12 مستودعات
Manages the construction and flattening of nested struct data types within a schema.
Distinct from Data Type Managers: Specifically handles the construction and flattening of structs rather than general type inference.
Explore 12 awesome GitHub repositories matching data & databases · Structured Types. Refine with filters or upvote what's useful.
EmDash is an open-source content management system built on Astro that combines a visual admin panel with a plugin-driven architecture and server-side rendering. It provides a complete content management system with structured content modeling, a rich text editor using Portable Text format, and a TypeScript API for type-safe content queries. The system supports authentication through passkeys, OAuth 2.1, and external providers, with role-based access control and fine-grained permission scopes. What distinguishes EmDash is its plugin development framework, which supports both native plugins ru
Defines and manages structured content types with custom fields through a visual admin interface.
Sanity هي منصة إدارة محتوى بدون واجهة أمامية (headless) وواجهة برمجة تطبيقات (API) للمحتوى المهيكل، تقوم بتخزين البيانات وتقديمها عبر API إلى أي واجهة أمامية أو جهاز. تعمل كاستوديو محتوى في الوقت الفعلي، وتوفر بيئة تحرير قابلة للتخصيص لإدارة الأصول الرقمية والمستندات من خلال طبقة بيانات مفصولة وآمنة من حيث الأنواع. تتميز المنصة بمحرك استعلام موجه للرسوم البيانية يستخدم لغة GROQ لتصفية وتحويل واسترجاع المحتوى المهيكل. تتيح التحرير التعاوني في الوقت الفعلي مع مؤشرات الحضور المباشر ونهج يعتمد على المخطط (schema) لإدارة المستندات. يغطي النظام مجموعة واسعة من القدرات، بما في ذلك إدارة الأصول الرقمية مع تحويلات عند الطلب، وأتمتة سير عمل المحتوى عبر وظائف بدون خادم (serverless) وخطافات الويب (webhooks)، والقدرة على بناء واجهات تحرير مخصصة من خلال بنية إضافات. كما يدعم تسلسل النصوص الغنية وإدارة دورات حياة المستندات من المسودات إلى حالات النشر.
Allows the definition and management of complex digital content schemas to power decoupled applications.
Daft is a distributed dataframe library and multimodal data processor designed to handle large-scale structured and unstructured data. It functions as a vectorized execution engine that processes tables alongside images, audio, and video, utilizing a unified schema to manage diverse data types. The project distinguishes itself by combining distributed data engineering with large-scale AI inference. It provides an AI data pipeline for batch-optimizing model prompts and generating high-dimensional text embeddings, while utilizing zero-copy memory sharing to execute custom Python functions witho
Constructs structured data types from expressions and flattens nested fields into separate columns.
c3c is the compiler for the C3 programming language, transforming source code into executable binaries, static libraries, or dynamic libraries using an LLVM backend. It implements a system based on result-based error handling, scoped memory pooling, and a semantic macro system. The compiler provides first-class support for hardware-backed SIMD vectors that map directly to processor instructions and enables runtime polymorphism through interface-based dynamic dispatch. The project covers a broad set of low-level capabilities, including manual and pooled memory management, inline assembly inte
Embeds unnamed structs or unions within other data types to organize complex memory layouts.
Arroyo is a high-performance stream processing platform built in Rust. It executes continuous SQL queries on streaming data with event-time semantics, enabling accurate windowed aggregations, joins, and stateful computations on unbounded event streams. The platform uses native Rust execution for high throughput and low latency, with periodic checkpointing for exactly-once fault tolerance and horizontal scaling across distributed workers. The system integrates deeply with Kafka for reading and writing topics with exactly-once delivery and supports change data capture (CDC) from MySQL and Postg
Supports nested struct columns with named fields and dot-notation access in streaming SQL.
Apostrophe is an open-source Node.js headless content management system that delivers structured content through REST APIs while providing a visual in-context page editor for live editing. It is built on a module-based plugin architecture that extends CMS functionality through reusable modules, each encapsulating logic, configuration, and templates. The system uses schema-driven content modeling to define data structures and validation rules through configurable schemas and custom field types, with all content stored as flexible JSON-like documents in MongoDB. The platform distinguishes itsel
Creates and manages structured content types with custom fields, reusable across the site.
Twill هو مجموعة أدوات CMS لـ Laravel ومولد لوحة تحكم مصمم لبناء وحدات تحكم إدارية مخصصة وأنظمة إدارة محتوى. يعمل كإطار عمل CMS بدون رأس (headless) ومجموعة أدوات لتحديد نماذج المحتوى وإدارة البيانات المنظمة من خلال واجهة إدارية مخصصة. يتميز المشروع بمحرر كتل مرئي يسمح للناشرين بترتيب وتكوين أقسام المحتوى القابلة لإعادة الاستخدام عبر واجهة السحب والإفلات. يتضمن مديراً مخصصاً للأصول الرقمية لتخزين واقتصاص وتحسين الصور والملفات عبر التخزين المحلي أو السحابي، بالإضافة إلى مدير محتوى متعدد اللغات للتعامل مع الحقول المترجمة والروابط الدائمة المترجمة. توفر المنصة قدرات واسعة لإدارة المحتوى والوسائط، بما في ذلك تتبع الإصدار، وجدولة النشر، وتنظيم الصفحات الهرمي. وتغطي أدوات إدارية واسعة النطاق مثل التحكم في الوصول القائم على الأدوار، والبحث العالمي، وسقالات سطر الأوامر للتوليد السريع لوحدات CRUD وترحيلات قاعدة البيانات. يتكامل النظام مع نماذج Laravel باستخدام السمات (traits) لتمكين النشر ومعالجة الوسائط.
Creates and manages structured content types with custom forms and relationship support for data management.
Lektor is a Python-based static site generator and flat-file content management system. It transforms raw content and data models into static HTML pages, storing all website data in a hierarchical file system rather than a relational database. The system operates as a model-driven CMS, utilizing blueprints and schemas to control data capture and validation. It provides a browser-based administrative interface that allows users to visually edit and organize site content without modifying source code directly. The platform manages the full site lifecycle, covering static site generation, multi
Provides blueprints to create and manage structured content types with custom fields.
This project is a .NET Core content management system and multi-site management platform designed to organize and publish structured digital content across independent websites from a centralized interface. It functions as both a headless CMS and a static site generator, rendering dynamic templates into HTML files to increase loading speed and scalability. The system integrates retrieval-augmented generation to transform website documents and content into searchable AI knowledge bases. It includes a visual AI workflow orchestrator to define the logic between user queries and large language mo
Allows for the creation and management of structured content types with custom fields for products, personnel, and assets.
msgspec is a high-performance data modeling, serialization, and schema validation toolkit for Python. It serves as a type-safe serialization framework that integrates schema enforcement and data parsing into a single pass, functioning as both a data serialization library and a schema validation system based on standard Python type annotations. The project distinguishes itself through high-performance structural primitives, including compilation-based routine generation and zero-copy buffer parsing. It optimizes memory usage via garbage collection-aware layouts and reduces processing overhead
Integrates schema enforcement and data parsing into a single pass to achieve near-native execution speeds.
Schema-dts is a type-safe library providing TypeScript interfaces for modeling structured data and interconnected graph relationships. It serves as a framework for defining and enforcing strict property requirements for JSON-LD objects, ensuring that metadata generated for web applications and search engines adheres to established vocabulary standards. The project distinguishes itself by providing a comprehensive set of definitions for the Schema.org vocabulary, enabling developers to build complex, machine-readable data graphs with compile-time validation. It supports the composition of mult
Enforces strict property requirements and data integrity for machine-readable metadata through a type-safe framework.
هذه المكتبة عبارة عن إطار عمل لمعالجة البيانات لـ JVM يوفر بيئة آمنة من حيث النوع (type-safe) لمعالجة البيانات الجدولية المهيكلة. تعمل كمجموعة أدوات شاملة لإجراء تحويلات البيانات المعقدة، والتجميعات، والتحليل الإحصائي، مع الاستفادة من التحقق من المخطط (schema) في وقت التجميع لضمان السلامة الهيكلية عبر خطوط أنابيب البيانات. يتميز المشروع بتكامله العميق مع بيئات دفاتر الملاحظات التفاعلية واستخدامه لتوليد الكود في وقت التجميع. من خلال اشتقاق المخططات وفرضها تلقائياً من المدخلات الخام، فإنه يولد أدوات وصول آمنة من حيث النوع تتيح الإكمال التلقائي في IDE والتحقق الثابت من أسماء الأعمدة. تسمح هذه البنية للمطورين بتنفيذ معالجة خطوط الأنابيب الوظيفية مع الحفاظ على أمان صارم للأنواع، مما يمنع بشكل فعال أخطاء وقت التشغيل أثناء معالجة البيانات. تدعم المكتبة مجموعة واسعة من سير عمل البيانات، بما في ذلك استيراد وتعيين مخططات قواعد البيانات العلائقية، وإجراء التحليل الجغرافي المكاني، وتنفيذ محاور البيانات المعقدة. تتضمن أدوات واسعة النطاق لإنشاء البيانات، والتصفية، والفرز، وحساب الإحصاءات الوصفية. علاوة على ذلك، يوفر إطار العمل إمكانيات قوية للتصور وإعداد التقارير، مما يسمح للمستخدمين بعرض جداول HTML تفاعلية، وتأليف المستندات، وإنشاء المخططات مباشرة من مجموعات البيانات المهيكلة. تم تصميم المكتبة للاستخدام السلس داخل بيئات تطوير Kotlin وJava، مع دعم متخصص لإدارة التبعيات المؤتمتة وتكامل النواة في دفاتر الملاحظات التفاعلية.
Enforces strict property requirements and data integrity for structured data objects using compile-time type checking.