbase	14	Couchbase	22
Google BigQuerry	13	Microsoft SQL Server	19
Amazon RDS/Aurora	12	Amazon DynamoDB	18
Hazelcast	11	Google BigQuerry	15
Microsoft SQL Server	10	Memcached	12
InfluxDB	10	Apache Hive	12
Memcached	9	Oracle	10
Lucene	8	Amazon RDS/Aurora	9
SQLite	7	Apache Hbase	9
Amazon DynamoDB	7	Amazon Redshift	6
Apache Hive	6
Google Cloud Datastore	6
H2	5

Datenbanken, die Entwickler/innen mögen

• Auch hier macht PostgreSQL einen grossen Sprung nach vorne: Entwickler/innen scheinen die 1996 aus einem Projekt an der University of California/Berkeley entstandene Lösung sehr zu schätzen. Erstaunlich, bedenkt man, dass die Basis für PostgreSQL 1985 gelegt wurde, es sich also um eine der mit Abstand ältesten Lösungen auf dieser Liste handelt.
• Böse Zungen könnten behaupten, dass die meisten Datenbanken wie Whiskey mit längerer Lagerung mehr geschätzt werden und JavaScript Frameworks eher wie Joghurt-Drinks möglichst frisch sein sollten. Mal schauen, ob aus den Joghurtdrinks guter Hartkäse wird.
• Auch hier sind Open Source-Lösungen wieder ganz vorne. Allerdings schneidet auch MS SQL  viel besser ab. Somit ist die Microsoft-Lösung die wohl beliebteste unter den proprietären Datenbanken, auch wenn kaum eine Entwickler/in diese neu einsetzen möchte. Oracle ist hier wieder auf der Liste und konnte sogar ein wenig zulegen. 
• Rechnet man auch hier wieder mit einem “Nutzung/Akzeptanz”-Faktor, ist PostgreSQL erneut der absoluter Gewinner, gefolgt von SQLite, Elasticsearch, Redis und weiteren. Interessanter Weise sagen gleich viele Entwickler (121), dass sie MongoDB gerne nutzen, wie Entwickler/innen, die angeben es einzusetzen.

Mögen 2020		Mögen 2019		Eingesetzt 2020
MySQL & MariaDB	351	MySQL & MariaDB	315	MySQL & MariaDB	486
PostgreSQL	261	MySQL	204	MySQL	321
MySQL	227	PostgreSQL	189	PostgreSQL	279
SQLite	166	SQLite	128	Microsoft SQL Server	251
Microsoft SQL Server	144	Microsoft SQL Server	123	Oracle	223
MariaDB	124	MongoDB	115	SQLite	188
MongoDB	121	MariaDB	111	MariaDB	165
Elasticsearch	119	Elasticsearch	98	Elasticsearch	143
Redis	111	Redis	86	MongoDB	121
Oracle	93	Oracle	71	Redis	114
H2	88	Firebase	44	H2	110
Kafka	70	Neo4j	33	Kafka	74
Firebase	52	Google Cloud Storage	23	Firebase	62
Lucene	41	Amazon DynamoDB	23	Lucene	48
Neo4j	40	Memcached	22	IBM Db2	35
Google Cloud Storage	32	Amazon RDS/Aurora	22	InfluxDB	33
InfluxDB	28	Microsoft Azure Cosmos DB	18	Google Cloud Storage	30
Memcached	26	Cassandra	17	Memcached	30
Cassandra	21	Couchbase	14	C-Tree	27
Amazon RDS/Aurora	18	IBM Db2	10	Amazon RDS/Aurora	20
Microsoft Azure Cosmos DB	18	Google BigQuerry	9	Hazelcast	20
Hazelcast	17	Apache Hbase	7	Microsoft Azure Cosmos DB	19
Amazon DynamoDB	16			Amazon DynamoDB	19
Google BigQuerry	13			Neo4j	17
IBM Db2	12			Pervasive	16
SAP HANA	12			Cassandra	12
Couchbase	11			SAP HANA	12
Google Cloud Datastore	10			Apache Jackrabbit Oak	9
C-Tree	9			Google Cloud Datastore	7
Apache Jackrabbit Oak	7			Couchbase	6
Apache Hive	6			Google BigQuerry	6
ArangoDB	6			Firebird	6
Firebird	5
Pervasive	5

Datenbanken, die Entwickler/innen nicht nutzen mögen

Fairerweise wurden hier ebenfalls MySQL und MariaDB zusätzlich zusammen aufgeführt. Trotzdem mögen dreimal so viele Entwickler/innen MySQL oder MariaDB, wie es nicht mögen.

Doch zunächst ein kleines Gedankenspiel: Nachfolgend ein kleiner “Mögen / nicht mögen” Score für die 10 meist genutzten Datenbanken (je höher der Score, desto besser):

Einführen 2020		Einführen 2019		Gerne neu nutzen 2020
PostgreSQL	101	PostgreSQL	64	PostgreSQL	64
MySQL & MariaDB	57	MySQL & MariaDB	61	MySQL & MariaDB	48
Elasticsearch	48	MongoDB	39	MongoDB	61
MongoDB	46	MariaDB	32	Elasticsearch	50
Redis	44	Elasticsearch	32	Kafka	49
Kafka	36	Redis	28	Redis	34
MariaDB	33	MySQL	22	MySQL	29
MySQL	24	SQLite	22	Neo4j	28
SQLite	20	Microsoft SQL Server	16	Firebase	25
Microsoft SQL Server	19	Oracle	9	Google Cloud Storage	25
Firebase	19	Google Cloud Storage	8	Microsoft Azure Cosmos DB	21
H2	16	Firebase	8	Cassandra	21
Neo4j	14	Neo4j	6	MariaDB	19
Google Cloud Storage	13	Cassandra	5	Couchbase	14
Microsoft Azure Cosmos DB	11	Microsoft Azure Cosmos DB	4	Google BigQuerry	13
Cassandra	9	Amazon DynamoDB	4	Amazon RDS/Aurora	12
Amazon DynamoDB	8	Amazon RDS/Aurora	4	Hazelcast	11
Amazon RDS/Aurora	7	IBM Db2	3	Microsoft SQL Server	10
Google BigQuerry	7			InfluxDB	10
InfluxDB	7			Memcached	9
Lucene	7			Lucene	8
Memcached	5			SQLite	7
Google Cloud Datastore	5			Amazon DynamoDB	7
Couchbase	4			Apache Hive	6
SAP HANA	4			Google Cloud Datastore	6
Oracle	3			H2	5

• So betrachtet markieren Microsoft SQL und Oracle klar die Schlusspositionen. Immerhin kann Microsoft SQL doch noch leicht mehr Entwickler/innen begeistern als verärgern. Mit Faktor 0.68 ist Oracle weit abgeschlagen.
• Spannend ist auch zu sehen, dass MariaDB bei den eigenen Benutzern doppelt so beliebt ist wie MySQL. Wir möchten hier keinen Fokus auf eine Firma setzen, aber diese Zahlen zwingen uns zu erwähnen, dass diese Veränderung wohl durch die Oracle-Übernahme entstanden ist. Da beide Datenbanken (Oracle und MySQL) in den Top 5 der meist genutzten Lösungen sind, sollte diese Einsicht nicht unerwähnt bleiben.
• Mit dem höchsten Wohlfühlfaktor ist hier Redis zu finden; eine Lösung, die man in der Regel mit sehr wenig Aufwand, aber oft extrem hohem Mehrwert in ein Softwareprojekt integrieren kann. Denn Redis kann nicht viel, aber das kann es dafür absolut grossartig – Daten mit einem Key abspeichern und wieder zurückliefern. Und zwar so schnell, dass man vor 20 Jahren die Entwickler von Redis noch als mit dem Teufel im Bund verbrannt hätte.
• Aber auch PostgreSQL lässt sich hier sehen: 11 mal mehr Entwickler/innen geben an, dass sie gerne damit arbeiten, als solche, die nicht so viel Spass damit haben.

Nicht mögen 2020		Nicht mögen 2019		Mögen 2020
Oracle	136	Oracle	103	MySQL & MariaDB	351
MySQL & MariaDB	115	Microsoft SQL Server	92	PostgreSQL	261
Microsoft SQL Server	93	MySQL & MariaDB	85	MySQL	227
MySQL	89	MySQL	68	SQLite	166
IBM Db2	42	IBM Db2	31	Microsoft SQL Server	144
MongoDB	30	MongoDB	22	MariaDB	124
MariaDB	26	SQLite	20	MongoDB	121
Elasticsearch	26	MariaDB	17	Elasticsearch	119
SAP HANA	25	Elasticsearch	17	Redis	111
PostgreSQL	23	Microsoft Azure Cosmos DB	14	Oracle	93
Firebase	22	PostgreSQL	13	H2	88
Pervasive	20	Google Cloud Storage	12	Kafka	70
Amazon DynamoDB	18	Redis	10	Firebase	52
SQLite	17	Memcached	10	Lucene	41
Kafka	16	Cassandra	10	Neo4j	40
H2	15	Amazon DynamoDB	16	Google Cloud Storage	32
C-Tree	14	Firebase	9	InfluxDB	28
Google Cloud Storage	13	Amazon RDS/Aurora	9	Memcached	26
Amazon RDS/Aurora	13	Google BigQuerry	9	Cassandra	21
Microsoft Azure Cosmos DB	13	Couchbase	8	Amazon RDS/Aurora	18
Neo4j	11	Teradata	8	Microsoft Azure Cosmos DB	18
Cassandra	10	Amazon Redshift	7	Hazelcast	17
Couchbase	10	Neo4j	6	Amazon DynamoDB	16
Memcached	9	Apache HBase	6	Google BigQuerry	13
Apache Jackrabbit Oak	9	Apache Hive	6	IBM Db2	12
Lucene	9			SAP HANA	12
Firebird	8			Couchbase	11
Hazelcast	8			Google Cloud Datastore	10
ArangoDB	8			C-Tree	9
Google BigQuery	7			Apache Jackrabbit Oak	7
Teradata	7			Apache Hive	6
Google Cloud Datastore	7			ArangoDB	6
Redis	6			Firebird	5
Apache Hbase	6			Pervasive	5
ADABAS	6
Apache Hive	5
Amazon Redshift	5
InfluxDB	5

Datenbanken, die Entwickler/innen einführen möchten

• Auch hier hat PostgreSQL einen grossen Schritt gemacht. Über den Grund können wir nur spekulieren. Ist es die JSONB-Unterstützung, welche PostgreSQL zur NoSQL/Dokumentendatenbank werden lässt? Ist es ein anderer neuer Vorteil, welcher uns nicht bekannt ist? Oder sind es viele Entwickler/innen, die von anderen SQL Datenbanken zu einer neuen Lösung migrieren und dabei mit PostgreSQL glücklich werden? Oder alles zusammen?
• An zweiter Stelle bleibt die Kombo MySQL/MariaDB, während Elasticsearch neu auf Rang 3 rückt. Letztere ist allgemein die führende Lösung für die Freitextsuche. Aber auch für weitere Bereiche rund um das Speichern, Indizieren und Durchsuchen von unstrukturierten Daten scheint sie immer breiteren Einsatz zu finden.
• Auch hier ist Kafka ganz nach vorne gerutscht – eine verteilte Streaming-Plattform für Events und Daten, welche im weitesten Sinne auch eine hoch spezialisierte Datenbank ist. In Zeiten von asynchronen Abläufen, Parallelisierung, Containerisierung, Microservices und horizontaler Skalierung ist eine zentrale Lösung, welche Datenstreams managt, unabdingbar.
• Interessant ist auch das Trio Google Firebase, Azure Cosmos DB und Amazon DynamoDB: Obwohl sie sich in ihrer Funktionalität und den darunter liegenden Technologien stark unterscheiden, haben sie doch eines gemeinsam: Bei allen handelt es sich um Datenbanken, die extrem effizient als Service von einem einzelnen grossen Cloud-Anbieter angeboten werden. Trotz hohem Vendor-Lockin scheint dieses Prinzip Anklang zu finden. 

Einführen 2020		Einführen 2019		Gerne neu nutzen 2020
PostgreSQL	101	PostgreSQL	64	PostgreSQL	64
MySQL & MariaDB	57	MySQL & MariaDB	61	MySQL & MariaDB	48
Elasticsearch	48	MongoDB	39	MongoDB	61
MongoDB	46	MariaDB	32	Elasticsearch	50
Redis	44	Elasticsearch	32	Kafka	49
Kafka	36	Redis	28	Redis	34
MariaDB	33	MySQL	22	MySQL	29
MySQL	24	SQLite	22	Neo4j	28
SQLite	20	Microsoft SQL Server	16	Firebase	25
Microsoft SQL Server	19	Oracle	9	Google Cloud Storage	25
Firebase	19	Google Cloud Storage	8	Microsoft Azure Cosmos DB	21
H2	16	Firebase	8	Cassandra	21
Neo4j	14	Neo4j	6	MariaDB	19
Google Cloud Storage	13	Cassandra	5	Couchbase	14
Microsoft Azure Cosmos DB	11	Microsoft Azure Cosmos DB	4	Google BigQuerry	13
Cassandra	9	Amazon DynamoDB	4	Amazon RDS/Aurora	12
Amazon DynamoDB	8	Amazon RDS/Aurora	4	Hazelcast	11
Amazon RDS/Aurora	7	IBM Db2	3	Microsoft SQL Server	10
Google BigQuerry	7			InfluxDB	10
InfluxDB	7			Memcached	9
Lucene	7			Lucene	8
Memcached	5			SQLite	7
Google Cloud Datastore	5			Amazon DynamoDB	7
Couchbase	4			Apache Hive	6
SAP HANA	4			Google Cloud Datastore	6
Oracle	3			H2	5

Datenbanken, die Entwickler/innen ersetzen möchten

• Gemäss Umfrage steht die Ablösung von MySQL und MariaDB hoch auf der Wunschliste; einzig Oracle schneidet schlechter ab.
• Dies steht im starken Kontrast zu PostgreSQL, das trotz ihrer starken Verbreitung kaum genannt wird. Auch hier folgt zunächst das Gedankenspiel um den Nutzen-/Ersetzen-Faktor (je höher der Wert, desto weniger Nutzer fordern die Ablösung):

(Wie viele nutzen es / wie viele möchten es ersetzen = Faktor)

Redis            114 / 2 = 57 
PostgreSQL        279 / 10 = 27.9
MongoDB        121 / 19 = 16.36
Elasticsearch        143 / 10 = 14.3
SQLite            188 / 18 = 10.44
MariaDB        165 / 22 = 7.5
MySQL & MariaDB     486 / 109 = 4.45
Microsoft SQL Server    251 / 60 = 4.18
MySQL            321 / 87 = 3.68
Oracle            223 / 115 = 1.93
IBM Db2        35 / 23 = 1.52

• So ist gut ersichtlich, dass IBM DB2 und Oracle sogar noch deutlich unbeliebter sind als MySQL oder MSSQL. Im absolut extremen Gegensatz dazu stehen wieder Redis und PostgreSQL, die mit Faktor 15 und 30 deutlich weniger Ablösungsdruck verspüren.
   

Ersetzen 2020		Ersetzen 2019		Genutzt 2020
Oracle	115	MySQL & MariaDB	74	MySQL & MariaDB	486
MySQL & MariaDB	109	MySQL	66	MySQL	321
MySQL	87	Oracle	61	PostgreSQL	279
Microsoft SQL Server	60	Microsoft SQL Server	55	Microsoft SQL Server	251
IBM Db2	23	IBM Db2	20	Oracle	223
MariaDB	22	MongoDB	19	SQLite	188
MongoDB	19	SQLite	13	MariaDB	165
SQLite	18	PostgreSQL	8	Elasticsearch	143
Pervasive	18	MariaDB	8	MongoDB	121
Firebase	14	Elasticsearch	6	Redis	114
H2	11	Google Cloud Storage	6	H2	110
PostgreSQL	10	Firebase	6	Kafka	74
Elasticsearch	10	Redis	4	Firebase	62
Memcached	9	Microsoft Azure Cosmos DB	4	Lucene	48
SAP HANA	9	Memcached	4	IBM Db2	35
C-Tree	8	Couchbase	4	InfluxDB	33
Neo4j	7	Cassandra	3	Google Cloud Storage	30
Lucene	7	Amazon RDS/Aurora	3	Memcached	30
Cassandra	6	Apache Hbase	3	C-Tree	27
Couchbase	6	Teradata	3	Amazon RDS/Aurora	20
Apache Jackrabbit Oak	6			Hazelcast	20
Firebird	5			Microsoft Azure Cosmos DB	19
				Amazon DynamoDB	19
				Neo4j	17
				Pervasive	16
				Cassandra	12
				SAP HANA	12
				Apache Jackrabbit Oak	9
				Google Cloud Datastore	7
				Couchbase	6
				Google BigQuerry	6
				Firebird	6

Datenbanken, die Entwickler/innen behalten wollen

• Stellt man die Ergebnisse aus dem Kapitel “ersetzen” daneben, lässt sich gut zeigen wo es eine starke Spaltung der Nutzerschaft gibt, ob die Lösung behalten oder ersetzt werden soll.
• Zum Beispiel wollen 141 Entwickler/innen Microsoft SQL behalten, während 60 Entwickler/innen eine Ablösung empfehlen. Daraus lässt sich schliessen, dass MSSQL trotz zahlreicher Forderungen nach ihrer Ablösung wohl noch lange bestehen wird.
• Umgekehrt verhält es sich bei IBM Db2, welche gerade mal 6 Empfehlungen zur Weiterführung bei 23 Nennungen auf der “ersetzen”-Liste aufweist. Ähnlich sieht es bei Oracle aus.
• Wenig Beachtung hat hier bisher SQLite gefunden, eine unscheinbare SQL-Datenbank, die ähnlich wie H2 meist direkt in die Applikation eingebettet genutzt wird. Dies, obwohl sie praktisch allgegenwärtig ist – zum Beispiel in Chrome und Firefox, wo praktisch dauernd unzählige SQL-Queries auf SQLite laufen. Aber auch Windows 10 nutzt SQLite vermehrt in Kernfunktionalitäten des Betriebssystems. Und auch Apple nutzt SQLite in unzähligen eigenen Applikationen, angefangen bei iTunes, bis hin zum iPhone selbst. Man könnte sagen, SQLite ist vielleicht die am meisten genutzte und am wenigsten beachtete Datenbank.

Behalten 2020		Behalten 2019		Ersetzen 2020
PostgreSQL	156	MySQL	130	Oracle	115
MySQL	141	PostgreSQL	115	MySQL & MariaDB	109
MySQL & MariaDB	104	Microsoft SQL Server	98	MySQL	87
SQLite	103	SQLite	78	Microsoft SQL Server	60
MariaDB	87	MongoDB	60	IBM Db2	23
Elasticsearch	77	MariaDB	59	MariaDB	22
Oracle	68	Elasticsearch	59	MongoDB	19
Redis	63	Oracle	49	SQLite	18
H2	57	Redis	44	Pervasive	18
MongoDB	49	Firebase	20	Firebase	14
Kafka	32	Memcached	15	H2	11
Firebase	24	Google Cloud Storage	13	PostgreSQL	10
Lucene	22	Amazon RDS/Aurora	9	Elasticsearch	10
Memcached	13	Neo4j	9	Memcached	9
InfluxDB	13	Couchbase	8	SAP HANA	9
Google Cloud Storage	12	Cassandra	8	C-Tree	8
Amazon RDS/Aurora	12	Amazon DynamoDB	6	Neo4j	7
Neo4j	11	Google BigQuerry	5	Lucene	7
C-Tree	9			Cassandra	6
Hazelcast	9			Couchbase	6
Amazon DynamoDB	8			Apache Jackrabbit Oak	6
Microsoft Azure Cosmos DB	7			Firebird	5
IBM Db2	6
Cassandra	6
Google BigQuery	4
SAP HANA	4
Google Cloud Datastore	4