Skip to content
EN

Популярность драйверов баз данных в 2026 году: замер по двум реестрам

Кратко. Мы запросили счётчики скачиваний драйверов напрямую у npm и PyPI.

Мы запросили счётчики скачиваний драйверов напрямую у npm и PyPI. PostgreSQL первый в обеих экосистемах — 64,6 млн в неделю в JavaScript и 530,4 млн в месяц в Python, с отрывом в полтора-два раза от следующего.

Дальше порядок расходится: MongoDB опережает MySQL в JavaScript и уступает ему в Python. А внутри самих баз идёт смена поколений драйверов, и одна из них застряла: psycopg2 до сих пор вдвое популярнее третьей версии.

Проверить заголовки сайта →

PostgreSQL лидирует в обеих экосистемах

27 августа 2026 года мы запросили счётчики скачиваний драйверов напрямую у реестров. JavaScript, за неделю:

БазаСкачиванийИз чего складывается
PostgreSQL64 567 994pg 48,6 млн, postgres 16,0 млн
Redis40 696 810ioredis 27,4 млн, redis 13,3 млн
MongoDB22 118 793mongodb 15,4 млн, mongoose 6,7 млн
MySQL и MariaDB16 844 846mysql2 15,5 млн, mysql 1,3 млн
SQLite12 945 236better-sqlite3 10,3 млн, sqlite3 2,6 млн
SQL Server3 529 142mssql
ClickHouse3 402 590@clickhouse/client
Oracle937 890oracledb
Cassandra369 497cassandra-driver

Python, за месяц:

БазаСкачиванийИз чего складывается
PostgreSQL530 434 095psycopg2-binary 269,6 млн, psycopg 138,1 млн, asyncpg 122,8 млн
Redis267 340 409redis
MySQL и MariaDB144 505 894pymysql 98,7 млн, mysql-connector 45,8 млн
MongoDB117 726 478pymongo 106,9 млн, motor 10,8 млн
SQL Server93 438 525pymssql 52,6 млн, pyodbc 40,8 млн
ClickHouse52 277 185clickhouse-connect 32,2 млн, clickhouse-driver 20,1 млн
Oracle29 159 755oracledb 26,0 млн, cx-oracle 3,1 млн

PostgreSQL первый в обеих экосистемах с большим отрывом — примерно в полтора-два раза от ближайшего преследователя.

Данные исследования

Исходные данные всех таблиц этого отчёта доступны в виде открытого CSV-файла (UTF-8, первая строка — заголовки).

Скачать датасет (CSV)

Порядок совпадает не полностью, и различие осмысленно

Первые две позиции одинаковы, а дальше языки расходятся:

МестоJavaScriptPython
1PostgreSQLPostgreSQL
2RedisRedis
3MongoDBMySQL
4MySQLMongoDB
5SQLiteSQL Server

MongoDB опережает MySQL в JavaScript и уступает ему в Python. Это согласуется с историей: MongoDB рос вместе с Node.js и хранит данные в том же виде, в каком их держит язык, а в питоновском мире исторически сильнее реляционная традиция.

Второе различие — SQL Server занимает пятое место в Python и лишь шестое в JavaScript с долей в двадцать шесть раз меньшей относительно лидера. Корпоративная интеграция чаще пишется на Python.

И третье: SQLite в питоновском списке отсутствует вовсе, потому что там он входит в стандартную библиотеку и отдельного пакета не требует. Отсутствие в таблице — не признак непопулярности, а следствие того, что скачивать нечего.

Внутри каждой базы идёт своя смена поколений

Самое интересное видно не между базами, а внутри них:

ПереходНовыйСтарыйСоотношение
MySQL в JS: mysql2 против mysql15,5 млн1,3 млн12:1
Oracle в Python: oracledb против cx-oracle26,0 млн3,1 млн8:1
SQLite в JS: better-sqlite3 против sqlite310,3 млн2,6 млн4:1
Redis в JS: ioredis против официального27,4 млн13,3 млн2:1
PostgreSQL в Python: psycopg2 против psycopg 3138,1 млн269,6 млн1:2 — старый впереди

Четыре перехода из пяти завершены или близки к завершению. Исключение — psycopg: третья версия вышла несколько лет назад, но вдвое популярнее остаётся вторая. Причина в том, что она поставляется готовым бинарником и не требует сборки — привычка, от которой отказываются медленно.

Отдельно любопытен Redis в JavaScript: неофициальный клиент вдвое популярнее официального. Такое встречается редко и обычно означает, что альтернатива появилась раньше и успела стать привычкой.

Прослойки: в Python абстракция крупнее любого драйвера

JavaScript, за неделюPython, за месяц
drizzle-orm19 997 086sqlalchemy425 913 205
prisma16 762 732django53 751 257
@prisma/client15 704 034peewee51 645 041
knex5 289 407tortoise-orm574 455
typeorm4 983 124
sequelize2 842 247

Два наблюдения. Первое: в JavaScript drizzle-orm обошёл prisma — 20,0 млн против 16,8. Для инструмента, появившегося заметно позже, это резкая смена расстановки.

Второе, более серьёзное: SQLAlchemy с 425,9 млн скачиваний сопоставим со всеми драйверами PostgreSQL вместе взятыми (530,4 млн). В питоновском мире работа с базой в подавляющем большинстве случаев идёт через абстракцию, а не через драйвер напрямую. В JavaScript такого доминирования нет: сумма всех прослоек меньше одного PostgreSQL.

Чего эти числа не говорят

Скачивания — это не пользователи и не установки в продакшене. Львиную долю дают сборочные конвейеры, повторно тянущие одно и то же при каждом запуске. Пакет, который тянут в каждой сборке микросервисного проекта, обгонит пакет, который ставят один раз на сервер.

Числа JavaScript и Python нельзя сравнивать напрямую — неделя против месяца, разный размер экосистем и разные привычки кэширования сборок.

Драйвер не равен базе. Приложение может ходить в PostgreSQL через прослойку, которая тянет драйвер как зависимость, — тогда скачивание засчитается обоим. И наоборот, база может работать без единого скачивания драйвера, если доступ идёт по HTTP.

Отсутствие в списке ничего не значит. SQLite в Python — часть стандартной библиотеки; встроенные и облачные базы вообще не имеют отдельного пакета.

Что эти числа действительно показывают — относительную динамику внутри одной экосистемы: смену поколений драйверов и сдвиги между прослойками. Для этого они годятся хорошо, потому что смещение метода одинаково для всех сравниваемых.

Проверить, что отвечает ваша база и как быстро, можно в проверке портов.

Источники: счётчик скачиваний npm, статистика PyPI.

Больше по теме

Часто задаваемые вопросы

Postgres vs MySQL — что выбрать в 2026?

Postgres — default для нового project (лучше features, JSON, partial indexes, better defaults). MySQL — если legacy team expertise или simple CRUD.

MongoDB всё ещё актуален?

Для multi-tenant apps с fluid schemas (chat, IoT, analytics). Для relational data — Postgres с JSONB superior.

Serverless Postgres (Neon) — production-ready?

Да. Neon, Supabase, Vercel Postgres используются в production. Главный risk — cold start + pricing surprise при spike.

Как определить DB сайта?

Невозможно 100% извне. Косвенно: error messages, response time patterns, admin panels paths. Enterno — API response timing + тип ошибок 500.

Запустить инструмент, который описан в этой статье

Бесплатный тариф — 10 мониторов, проверки каждые 5 мин, без карты. Платные тарифы — интервал от 1 минуты и проверки из нескольких регионов.