Method of calculating the scores of

Method of calculating the scores of the DB-Engines Ranking

The DB-Engines Ranking is a list of database management systems ranked by their current popularity. We measure the popularity of a system by using the following parameters:

Number of mentions of the system on websites, measured as number of results in search engines queries. At the moment, we use Google and Bing for this measurement. In order to count only relevant results, we are searching for " database", e.g. "Oracle database".

General interest in the system. For this measurement, we use the frequency of searches in Google Trends.

Frequency of technical discussions about the system. We use the number of related questions and the number of interested users on the well-known IT-related Q&A sites Stack Overflow and DBA Stack Exchange.

Number of job offers, in which the system is mentioned. We use the number of offers on the leading job search engines Indeed and Simply Hired.

Number of profiles in professional networks, in which the system is mentioned. We use the internationally most popular professional network LinkedIn.

Relevance in social networks. We count the number of Twitter tweets, in which the system is mentioned.

We calculate the popularity value of a system by standardizing and averaging of the individual parameters. These mathematical transformations are made in a way ​​so that the distance of the individual systems is preserved. That means, when system A has twice as large a value in the DB-Engines Ranking as system B, then it is twice as popular when averaged over the individual evaluation criteria.

The DB-Engines Ranking does not measure the number of installations of the systems, or their use within IT systems. It can be expected, that an increase of the popularity of a system as measured by the DB-Engines Ranking (e.g. in discussions or job offers) precedes a corresponding broad use of the system by a certain time factor. Because of this, the DB-Engines Ranking can act as an early indicator.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีการคำนวณคะแนนของการจัดอันดับเครื่องยนต์ DBการจัดอันดับเครื่องยนต์ DB เป็นรายการของระบบการจัดการฐานข้อมูลการจัดอันดับตามความนิยมของพวกเขาปัจจุบัน เราวัดความนิยมของระบบ โดยใช้พารามิเตอร์ต่อไปนี้:จำนวนของการกล่าวถึงระบบบนเว็บไซต์ วัดเป็นจำนวนผลลัพธ์ในแบบสอบถามของเครื่องมือค้นหา ในขณะนี้ เราใช้ Google และ Bing สำหรับวัดนี้ จะนับเฉพาะที่เกี่ยวข้องผลลัพธ์ เรากำลังค้นหา" ฐานข้อมูล" เช่น"Oracle ฐานข้อมูล"สนใจทั่วไปในระบบ สำหรับวัดนี้ เราใช้ความถี่ของการค้นหาในกูเกิลเทรนดส์ความถี่ของการสนทนาทางเทคนิคเกี่ยวกับระบบ เราใช้หมายเลขของคำถามที่เกี่ยวข้องและจำนวนผู้สนใจรู้จักไอคิวและไซต์กองล้นและแลกเปลี่ยนรวมกองจำนวนงานเสนอ ซึ่งระบบดังกล่าว เราใช้จำนวนข้อเสนอชั้นนำเครื่องมือค้นหางานแน่นอนและก็จ้างงานหมายเลขโพรไฟล์ในเครือข่ายมืออาชีพ ซึ่งระบบดังกล่าว เราใช้เครือข่ายมืออาชีพระดับสากลนิยมอย่างไร LinkedInเกี่ยวข้องในเครือข่ายทางสังคม เรานับจำนวนของทวิตเตอร์ฟีด ซึ่งระบบดังกล่าวเราสามารถคำนวณค่าความนิยมของระบบ standardizing และหาค่าเฉลี่ยของพารามิเตอร์แต่ละตัว การแปลงทางคณิตศาสตร์เหล่านี้จะทำในลักษณะให้รักษาระยะห่างของแต่ละระบบ หมายถึงที่ เมื่อระบบมีสองขนาดใหญ่มูลค่าในการจัดอันดับเครื่องยนต์ DB เป็นระบบ B แล้วได้สองครั้งได้รับความนิยมเมื่อ averaged ผ่านเกณฑ์การประเมินแต่ละการจัดอันดับเครื่องยนต์ DB วัดจำนวนการติดตั้งระบบ หรือใช้ภายในระบบได้ ก็สามารถคาดหวัง ว่า การเพิ่มขึ้นของความนิยมของระบบวัดจากการจัดอันดับของเครื่อง DB (เช่นในการสนทนาหรือมีงาน) ก่อนหน้าใช้กว้างสอดคล้องระบบ โดยปัจจัยเวลาที่แน่นอน ด้วยเหตุนี้ การจัดอันดับเครื่องยนต์ DB สามารถทำหน้าที่เป็นตัวบ่งชี้ก่อน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีการคำนวณคะแนนของ DB-เครื่องยนต์ตามลำดับตามลำดับ DB-เครื่องยนต์เป็นรายการของระบบการจัดการฐานข้อมูลการจัดอันดับโดยความนิยมในปัจจุบันของพวกเขา เราวัดความนิยมของระบบโดยใช้พารามิเตอร์ต่อไปนี้: จำนวนของระบบการกล่าวถึงในเว็บไซต์วัดเป็นตัวเลขของผลในการสืบค้นเครื่องมือค้นหา ในขณะที่เราใช้ Google และ Bing สำหรับการวัดนี้ เพื่อที่จะนับเฉพาะผลการค้นหาที่เกี่ยวข้องเรากำลังค้นหา "



ฐานข้อมูล "เช่น" ฐานข้อมูลของออราเคิล ". ที่สนใจทั่วไปในระบบ. สำหรับวัดนี้เราจะใช้ความถี่ของการค้นหาใน Google Trends. ความถี่ของการอภิปรายทางวิชาการเกี่ยวกับระบบ. เราใช้จำนวนของคำถามที่เกี่ยวข้องและจำนวนผู้ใช้ที่สนใจ ที่รู้จักกันดีไอทีที่เกี่ยวข้อง Q & A เว็บไซต์กองมากเกินและ DBA กองแลกเปลี่ยน. จำนวนข้อเสนองานซึ่งในระบบที่ถูกกล่าวถึง. เราใช้จำนวนข้อเสนอในเครื่องมือค้นหาชั้นนำงานที่แท้จริงและจ้างเพียง. จำนวนโปรไฟล์ใน เครือข่ายมืออาชีพซึ่งในระบบที่ถูกกล่าวถึง. เราใช้ในระดับสากลที่เป็นที่นิยมมืออาชีพมากที่สุดเครือข่าย LinkedIn. ความสัมพันธ์กันในเครือข่ายสังคม. เรานับจำนวนของทวิตเตอร์ทวิตเตอร์ซึ่งในระบบที่ถูกกล่าวถึง. เราคำนวณค่าความนิยมของระบบโดยมาตรฐาน และค่าเฉลี่ยของแต่ละพารามิเตอร์. แปลงทางคณิตศาสตร์เหล่านี้จะทำในลักษณะเพื่อให้ระยะห่างของแต่ละระบบการเก็บรักษาไว้. ซึ่งหมายความว่าเมื่อระบบมีขนาดใหญ่เป็นสองเท่าค่าใน DB-เครื่องยนต์ตามลำดับเป็นระบบ B, แล้วมันเป็นสองเท่าเมื่อได้รับความนิยมเฉลี่ยเกินเกณฑ์การประเมินของแต่ละบุคคล. ตามลำดับ DB-เครื่องยนต์ไม่ได้วัดจำนวนการติดตั้งระบบหรือการใช้งานของพวกเขาภายในระบบไอที ก็สามารถที่จะคาดหวังว่าการเพิ่มขึ้นของความนิยมของระบบการวัดโดย DB-เครื่องยนต์ตามลำดับ (เช่นในการอภิปรายหรืองานบริการ) นำใช้ในวงกว้างที่สอดคล้องกันของระบบโดยปัจจัยเวลาที่แน่นอน ด้วยเหตุนี้ DB-เครื่องยนต์ตามลำดับสามารถทำหน้าที่เป็นตัวบ่งชี้ต้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิธีคำนวณคะแนนของเครื่องมือฐานข้อมูลการจัดอันดับ

เครื่องมือ DB จัดรายการของระบบการจัดการฐานข้อมูลโดยอันดับความนิยมของพวกเขาในปัจจุบัน เราวัดความนิยมของระบบโดยการใช้พารามิเตอร์ต่อไปนี้ :

จำนวนกล่าวถึงของระบบบนเว็บไซต์ โดยวัดเป็นจำนวนของผลลัพธ์ในเครื่องมือค้นหา แบบสอบถาม ตอนนี้ เราใช้ Google และ Bing สำหรับวัดนี้เพื่อให้นับเฉพาะผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องที่เราค้นหา " < ระบบชื่อฐานข้อมูล " เช่น " ฐานข้อมูล " .

ทั่วไปดอกเบี้ยในระบบ สำหรับวัดนี้ เราใช้ความถี่ของการค้นหาใน Google แนวโน้ม

ความถี่ของเทคนิคการอภิปรายเกี่ยวกับระบบเราใช้จำนวนของคำถามที่เกี่ยวข้องกับจำนวนของผู้ใช้ที่สนใจใน ที่รู้จักกันดี มันเป็นเว็บไซต์ที่เกี่ยวข้องกับ Q &กองซ้อนล้นและ DBA กองตรา

จำนวนของงานบริการ ซึ่งเป็นระบบที่กล่าวถึง เราใช้หมายเลขของเครื่องมือค้นหาชั้นนำเสนอในงานจริงๆ และจ้างเพียง

จำนวนของโปรไฟล์ในเครือข่ายมืออาชีพ ซึ่งเป็นระบบที่กล่าวถึงเราใช้ในระดับสากลที่ได้รับความนิยมมากที่สุดมืออาชีพเครือข่าย LinkedIn

ความเกี่ยวข้องในสังคมเครือข่าย เรานับจํานวนของ tweets Twitter ซึ่งในระบบจะบอก

เราคำนวณความนิยมค่าของระบบโดยมาตรฐานและค่าเฉลี่ยของพารามิเตอร์ของแต่ละบุคคลการแปลงทางคณิตศาสตร์เหล่านี้จะทำในลักษณะ​​เพื่อให้ระยะห่างของแต่ละระบบที่ถูกรักษาไว้ นั่นหมายความว่า เมื่อระบบมีขนาดใหญ่สองเท่าของค่าใน DB เครื่องมือการจัดอันดับเป็นระบบ B แล้วมันเป็นสองเท่าเป็นที่นิยมเมื่อเฉลี่ยผ่านเกณฑ์การประเมินบุคคล

เครื่องมือฐานข้อมูลการจัดอันดับไม่ได้วัดจำนวนการติดตั้งของระบบหรือใช้งานภายในระบบ มันสามารถคาดหวังที่เพิ่มขึ้นในความนิยมของระบบซึ่งเป็นฐานข้อมูลเครื่องมือการจัดอันดับ ( เช่นในการสนทนา หรืองานบริการ ) นำหน้าที่สอดคล้องกันกว้างใช้ระบบโดยปัจจัยเวลาที่แน่นอน ด้วยเหตุนี้ เครื่องมือฐานข้อมูลการจัดอันดับสามารถทำหน้าที่เป็นตัวบ่งชี้ที่แรก