Les réponses des IA, mesure indépendante
Which database do AI assistants recommend
Ce que recommandent 6 IA dans ce secteur
PostgreSQL arrive en tête, mais le gagnant change selon le besoin.
Sur les 12 situations testées, PostgreSQL est l'outil le plus souvent recommandé par les 6 assistants. Mais pour 4 situations sur 12, l'outil mis en avant change selon l'IA interrogée. Le choix dépend donc autant du besoin exprimé que de l'assistant utilisé.
1
PostgreSQL
58 %
2
MySQL
37 %
3
SQLite
33 %
4/12situations où les IA divergent
430réponses réellement analysées
Le panelLes 14 outils comparés Voir le panel
ClickHouse
CockroachDB
DuckDB
DynamoDB
Firebase Firestore
MariaDB
Microsoft SQL Server
MongoDB
MySQL
Oracle Database
PostgreSQL
Redis
SQLite
Supabase
⓪ La photo d'ensemble
Quels outils les IA recommandent-elles le plus souvent ? ¶
Le taux moyen de recommandation est calculé sur l'ensemble des situations testées, qui comptent chacune autant. Un même assistant peut recommander plusieurs outils : ces pourcentages ne sont donc pas censés totaliser 100 %.
| # | Outil | Taux moyen de recommandation | |
|---|---|---|---|
| 1 | PostgreSQL | 58 % | |
| 2 | MySQL | 37 % | |
| 3 | SQLite | 33 % | |
| 4 | MongoDB | 33 % | |
| 5 | Supabase | 33 % | |
| 6 | CockroachDB | 27 % | |
| 7 | Redis | 24 % | |
| 8 | DynamoDB | 22 % | |
| 9 | Firebase Firestore | 12 % | |
| 10 | ClickHouse | 12 % | |
| 11 | DuckDB | 3 % | |
| 12 | MariaDB | 2 % | |
| 13 | Microsoft SQL Server | 1 % | |
| 14 | Oracle Database | 1 % | |
① La réponse dépend de l'IA que vous utilisez
L'outil que chaque modèle met spontanément en avant ¶
Cas d'usage par cas d'usage, l'outil que chaque modèle place le plus souvent en tête (chaque cas d'usage compte autant, qu'il soit bavard ou non).
claude-sonnet-5
→
CockroachDBen tête sur 2/12 cas d'usage
deepseek-v4-pro
→
PostgreSQLen tête sur 8/12 cas d'usage
gemini-3.5-flash
→
PostgreSQLen tête sur 8/12 cas d'usage
mistral-medium-3-5
→
PostgreSQLen tête sur 7/12 cas d'usage
gpt-5.2-chat
→
PostgreSQLen tête sur 5/12 cas d'usage
grok-4.3
→
PostgreSQLen tête sur 5/12 cas d'usage
Outil le plus souvent mis en avant par chaque assistant : PostgreSQL (5) · CockroachDB (1)
② Les modèles ne sont pas d'accord
Pour un même cas d'usage, un outil dominant différent selon le modèle ¶
Database for a SaaS startup MVP
consensus
Database for a side project
divisé
First database for a beginner learning backend development
consensus
Database for a mobile app backend
divisé
Database for analytics and reporting
consensus
Database for a high-traffic app at scale
consensus
Database for an enterprise app with strict compliance
consensus
Database for an e-commerce store
consensus
Database for a real-time collaborative app
divisé
Database for an AI app with vector search (RAG)
divisé
Embedded or local-first database for a desktop app
consensus
Database for a serverless or edge deployment
consensus
Database for a SaaS startup MVP
consensus
« Solid runner-up: PostgreSQL (self-hosted first, later managed) If you know you’ll need strict transactional integrity across many concurrent writers, or if your team already feels at home with Postgres, go with vanilla PostgreSQL. »
deepseek-v4-pro · gemini-3.5-flash · gpt-5.2-chat · grok-4.3
« Supabase (Postgres + Realtime) »
claude-sonnet-5 · mistral-medium-3-5
Database for a side project
divisé
« Supabase · PostgreSQL · Gives you a full‑powered Postgres with auto‑generated REST/GraphQL APIs, a nice web dashboard, and a free tier. »
deepseek-v4-pro · mistral-medium-3-5 · grok-4.3
« Supabase (The Best Overall for SaaS) »
gemini-3.5-flash · gpt-5.2-chat
« Plain SQLite is genuinely underrated for this scale. »
claude-sonnet-5
First database for a beginner learning backend development
consensus
« For a Django + React bootcamp, PostgreSQL is the best choice. »
claude-sonnet-5 · deepseek-v4-pro · gemini-3.5-flash · mistral-medium-3-5 · gpt-5.2-chat · grok-4.3
Database for a mobile app backend
divisé
« Where Document Stores (MongoDB, DynamoDB, Firestore) Win »
claude-sonnet-5 · deepseek-v4-pro
« Relational Store (e.g., PostgreSQL, Aurora) »
gemini-3.5-flash · mistral-medium-3-5
« Firebase Firestore (or Realtime Database) – Strongest all-rounder for indies »
grok-4.3
« ✅ In-memory store (Redis) »
gpt-5.2-chat
Database for analytics and reporting
consensus
« For millions of events/day with sub-second aggregations, columnar storage (ClickHouse, Druid, BigQuery, Redshift, Snowflake) is almost certainly your answer. »
claude-sonnet-5 · deepseek-v4-pro · gemini-3.5-flash · mistral-medium-3-5 · gpt-5.2-chat · grok-4.3
Database for a high-traffic app at scale
consensus
« CockroachDB — Postgres wire-compatible, distributed writes, automatic sharding, full ACID with joins across shards. Migration is often "point your driver here" plus schema adjustments for hot-spotting. »
claude-sonnet-5 · deepseek-v4-pro · mistral-medium-3-5 · gpt-5.2-chat · grok-4.3
« Distributed SQL databases are designed to look and act like traditional relational databases (using PostgreSQL or MySQL wire protocols) »
gemini-3.5-flash
Database for an enterprise app with strict compliance
consensus
« You can achieve this with a battle-tested stack built around PostgreSQL (self-managed or cloud-hosted) combined with a few open-source tools and cloud-native immutable storage. »
deepseek-v4-pro · gemini-3.5-flash · mistral-medium-3-5 · grok-4.3
« 4. CockroachDB If you need multi-region/HA down the line. »
claude-sonnet-5 · gpt-5.2-chat
Database for an e-commerce store
consensus
« Don't let "lightweight" push you away from Postgres — it's lighter on ops burden than people assume, especially with managed hosting. »
claude-sonnet-5 · deepseek-v4-pro · mistral-medium-3-5 · gpt-5.2-chat · grok-4.3
« If "real-time" means thousands of users clicking "Buy" at the exact same millisecond, Redis is the gold standard. »
gemini-3.5-flash
Database for a real-time collaborative app
divisé
« PostgreSQL with a partitioned event table (fast inserts, easy to query by document ID/timestamp). Use NOTIFY/LISTEN to push new ops to the live server, or poll with a head cursor. »
deepseek-v4-pro · gemini-3.5-flash · mistral-medium-3-5
« Consider a pub/sub layer (Redis Pub/Sub, NATS) »
claude-sonnet-5 · gpt-5.2-chat · grok-4.3
Database for an AI app with vector search (RAG)
divisé
« With pgvector you can implement RRF in application code, or use PostgreSQL’s full‑text search ranking (ts_rank) combined with vector distance, then apply a weighted sum or exponential decay. »
deepseek-v4-pro · gemini-3.5-flash · gpt-5.2-chat
« Managed Solutions (Pinecone, Weaviate Cloud, Qdrant Cloud, MongoDB Atlas Vector Search, etc.) »
claude-sonnet-5
« Extend the relational DB (e.g., pgvector, pgvecto.rs, MySQL Vector) »
grok-4.3
« Some managed services (Pinecone, Weaviate Cloud) offer built-in multi-tenancy; others (Redis, FAISS) require custom implementation. »
mistral-medium-3-5
Embedded or local-first database for a desktop app
consensus
« Start with plain SQLite (via better-sqlite3, Core Data, Room, etc.), structure your schema thoughtfully, and plan to add sync later via a separate mechanism. »
claude-sonnet-5 · deepseek-v4-pro · gemini-3.5-flash · mistral-medium-3-5 · gpt-5.2-chat · grok-4.3
Database for a serverless or edge deployment
consensus
« Neon (PostgreSQL over HTTP/WebSocket) - SQL flavour: Full PostgreSQL (with pgvector, extensions, etc.). »
deepseek-v4-pro · gemini-3.5-flash · mistral-medium-3-5 · gpt-5.2-chat
« Neon (Postgres) and PlanetScale (MySQL/Vitess) are the two most mature options: »
claude-sonnet-5 · grok-4.3
③ À chaque outil son terrain
Quels cas d'usage les IA associent à quel outil ¶
Pour chaque cellule, le pourcentage indique la part des réponses où l'outil est recommandé. Cliquez sur une pastille pour voir le détail. Le « n » indique le nombre de réponses analysées ; les résultats reposant sur peu de réponses sont indicatifs.
↔ Faites glisser la matrice pour explorer les cas d'usage.
| Outil | Database for a SaaS startup MVP | Database for a side project | First database for a beginner learning backend development | Database for a mobile app backend | Database for analytics and reporting | Database for a high-traffic app at scale | Database for an enterprise app with strict compliance | Database for an e-commerce store | Database for a real-time collaborative app | Database for an AI app with vector search (RAG) | Embedded or local-first database for a desktop app | Database for a serverless or edge deployment |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ClickHouse | ||||||||||||
| CockroachDB | ||||||||||||
| DuckDB | ||||||||||||
| DynamoDB | ||||||||||||
| Firebase Firestore | ||||||||||||
| MariaDB | ||||||||||||
| Microsoft SQL Server | ||||||||||||
| MongoDB | ||||||||||||
| MySQL | ||||||||||||
| Oracle Database | ||||||||||||
| PostgreSQL | ||||||||||||
| Redis | ||||||||||||
| SQLite | ||||||||||||
| Supabase |
fortement recommandé
cité
absent
Cliquez une pastille pour afficher le détail d'une association.
Votre outil est mal placé, ou absent ? Proposez-le pour la prochaine vague →
Vous êtes une marque ? Voyez ce que l'IA dit de vous →
④ Le pourquoi
Pourquoi les IA recommandent-elles chaque outil ? ¶
L'argument principal que les modèles invoquent pour chaque outil, le prix qu'ils citent, et la mise en garde qu'ils attachent.
ClickHouse
performance ×7
scalability ×3
aggregation speed
analytical workloads
Prix cités : open-source · open-source (no license fees) · $ (self-hosted) · open-source, only pay for infrastructure; $100/month per VM example · open-source (no licensing fees) · free and open-source
Réserve : added complexity and operational cost, don't start there
CockroachDB
scalability ×38
strong consistency ×8
horizontal scalability ×7
scalability and consistency ×4
Prix cités : serverless pricing · More expensive than Postgres at small scale · Free (self-hosted) or ~$0.10–$0.50/GB/month · Higher than Postgres · enterprise license (no figure given) · slightly more expensive than basic Postgres
Réserve : audit capabilities vary
DuckDB
scalability ×2
analytical queries
analytical speed
batch cost efficiency
Prix cités : free / serverless · free · free (open-source)
Réserve : added complexity and operational cost, don't start there
DynamoDB
scalability ×25
consistency ×5
features ×5
horizontal scalability ×3
Prix cités : inexpensive early · $0 (Pay-per-use) · pay-as-you-go · strong reads cost 2× RCUs · zero idle cost · pay-per-request
Réserve : eventual consistency
Firebase Firestore
simplicity ×15
better real-time experience (offline-first sync)
built-in offline sync and conflict resolution
compliance
Prix cités : free tier · generous free tier · Free tier (Generous for prototypes: 50K reads/day, 20K writes/day); pay-as-you-go after · Free tier: 50k reads/day, 20k writes/day · Free tier: 50K reads/day, 20K writes · pay-per-document + generous free tier
Réserve : costs can climb unpredictably with chat apps, complex queries get awkward
MariaDB
features ×2
compatibility
existing setup
features (rls)
Prix cités : Very cheap · ~$15/month
Réserve : audit logging requires mysql enterprise (pricey) or percona’s open-source audit plugin
Microsoft SQL Server
compliance
enterprise windows ecosystem
features (flexible auditing, built-in tde, native rbac)
mature row-level security
Prix cités : Licensing cost · High (Enterprise)
Réserve : complex administration
MongoDB
features ×16
flexibility ×9
scalability ×7
schema flexibility ×7
Prix cités : higher than Postgres · free (512 MB, shared memory, cloud tier) · Free → paid Enterprise tier · more expensive than Postgres at scale · Free tier exists but audit logging requires paid tier · Free (self-hosted), ~$57/month (managed Atlas M10)
Réserve : vendor lock-in to mongodb atlas
MySQL
scalability ×18
compatibility ×11
features ×8
simplicity ×6
Prix cités : Cheaper at scale in some cases · Free tier, then $10–30/month · Free tier + ~$20/mo · free tier, scale-to-zero on hobby plan · Scaler plan pay-per-use includes small minimum · dropped free tier
Réserve : 2pc adds latency
Oracle Database
compliance
gdpr compliance
high-security legacy systems
maximum audit configurability (unified auditing)
Prix cités : Licensing cost · Very High (Enterprise)
Réserve : complex administration
PostgreSQL
features ×21
scalability ×19
simplicity ×12
compatibility ×11
Prix cités : low hundreds/month at scale · RDS Postgres starts ~$15-50/mo for small instances · $15 - $100/mo · $12/month droplet · Free (self-hosted) or ~$50–$300/month · near-zero DB license cost; managed low-cost tiers from a few hundred $/month
Réserve : operational complexity
Redis
caching ×13
performance ×7
features ×4
scalability ×4
Prix cités : pay per request, cheap at indie scale · pay-per-request, near-zero at low scale · $0.20 per 100,000 commands (Upstash) · Free tier from Upstash, then $5–20/month · pay per command, very cheap at indie scale · ~$0.4/GB/month, ~$0.2 per 100k commands; less than $10–20/month for small indie; multi-region data transfer $0.10/GB
Réserve : never as source of truth
SQLite
simplicity ×49
lightweight ×4
features ×2
price ×2
Prix cités : Free (self-host), minimal VPS cost (~$5/mo) · free (no server, single file) · generous free tier, low cost · Free Tier: 9GB storage and up to 1 billion reads/mo; Scaler Tier ($29/mo) · Free, ~$5/month · $0 (free tier up to 500 databases)
Réserve : no built-in sync
Supabase
simplicity ×19
free ×8
features ×6
price ×3
Prix cités : generous free tier · Free tier (500MB DB, 2GB bandwidth); ~$25/mo after · Free tier: up to 500MB database · free tier (basic snapshots) · $0 - $25/mo · free/dev tiers exist
Réserve : basic auditing only
⑤ Une recommandation plus ou moins nette
Quels assistants donnent une recommandation claire ? ¶
Part de réponses où le modèle tranche pour un outil, vs « ça dépend… », vs ne se mouille pas.
gpt-5.2-chat n=70
63
37
deepseek-v4-pro n=72
54
46
grok-4.3 n=72
53
42
6
mistral-medium-3-5 n=72
51
47
1
claude-sonnet-5 n=72
39
58
3
gemini-3.5-flash n=72
39
61
tranche
conditionnel
esquive
⑥ Le stack
Les outils que l'IA recommande ensemble ¶
Paires d'outils que les modèles suggèrent de combiner.
⑦ Et selon qui vous êtes ?
Le même besoin, un profil différent, un outil différent ¶
Pour chaque profil d'acheteur, les outils que les modèles mettent le plus en avant (réponses existantes découpées par profil).
An analytics consultant setting up a modern data stack for a healthcare client n=30
Ce que l'IA recommande
- ClickHouse97 %
- PostgreSQL33 %
- MySQL27 %
Cadrage : alternative
« Examples: Snowflake, BigQuery, Redshift, ClickHouse, Azure Synapse »
A CTO integrating document Q&A into an existing SaaS platform n=24
Ce que l'IA recommande
- PostgreSQL21 %
- Redis17 %
- MySQL12 %
Cadrage : alternative
« Coupled (e.g., PostgreSQL + pgvector) »
A React Native freelancer needing a quick backend for a client project n=24
Ce que l'IA recommande
- Supabase96 %
- PostgreSQL46 %
- Firebase Firestore42 %
Cadrage : alternative
« Supabase (Simpler mental model, SQL-based) »
A university professor modernizing the database curriculum for CS majors n=23
Ce que l'IA recommande
- MySQL87 %
- PostgreSQL83 %
- MongoDB70 %
Cadrage : alternative
« Typically: - PostgreSQL - MySQL - SQL Server - Sometimes SQLite (dev/testing) »
A fintech startup CTO preparing for SOC2 certification n=18
Ce que l'IA recommande
- PostgreSQL83 %
- CockroachDB67 %
- MongoDB44 %
Cadrage : alternative
« ✅ Best Overall Value: PostgreSQL (Managed) »
A lead developer at an indie game studio launching a multiplayer word game n=18
Ce que l'IA recommande
- Redis89 %
- DynamoDB78 %
- CockroachDB61 %
Cadrage : alternative
« ✅ In-memory store (Redis) »
⑧ Hors du panel suivi
Les autres outils apparus spontanément ¶
Entités comparables que les modèles ont citées spontanément, hors du panel suivi : à surveiller (ou à ajouter au comparatif).
YugabyteDB
Neon
Google Cloud Spanner
TiDB
PlanetScale
Cassandra
Snowflake
Yjs
BigQuery
Elasticsearch
Kafka
Aurora
⑨ Le ton compte
Comment les IA présentent-elles chaque outil ? ¶
Répartition favorable / neutre / critique des mentions vérifiées. Cliquez un outil pour un verbatim favorable et un verbatim critique.
« PostgreSQL (familiar, powerful) »favorable
« Batch‑insert orders into a sharded PostgreSQL (by order_id or timestamp) using unlogged tables or table partitioning to reduce lock overhead. »critique
« Postgres/MySQL/MongoDB backend, SQLite on device »favorable
« MySQL lacks native row‑level security; you’d have to implement complex view‑based access that’s brittle. »critique
« SQLite (Best General-Purpose Choice) »favorable
« SQLite: No encryption at rest (without extra tools). »critique
« Where Document Stores (MongoDB, DynamoDB, Firestore) Win »favorable
« Pure document stores (MongoDB, Cassandra, DynamoDB) force you to implement distributed transactions yourself for inventory deduction and payments. »critique
« Supabase (Postgres + Realtime) »favorable
« Avoid anything that forces a server from day one (Firebase, Supabase, etc.) unless you’re okay with that dependency. »critique
« Database: PostgreSQL (or CockroachDB if you need horizontal scaling) »favorable
« Some NewSQL systems (CockroachDB, Spanner, TiDB) offer strong consistency + scale‑out »critique
« Redis for: »favorable
« Using Redis only as cache (never as source of truth) »critique
« Where Document Stores (MongoDB, DynamoDB, Firestore) Win »favorable
« ❌ DynamoDB + custom API »critique
« Firebase (Firestore) — Easiest & Fastest MVP »favorable
« Firebase/Firestore: No row-level security (only doc-level rules). »critique
« Top picks: ClickHouse – ingests millions of events/second, responds to aggregation queries (SUM, COUNT, percentiles) in milliseconds, and supports materialised views that pre‑compute aggregates. »favorable
« embedded analytics DBs (DuckDB), or edge computing patterns where embedded databases are making a comeback in production contexts »favorable
« That rules out most self‑assembled PostgreSQL+triggers setups, and makes MariaDB with system‑versioned tables on a cloud‑managed service the standout choice. »favorable
« Plain MySQL / MariaDB? Not ideal. »critique
« Look for databases with mature Row-Level Security (RLS) (e.g., PostgreSQL, Microsoft SQL Server). »favorable
« Oracle Database, Microsoft SQL Server Enterprise, IBM Db2 »favorable
favorable
neutre
critique
⑩ Méthode & limites
Comment c'est mesuré, et ce que ce n'est pas ¶
Ce que l'on mesure
claude-sonnet-5 · claude-sonnet-5
deepseek-v4-pro · deepseek-v4-pro
gemini-3.5-flash · gemini-3.5-flash
mistral-medium-3-5 · mistral-medium-3-5
gpt-5.2-chat · gpt-5.2-chat
grok-4.3 · grok-4.3
430 réponses · 6 modèles · 12 cas d'usage · 14 outils · coût d'interrogation 5.31 $
Chaque question demande un conseil sans proposer de liste d'outils. Nous mesurons les outils que l'assistant choisit spontanément de citer, puis la manière dont il les présente.
Ce que ces résultats ne prouvent pas
- Pas un classement de la qualité réelle des outils.
- Pas un comparatif de fonctionnalités ni de prix.
- On mesure le comportement des modèles, pas la vérité. Les taux à faible n sont indicatifs.
Pour citer cette page
« Selon l'observatoire Opinion Radar du 20 juillet 2026, PostgreSQL obtient le taux moyen de recommandation le plus élevé dans les situations testées (58 %), devant MySQL (37 %). »
Lien de référence : cette page (méthodologie publique incluse). Imputez les affirmations aux modèles d'IA, jamais aux outils eux-mêmes.
Posez la question vous-même
Vous pouvez reprendre ces questions pour vérifier le résultat. Les réponses d'une IA peuvent toutefois varier d'un essai à l'autre et évoluer avec le temps.
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Database for an e-commerce store We're processing hundreds of orders per minute during flash sales, and the current solution struggles with write contention and slow aggregations. What database architecture would you suggest to handle high write throughput and real-time order analytics without choking on simultaneous updates?
Database for a real-time collaborative app Our startup is adding real-time commenting to our design app. We need a backend that supports optimistic concurrency and conflict resolution without introducing too much operational complexity. Any suggestions on what approach or data store would fit best?
Database for an AI app with vector search (RAG) We need to evaluate the cost of running a vector database for RAG at scale. Our usage is bursty, with spikes during business hours. What are the main trade-offs between managed vs self-hosted solutions in terms of pricing and operational overhead?
Embedded or local-first database for a desktop app I want my note-taking app to start locally with no server, but I might add sync and collaboration down the road. What database options let me start simple and then scale to multi-device support without rewriting everything?
Database for a serverless or edge deployment When you need full SQL for a Lambda API but also want zero idling cost, what database architectures avoid the overhead of reconnecting on every invocation while staying serverless-friendly?
Votre outil n'est pas mesuré, ou mal placé ?
Proposez-le : il rejoint la file de la prochaine vague et sera mesuré dans les mêmes conditions que le panel.
Découvrez ce que les IA recommandent, et pourquoi
Vous êtes une marque ou un éditeur ? Mesurez précisément où les IA vous citent (ou pas) et pourquoi.