4 مستودعات
Database features and indexes designed for storing, querying, and performing spatial calculations on coordinate-based data.
Distinguishing note: Specifically targets spatial data types and proximity search capabilities within database systems.
Explore 4 awesome GitHub repositories matching data & databases · Geospatial Extensions. Refine with filters or upvote what's useful.
Django is a full-stack web framework designed for rapid backend development. It provides an integrated environment for building data-driven applications by combining an object-relational mapping layer for database management with a modular request-response pipeline for handling HTTP traffic. The framework emphasizes security and maintainability, offering a suite of tools to protect against common web vulnerabilities while decoupling site structure from implementation through a centralized URL routing system. A defining characteristic of the framework is its ability to generate production-read
Integrates spatial data types and geometry-based query operations directly into the standard database interaction layer.
RethinkDB is a distributed, document-oriented database designed to store and manage JSON-formatted data across scalable clusters. It utilizes a custom log-structured storage engine with B-Tree indexing to ensure high-performance disk I/O and data persistence. The system maintains high availability through automatic sharding and replication, employing a primary-replica voting consensus mechanism to handle node failures and ensure consistent cluster operations. A defining characteristic of the platform is its reactive changefeed engine, which allows applications to subscribe to live data update
Storing and querying location-based information using specialized indexes to perform proximity searches and spatial calculations on coordinate data.
phpredis is a C-based native extension that bridges PHP applications with Redis servers for high-performance data storage and retrieval. It serves as an interface for manipulating strings, hashes, lists, sets, and sorted sets while providing a direct path for executing Redis commands and server-side scripts. The extension provides comprehensive support for distributed environments and high availability. It interfaces with Redis Cluster to distribute data across multiple nodes using hash slots and manages Redis Sentinel for service discovery and automatic failover. It also enables shared state
Provides native support for storing and querying coordinate-based geospatial data using Redis spatial commands.
GeoPandas هي مكتبة Python توسع pandas بدعم أصلي للبيانات الجغرافية المكانية. فهي تعامل الأشكال الهندسية الجغرافية — النقاط والخطوط والمضلعات — كنوع عمود من الدرجة الأولى داخل DataFrames، مما يتيح للمستخدمين تخزين ومعالجة وتحليل البيانات المكانية المتجهة جنباً إلى جنب مع السمات الجدولية التقليدية. بُنيت المكتبة فوق مكونات جغرافية مكانية موثوقة: فهي تستخدم Shapely لجميع العمليات الهندسية، وFiona وGDAL لقراءة وكتابة تنسيقات الملفات المكانية القياسية، وPyProj لإعادة إسقاط الإحداثيات، وفهرس مكاني R-tree (من Shapely) لتسريع الاستعلامات المكانية. ما يميز GeoPandas هو تكاملها السلس لسير عمل التحليل المكاني الكامل داخل نظام pandas البيئي. يمكن للمستخدمين إجراء تحويلات لنظام مرجع الإحداثيات لمواءمة البيانات عبر إسقاطات مختلفة، وحساب الخصائص الهندسية مثل المساحة والطول، وإنشاء النطاقات (buffers) والمراكز (centroids)، وإجراء عمليات المجموعات مثل التقاطعات والاتحادات. تدعم المكتبة أيضاً التصفية القائمة على الموقع، والربط المكاني الذي يجمع مجموعات البيانات بناءً على العلاقات الهندسية، وتحليلات التراكب التي تنتج نتائج مجمعة. ولأغراض الاستكشاف، توفر المكتبة إمكانيات تصور الخرائط، مما ينتج رسوماً بيانية ثابتة وخرائط تفاعلية مباشرة من الجداول المكانية. بالإضافة إلى هذه الميزات الأساسية، تتعامل GeoPandas مع دورة الحياة الكاملة للبيانات الجغرافية: الاستيراد من والتصدير إلى تنسيقات شائعة مثل Shapefile وGeoJSON وGeoPackage؛ وإدارة الجداول المكانية التي تربط الهندسة بأعمدة السمات؛ والاستعلام عن المعالم أو تصفيتها حسب الموقع أو شروط السمات أو المسندات المكانية. تغطي وثائقها التثبيت، ومرجعاً شاملاً لـ API، وأدلة مستخدم تشرح المهام الجغرافية المكانية الشائعة.
Extends pandas DataFrames with native support for geographic geometry types and spatial operations.