PostgreSQL Sécurise 55–65% des Nouveaux Projets Relationnels Open‑Source en 2026
La montée en puissance de PostgreSQL, passant de favori des développeurs à choix par défaut pour les applications modernes, a franchi un seuil décisif. En 2026, les bases de données de la famille PostgreSQL devraient capturer environ 55–65% des nouveaux projets relationnels open‑source dans le monde, tandis que celles de la famille MySQL en tiendraient 25–35% et MariaDB 5–10%. Dans la sélection primaire OLTP à travers les organisations déjà standardisées sur le relationnel open‑source, PostgreSQL devance avec 46–50% contre 42–46% pour la famille MySQL et 6–8% pour MariaDB. Les présences gérées de DBaaS racontent une histoire similaire: les services compatibles PostgreSQL représentent 50–55% des instances relationnelles open‑source à travers les grands nuages, contre 45–50% pour MySQL/MariaDB.
Ce changement est important maintenant car les bases de données gérées par le cloud sont devenues le modèle de déploiement par défaut pour les nouvelles applications, et parce que les programmes de modernisation des entreprises consolident les plateformes de données où les capacités, la portabilité et la gravité de l’écosystème déterminent le coût total et la rapidité de livraison. Cet article quantifie où en est l’adoption en 2026, comment elle en est arrivée là de 2018 à 2026, et ce que cela signifie pour le ROI, les achats et la planification exécutive à travers les régions, industries et tailles d’entreprises.
Les lecteurs apprendront comment plusieurs signaux de marché convergent sur deux lentilles comparables—le partage des moteurs OLTP primaires et le mélange des instances DBaaS—où les points d’inflexion les plus significatifs ont eu lieu, et quels compromis comptent lors de la sélection entre la consolidation d’un seul moteur et des portefeuilles diversifiés.
Analyse du Marché
📈 Deux lentilles normalisées ancrent l’image de 2026: (1) la part des moteurs OLTP primaires par organisation dans la catégorie relationnelle open‑source, et (2) le mélange des instances gérées DBaaS à travers les grands nuages. Normaliser à ces structures rend des métriques différentes—l’utilisation par les développeurs, les indices de popularité, et les revenus—comparables tout en évitant de doubler les comptes d’organisations qui exécutent à la fois PostgreSQL et MySQL.
Points forts de la trajectoire, 2018–2026
- Les indices de popularité montrent des gains soutenus pour PostgreSQL parmi les systèmes relationnels, avec MySQL maintenant un rang mondial de premier plan. Ces tendances sont alignées avec les enquêtes auprès des développeurs rapportant une utilisation professionnelle croissante de PostgreSQL et des écarts se resserrant avec MySQL parmi les principaux groupes.
- Les revenus des DBMS cloud ont surpassé ceux hors cloud en 2020 et ont continué à s’étendre fortement jusqu’en 2022. Ce changement macro a accéléré l’adoption des services gérés PostgreSQL et MySQL, en particulier les niveaux premium compatibles PostgreSQL qui repoussent les limites de l’échelle et de la performance.
- La polyvalence dirigée par les extensions de PostgreSQL—PostGIS pour la géospatiale, TimescaleDB pour les séries temporelles, Citus pour l’échelle distribuée, pgvector pour la recherche AI/vecteur—combinée avec la montée de compatibilité de fil PostgreSQL à travers les bases de données cloud modernes, est systématiquement corrélée avec son élan dans les programmes de terrain vierge et de modernisation.
Parts globales prévues pour 2026 et mix DBaaS
- OLTP primaire (relationnel open‑source): famille PostgreSQL 46–50%; famille MySQL 42–46%; MariaDB 6–8%.
- Part des nouveaux projets: famille PostgreSQL 55–65%; famille MySQL 25–35%; MariaDB 5–10%.
- Mélange des instances gérées DBaaS à travers les grands nuages: compatibles PostgreSQL 50–55%; MySQL/MariaDB 45–50%.
Moteurs du changement
- La préférence des développeurs et les schémas d’utilisation SQL/JSONB avancés attirent les équipes construisant des applications modernes.
- Les extensions et les services gérés premium étendent l’enveloppe de charge de travail effective pour PostgreSQL, permettant aux équipes d’unifier OLTP avec les charges de travail géospatiales, temporelles, distribuées et vectorielles sous une plateforme logique unique.
- La force de MySQL persiste à travers les écosystèmes LAMP/CMS et les grands domaines web; les capacités intégrées HTAP et vectorielles de MySQL HeatWave améliorent matériellement le calcul pour les organisations prenant MySQL en priorité.
Signalement des fournisseurs de cloud
- AWS, Azure et Google Cloud exploitent tous des services PostgreSQL et MySQL de premier ordre; chacun investit également dans des options compatibles PostgreSQL différenciées (Aurora PostgreSQL sur AWS, Hyperscale/Citus sur Azure, AlloyDB sur Google Cloud). Ces offres sont devenues des indices stratégiques pour les feuilles de route organisationnelles même lorsque les parts précises des instances de niveau moteur ne sont pas rendues publiques.
Tableau: partages prévus pour 2026 (relationnel open‑source)
| Lentille | Famille PostgreSQL | Famille MySQL | MariaDB |
|---|---|---|---|
| OLTP primaire par organisation | 46–50% | 42–46% | 6–8% |
| Nouveaux projets | 55–65% | 25–35% | 5–10% |
| Mélange des instances gérées DBaaS | 50–55% | 45–50% | n/a (inclus dans MySQL/MariaDB) |
Avertissements et confiance
- Les fournisseurs de cloud publient rarement des totaux d’instances par moteur; par conséquent, les estimations de mix DBaaS reposent sur l’étendue du portefeuille de produits et l’accent observé sur le go‑to‑market.
- Les enquêtes auprès des développeurs sont biaisées vers des cohortes orientées logiciel et parlant anglais; les indices de popularité mesurent l’attention, pas les installations. Les estimations sont exprimées sous forme de plages et doivent être lues de manière directionnelle.
Segmentation: Régions, Industries et Taille des Entreprises
Dynamique régionale en 2026
- Amérique du Nord: La plus forte inclinaison vers PostgreSQL en tant que moteur primaire, estimée à 50–55%, avec MySQL à 35–40% et MariaDB à 5–8%. L’élan provient des écosystèmes startups/SaaS, des options SQL distribuées compatibles PostgreSQL, et des services gérés premium.
- EMEA: PostgreSQL à 48–54%, MySQL à 38–44%, MariaDB à 6–10%. Les préférences du secteur public et des télécommunications pour les normes ouvertes et les charges de travail géospatiales via PostGIS contribuent à la position de PostgreSQL; les choix historiques de packaging Linux et les pratiques d’hébergement élèvent l’emprise de MariaDB dans certaines parties de la région.
- APAC: La famille MySQL reste en tête avec 45–50%, tandis que PostgreSQL est estimée à 42–47% et MariaDB à 6–10%, reflétant les domaines LAMP/CMS durables aux côtés de l’usage croissant de PostgreSQL dans les constructions cloud‑native.
- Amérique Latine: Directionnellement similaire à l’APAC avec la famille MySQL en tête, tandis que PostgreSQL gagne via l’activité fintech et startup. Métriques spécifiques indisponibles.
Segmentation verticale de l’industrie
- Web/CMS et e‑commerce: MySQL/MariaDB détiennent une part primaire estimée à 55–70%, soutenue par WordPress, WooCommerce, Magento et le patrimoine LAMP plus large. La présence de PostgreSQL de 30–45% est en croissance là où les équipes consolident les besoins analytiques et géospatiaux au sein d’une pile unique.
- SaaS, devtools et logiciel B2B moderne: PostgreSQL est en tête à 55–70%, souvent jumelé avec des services gérés premium et à échelle. MySQL détient 25–35%, MariaDB 3–8%.
- Services financiers (dans le segment relationnel open‑source): PostgreSQL à 60–70% car les équipes apprécient les SQL avancés, les stratégies d’indexation, et la performance JSONB, aidées par les services gérés de qualité entreprise.
- Gaming, adtech, services en temps réel: Mélangé selon les besoins d’échelle, la familiarité de l’équipe et l’attrait des caractéristiques de niveau de service. PostgreSQL et MySQL rivalisent tous deux; MySQL HeatWave renforce les scénarios HTAP là où MySQL est primaire.
- Secteur public, éducation, santé, sciences de la vie: Favorisent directionnellement PostgreSQL en raison des normes ouvertes, de l’alignement de conformité, et de charges de travail mélangeant OLTP avec analytique ou géospatiale.
Dynamique de la taille de l’entreprise
- Startups et petites entreprises technologiques: S’orientent vers PostgreSQL pour les défauts modernes ORM, les schémas centrés sur JSONB, et les trajectoires de croissance claires via Hyperscale/Citus, Aurora PostgreSQL, et AlloyDB.
- Marché intermédiaire: Modèles mixtes. Les organisations enracinées LAMP et les adopteurs de CMS prêt-à-l’emploi standardisent souvent sur MySQL/MariaDB. Les entreprises dirigées par le logiciel choisissent PostgreSQL pour consolider OLTP avec des fonctionnalités proches de l’analytique.
- Grandes entreprises: Les programmes de modernisation ciblent fréquemment PostgreSQL pour les migrations propriétaire-vers-open‑source; des domaines web très grands soutiennent une présence significative de MySQL.
Confiance: faible à moyenne pour les segmentations par région et taille d’entreprise étant donné les divulgations limitées de niveau moteur; les tendances directionnelles sont corroborées par le sentiment des développeurs, l’accent des produits cloud, et les modèles de charge de travail observés.
ROI et TCO: Consolidation vs Portefeuilles Diversifiés
Les organisations évaluent de plus en plus deux stratégies concurrentes pour les feuilles de route 2026–2027:
- Consolidation d’un moteur unique
- Chemin PostgreSQL: Exploiter l’extensibilité pour unifier OLTP avec le géospatial (PostGIS), les séries temporelles (TimescaleDB), l’échelle distribuée (Citus), et la recherche vectorielle (pgvector). Les niveaux gérés premium tels qu’Aurora PostgreSQL, Hyperscale/Citus et AlloyDB offrent des avantages de performance et d’opération sous un ensemble de compétences et une chaîne d’outils unifiés.
- Chemin MySQL: Standardiser sur MySQL et adopter MySQL HeatWave pour intégrer l’analytique MPP, l’apprentissage machine, et la recherche vectorielle dans un service géré unique, éliminant les systèmes analytiques auxiliaires où MySQL est le stockage principal.
- Thèse de ROI: Réduire l’étalement des plateformes, les contrats fournisseurs, et le mouvement des données tout en payant une prime pour des niveaux supérieurs qui offrent échelle, résilience, et des capacités analytiques/vec
Sources & Références
