1.8M Hacker News 헤드라인을 통한 데이터베이스 트렌드 분석

기사 제목: "1.8M Hacker News 헤드라인을 통한 데이터베이스 트렌드 분석"

분석 방법: camelAI와 ClickHouse 데이터베이스를 사용하여 Hacker News의 모든 이야기를 분석함.

기간 및 데이터: 2007년 2월부터 2025년 6월까지의 180만 개의 헤드라인과 13개의 데이터베이스 엔진.

분석 질문:

• 각 데이터베이스의 헤드라인 수 변화 추세.
• 현재 가장 빠르게 성장중인 데이터베이스 엔진.
• 성장세가 둔화된 엔진.

데이터베이스 트렌드:

• PostgreSQL의 성장세가 두드러짐.
• MySQL은 2012년 이전을 지배했지만 이후 정체.
• MongoDB는 2013년 피크 후 하락.
• ClickHouse와 DuckDB는 분석 르네상스에서 급상승.
• Redis와 SQLite는 일정한 수준 유지.

빠르게 성장하는 엔진:

• DuckDB가 가장 빠른 성장세를 보임.
• ClickHouse와 Supabase 역시 좋은 성장률.
• PostgreSQL은 YoY 감소했지만 3년간 최고 증가율.
• 클라우드 기반 SaaS 엔진은 대화 점유율이 급감.

감소하는 엔진:

• MongoDB, MySQL 등은 과거 피크 후 하락세.
• 성숙도 증가와 OSS 경쟁, 논의 변화가 요인.

Hacker News의 참여 가중치를 고려한 데이터베이스 이야기 분석:

• PostgreSQL은 참여도에서 압도적.
• SQLite는 평균 스코어에서 우수, 적은 이야기 수에도 높은 총 포인트.
• Redis는 관심을 끌기 좋은 이야기 유발.
• 대화에서 SQLite의 높은 참여도가 사랑받는 일꾼으로서의 위치 강화.

주요 통찰:

• 오픈 소스 엔진이 새로운 논의를 주도.
• 분석 중심 저장소가 성장 중.
• 점진적 개선이 급부상보다 지속적.
• 클라우드 데이터베이스의 제출 수 감소.

추가 분석 제안:

• "대안" 혹은 "교체"를 포함하는 헤드라인에서 등장하는 데이터베이스 분석.
• 긍정적 vs 부정적 헤드라인 비율.
• 벡터 데이터베이스가 전통적인 데이터베이스와 비교되는 추세.
• 성장 속도가 빠른 덜 알려진 데이터베이스 분석 가능.