SQL server，Mysql，Oracle都可以说是老产品了。就产品本身来说，这三个数据库产品都是成功的。这三者是目前市场占有率最高的关系数据库，而且很有代表性。
MySQL基本是生于互联网，长于互联网。其应用实例也大都集中于互联网方向，MySQL的高并发存取能力并不比大型数据库差，同时价格便宜，安装使用简便快捷，深受广大互联网公司的喜爱。
MySql可运行在不同的操作系统下。简单地说，MySql可以支持Windows95/98/NT/2000以及UNIX、Linux和SUN OS等多种操作系统平台。这意味着在一个操作系统中实现的应用可以很方便地移植到其他的操作系统下。
Oracle是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的适应高吞吐量的数据库解决方案。
Oracle的应用，主要在传统行业的数据化业务中，比如：银行、金融这样的对可用性、健壮性、安全性、实时性要求极高的业务；零售、物流这样对海量数据存储分析要求很高的业务。而且由于Oracle对复杂计算、统计分析的强大支持，在互联网数据分析、数据挖掘方面的应用也越来越多。
Microsoft SQL Server 是一个全面的数据库平台，使用集成的商业智能 (BI)工具提供了企业级的数据管理。
Microsoft SQL Server 数据库引擎为关系型数据和结构化数据提供了更安全可靠的存储功能，使您可以构建和管理用于业务的高可用和高性能的数据应用程序。
现在，如果你没有听说过Hadoop，那么你一定落伍了。Hadoop已经成为业界大数据平台首选。说到Hadoop，大家都会想到大数据技术。建大型数据仓库，PB级数据存储、处理、分析、统计。
作为一个全新的开源项目，Hadoop提供了一中新的方式用来存储和处理器数据。大型的互联网公司，如谷歌、Facebook都使用Hadoop来存储和管理它们庞大的数据集。
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从目前信息技术的发展来看，AI人工智能、大数据、5G、云计算是发展方向。因此：
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说未来发展趋势的话，这4个里面呢，建议还是主抓oracle和hadoop。
因为应用最广，也似发展趋势。
oracle是关系型数据库的老大。就是非分布式数据库。
而Hadoop技术站里面的HBase，Hive 这种分布式数据库是在大数据云计算出现之后，想对应的分布式存储数据库。
而且Apache big data 技术栈，现在越来越多的都会支持一些SQL的操作。
比如说Spark里面的DataFrame，Spark SQL 还有Spark streaming 里面的 structure strreaming。
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数据库各有各的优势，我感觉近近几年主流市场还是关系型数据库。简单介绍一下各个数据库的特点。
mysql 来源 应用最广泛，适合中小系统使用，并且跨平台。
sqlserver 属于微软系数据库产品。配合C#开发语言，和mysql市场差不多。不支持跨平台。当然最新版本刚刚支持。可能还有不成熟的地方。也是适合中小系统。
oracle
适合大型企业级应用。成本比较高。使用起来不如上面两个方便。
hadoop
作为大数据的主流数据库产品，未来的市场前景是非常好的。随着物联网等高科技的发展。他的作用将会越来越凸显出来。
总得来说要结合实际选择适合的数据库产品。没有最好，只有最合适。
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首先排除oracle，为什么呢？我已经说过很多次了，去IOE的风头之下，没有人会把核心数据交给国外公司，何况这玩意还死贵，所以国产化是趋势。
什么企业用oralce？银行、国企等大型企业，出了事情得有人担着，但是据我了解，现在已经在替换了。
sql server和mysql，都差不多吧，反正都是开源的，价钱上来说，中小公司完全能承受。
MySQL也是oracle旗下的，基本是生于互联网，长于互联网。其应用实例也大都集中于互联网方向，MySQL的高并发存取能力并不比大型数据库差。
sql server高度集成化，微软也提供了整套的软件方案，所以适合不缺钱，但是缺IT人才的公司，有了解决方案，直接用就行了，被反复验证可行性了。
hadoop是个分布式计算平台，用来做大数据的，为什么会和这3个扯上关系，并存也不冲突。
hadoop只是分布式计算的沧海一粟，也许它比较好看实用，但是也是解决特定问题的。
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互联网步入2020年后，渐渐进入到大数据时代，尤其是5G的到来和些后的广泛使用，会让大数据加快脚步，更加趋于普及，可以预见，未来的若干年，会是大数据时代。而hadoop是分布式数据管理模式，就是apache推出的用来解决老牌数据库应对大数据吃紧的产物，所以，硬要说未来趋势，那肯定是hadoop这种分布式数据管理模板。
再来说说这几款软件之间的区别。
sql server：这是微软推出的一款数据库软件，需要付费才能使用。sql server适用在windows服务器平台，与微软的编程语言asp.net形成完美组合，当然，其它开发语言也可以与sql server数据库进行对接。
Mysql：这是一款免费的开源的老牌数据库软件。目前被oracle公司收购，不过，依然是开源，但以后会怎样，就不清楚了。所以，开源社区推出了它的替代品——MariaDB，结构与功能跟Mysql是一样的。php+msyql这个经典组合，曾经让多少程序员疯狂啊。mysql是一款轻量级的数据库，对于中小型网站来说，已经足够。
Oracle：这是一款老牌重量级的数据库软件，很多的大型公司都在使用这个数据库。跟sql server一样，它也是需要付费，而且费用非常贵。但是，它的安全级别非常，所以，为了数据的安全，那些中大型还是咬咬牙，花钱购买oracle数据库。不过，在大数据时代，oracle开始有些力不从心了，可能开始走下坡路了。如：淘宝在几年前的一次双11狂欢节日，数据量巨大，当时使用的oracle数据库压力倍增，还出现掉线的情况，所以，淘宝从那年开始，就开发自己的数据库oceanBase，这也是一个分布式数据库。
Hadoop：这款我们就不用多说，未来的趋势之所在。是apache基金会开的一款分布式数据管理系统。在大数据时代，它将会越来越受欢迎。
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都有未来发展前景，跟所在生态有关。
1、SQLServer作为微软旗下产品，依赖.Net生态以及Windows系统。
2、mysql开源生态，采用开源软件基本是mysql为王。
3、Oracle商业软件，银行等生态系统必选。
4、Hadoop作为开源文件存储系统代表，HDFS，以及Hbase。
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sqlserver,mysql,oracle都是关系型数据库，从开发的角度都差不多，牵扯到的技术比如表，索引，存储 过程，触发器等，也都类似。这几个数据库产品在市场上角逐多年，都有各自的市场，很难一教高下。没有谁能把握住趋势。但从现在市场份额上来看，sqlserver由于平台等历史原因，用的相对较少；而mysql 有社区免费版本，深受互联网企业的喜爱；而oracle是收费的，而且收费很贵，但他的运行机制和稳定可靠性不是sqlserver和mysql能比的，主要用在电信，银行等行业。如果想深入研究，可以从mysql或者oracle中选一个，关系型数据库是由标准和规范的，学习了一个，其他的都差不多，对开发来说，没啥区别。
另外说说hadoop，它是大数据行业的技术。侠义的大数据只是只hadoop的hdfs 、mapreduce和yarn组件。它主要解决的问题是大数据存储和计算的问题。广义的hadoop指的是hadoop技术栈，包括hive,hbase等，这些主键主要解决了上述hadoop本身易用性和查询效率的问题。
下面来说一下区别,sqlserver,mysql ,oracle 是关系型数据库，数据是结构化的(数据是规整的，有具体的字段)，靠 表关系来 维持和组织数据，它有相关的标准和规范，比如acid特性，比如范式设计等。做一个简单的图书管理系统，或者电子商场网站关系型数据库可以支撑。千万级别的数据可以存储在单个表中，如果数据量再大，比如数亿或者几十亿，存储上和查询效率存在问题，可能需要其他策略来实现。目前来说，绝大多数企业，包括淘宝等，都无法离开关系型数据库，关系型数据库再绝大多数情况下处理起来数据是很方面的，除了我 刚才说的数据过于庞大存在的存储和效率的问题。
hadoop，不是关系型数据库，它只是一个分布式大数据处理框架，一般由多台(几十，数百，或数千台)集群构成，数据可以是结构化的，也可以不是结构化的 。大数据，多大呢？每天1000G，或者10000G的数据才可以算的上大数据，对于hadoop来说，它不适用于小的数据量，关系型数据库的几千万数据让hadoop来处理简直是杀鸡用宰牛刀。比如，中国移动所有通话记录每天40亿条数据。最初，hadoop解决的问题是大数据的存储和计算的问题，一个文件大小10000G没 关系，它的hdfs可以把这个文件切成块分布式的存储在多个服务器上；计算问题可以通过mapreduce进行分布式计算，大体就是集群中的每个服务器都产生多个job进行运算。后期发展起来的hbase,hive,spark等，都是对大数据计算的补充和 改善。目前大数据处理技术，离不开hadoop体系，几乎是一统江湖的地位，但这个技术是Google淘汰的技术。
另外我需要指正的某些回答者的误区，hadoop本身在效率上没什么优势，主要解决的还是存储的问题。它本身带的mapreduce计算模式是很低效的，所以后来在其基础上有了hbase,spark等大数据处理模块。尽管如此，相对而言，从效率上来说，比关系型数据库没有优势，关系型数据库单表一亿数据通过主键查询也可以在几十毫秒返回结果。hbase可以存储和查询更大级别的数据（比如几百亿），但可以通过多台计算机并行处理和查询的结果。
所以，关系型数据库和大数据比起来，是有巨大的区别的。使用场景也完全不一样。希望能帮助你并采纳。
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趋势是大数据的分析和吞吐能力，每一个产品都在变化着，万变不离其中。会了一个其它的也不会花很多时间。他们几个中我对oracle的印象不是很好最近，有些教条。
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mysql的分支mariaDB，会更成功，
sql server 微软的东西，总体用户偏少。
mysql不免费了，
oracle太贵了，
mariaDB是mysql的正宗分支，免费开源好用
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