2 مستودعات
Awesome GitHub RepositoriesJoin Table Caching
Caching of built hash tables in a global store to prevent redundant reconstruction across query tasks.
Distinct from Table Joining Operations: Focuses on the reuse of computed join tables, unlike [f18_mt3] which describes the join operations themselves.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Join Table Caching. Refine with filters or upvote what's useful.
Awesome Join Table Caching GitHub Repositories
اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- facebookincubator/velox
facebookincubator/velox
4,155عرض على GitHubVelox هو محرك تنفيذ استعلامات عالي الأداء ومكتبة لمعالجة البيانات العمودية بلغة C++. يعمل كإطار عمل قابل للتركيب لتنفيذ محركات الاستعلام التحليلية، ويوفر مقيماً للتعبيرات المتجهة (vectorized) ومجموعة أدوات لأنظمة إدارة البيانات. يتميز المشروع باستخدامه للتنفيذ العمودي المتجه وتخصيص الذاكرة القائم على الساحة (arena-based) لمعالجة مجموعات البيانات واسعة النطاق. يتميز بتحسينات متخصصة مثل التخزين المؤقت لجدول الربط الإذاعي (broadcast join)، ودفع الفلتر الديناميكي للأسفل، وترميز القاموس لتقليل حمل الذاكرة وتسريع القراءات التحليلية. يغطي المحرك مجموعة واسعة من القدرات التحليلية، بما في ذلك تنفيذ عمليات الربط (hash, merge, semi joins)، بالإضافة إلى التجميع المتوازي متعدد المراحل وحساب دوال النافذة. يوفر بدائيات للتخزين العمودي في الذاكرة، وفك تشفير بيانات Parquet، والتكامل مع التخزين السحابي. يتم توفير القابلية للتوسع من خلال نظام تسجيل الدوال للدوال العددية والتجميعية المخصصة، مع توفر روابط عالية المستوى لربط منطق C++ بلغة Python.
Stores hash tables in a global cache to let subsequent tasks reuse data without rebuilding it.
C++ - rdatatable/data.table
Rdatatable/data.table
3,894عرض على GitHubهذا المشروع هو إطار عمل لمعالجة البيانات الجدولية عالي الأداء لـ R، مصمم للتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة بكفاءة في الذاكرة وسرعة. يوفر هيكل بيانات محسناً يستخدم دلالات المرجع والتعديل في المكان لإجراء تحويلات معقدة دون عبء نسخ الكائنات غير الضروري. تتميز المكتبة بتحسيناتها المعمارية منخفضة المستوى، بما في ذلك المعالجة المتوازية متعددة الخيوط، والفرز القائم على الجذر، وتحليل الملفات المعينة في الذاكرة. من خلال تفريغ إجراءات معالجة البيانات والتجميع الحرجة إلى كود C مجمع، فإنه يتيح التنفيذ السريع للمهام التي قد تكون مكلفة حسابياً. يدعم محركها الأساسي عمليات علائقية متقدمة، مثل الانضمامات غير المتساوية، والمتدحرجة، والمتداخلة، إلى جانب الفهرسة الثانوية التلقائية لتسريع الوصول المتكرر للبيانات. إلى جانب إمكانات المعالجة الأساسية، يقدم المشروع مجموعة شاملة من الأدوات لإدارة دورة حياة البيانات. يتضمن ذلك أدوات استيعاب وتسلسل عالية السرعة مع الكشف التلقائي عن النوع، بالإضافة إلى دعم متخصص لتحليل السلاسل الزمنية والتجميع متعدد الأبعاد. تم بناء إطار العمل ليتوسع، مما يسمح للمستخدمين بإجراء عمليات تجميع وتصفية وإعادة تشكيل معقدة على مجموعات بيانات تحتوي على مليارات الصفوف مع الحفاظ على استقرار النظام وأدائه.
Supports merging tables using relationships that change based on the specific characteristics of the data rows.
R
