大家好，最近全国疫情高发，笔者已经一个多月没下楼了。安份的做一个真正的技术宅男。现在这时刻生命安全什么都需要, 拒绝一切出门活动，不给国家增加负担。这是今年的最后一期DB-Engines，且行且珍惜。
朝花夕拾系列，目前更新到第十四章组复制，将对组复制技术进行深入的学习研究。欢迎各位加入学习。MySQL 8.0 组复制 欢迎大家跟我一起撸文档。另外，朝花夕拾系列第13章MySQL 8.0 复制补遗目前进度已经完成。同时MogDB 学习记录也在持续更新。 欢迎大家订阅。
本月DB-Engines 有些奇怪，大概是因为前三个月跌得太过凶猛，本月Oracle和SQL SERVER 开始回暧。IBM Db2 还上升了一位。Oracle 本月增加8.62 总得分1250.31，较去年下降了31.43。本月最大上涨是Microsoft SQL SERVER 上涨了11.84。IBM DB2 只增加了0.52,超过Elasticserch 目前排在第7位。
本月，11到20之间去年的年度数据库Snowflake超越了Cassandra，排在第11位。上个月刚刚超过了MariaDB。Snowflake 真是神速。Snowflake是给2022年画上一个完美的句号。明年2023年，Snowflake 将向前十发起挑战。
21到50之间，历来波动较大，本月较为平静，只有Google BigQuery，InfluxDB和 Hazelcast各上升一位。Hazelcast是一个内存数据库，有兴趣的同学可以访问官网，https://hazelcast.com/，获取更多信息。
各位，明年见了。
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。
