5 Repos
Real-time data streaming that utilizes cursors to track and batch specific modifications.
Distinct from Data Stream Subscriptions: Focuses on the cursor mechanism for change streaming, distinct from general subscription interfaces.
Explore 5 awesome GitHub repositories matching data & databases · Cursor-Based Change Streaming. Refine with filters or upvote what's useful.
graphql-engine is an automated GraphQL API engine that transforms database tables and relationships into a queryable GraphQL schema. It functions as a federation gateway and mapper, instantly generating APIs with built-in filtering, pagination, and mutations from existing databases and remote schemas. The project distinguishes itself through a fine-grained access control layer that enforces row-level and field-level permissions. It further provides a real-time data subscription server that converts standard queries into live streams and a system for triggering event-driven webhooks and notifi
Streams real-time updates to clients by tracking data changes and batching modifications using a cursor mechanism.
Apache Pulsar is a cloud-native distributed pub-sub messaging system designed for high-performance data ingestion. It functions as a geo-replicated data streamer and a multi-tenant event streaming platform, providing a serverless stream processing engine and a tiered storage messaging broker. The system distinguishes itself by separating serving layers from storage layers to allow independent scaling of compute and data retention. It features native geo-replication to synchronize messages across different geographical regions and employs a multi-layered tenant isolation model using authentica
Maintains individual consumer offsets using cursors to enable reliable message replay and independent stream tracking.
RisingWave is a cloud-native streaming database and real-time analytics engine that uses standard SQL to process continuous data streams. It functions as a streaming data lakehouse, combining the capabilities of a streaming SQL database with a platform that integrates streaming ingestion with open table formats. The system is distinguished by its use of the PostgreSQL wire protocol, allowing it to integrate with existing SQL tools and drivers. It employs a decoupled compute and storage architecture, persisting streaming state and materialized views in cloud object storage to enable independen
Delivers real-time updates from materialized views using a cursor-based subscription mechanism.
dlt ist ein Python-Tool zur Datenaufnahme und ein ETL-Pipeline-Framework, das darauf ausgelegt ist, Daten aus verschiedenen Quellen abzurufen und in strukturierten Zielen zu speichern. Es fungiert als Schema-Inferenz-Engine, die automatisch Datentypen erkennt und verschachtelte JSON-Strukturen in relationale Tabellen flacht, wobei Daten von Quellen in Lakehouses, Warehouses oder Vektordatenbanken verschoben werden. Das Projekt zeichnet sich durch KI-gestützte Pipeline-Generierung aus, die Large Language Models nutzt, um Extraktionscode und Konnektoren für REST-APIs zu erstellen. Es unterstützt zudem multimodale Vektorspeicherung und die spezialisierte Befüllung von Vektordatenbanken zur Unterstützung von KI- und Machine-Learning-Anwendungen. Das Framework deckt ein breites Spektrum an Funktionen ab, einschließlich automatisierter Schema-Evolution, inkrementellem Datenladen mittels Statusverfolgung und Datenqualitätsvalidierung durch die Durchsetzung von Datenverträgen. Es bietet Tools für relationale Datennormalisierung, Pre- und Post-Load-Transformationen sowie eine Vielzahl von Ziel-Adaptern für SQL-Datenbanken und Cloud-Objektspeicher. Die Observability wird durch Pipeline-Ausführungs-Dashboards, Spalten-Lineage-Tracking und Schema-Versionsverifizierung mittels inhaltsbasierter Hashes gehandhabt.
Uses cursors based on timestamps or IDs to load only data produced since the last execution.
Sqlbrite ist ein reaktiver SQLite-Datenbankmanager und ein leichtgewichtiger Wrapper für Android. Er fungiert als reaktive SQL-Bibliothek, die standardmäßige SQLite-Abfragen in beobachtbare Streams umwandelt, sodass die Anwendung automatisch neue Ergebnisse ausgibt, wenn sich zugrunde liegende Datenbanktabellen ändern. Das Projekt bietet einen Mechanismus zur Verfolgung von Änderungen an spezifischen Datenbanktabellen, wodurch Abfrage-Aktualisierungen ohne manuelles Polling ausgelöst werden. Es enthält zudem einen atomaren Transaktionsmanager, um mehrere SQL-Modifikationen in Einheiten zu gruppieren, was die Datenintegrität sicherstellt und redundante Benachrichtigungen verhindert. Die Bibliothek verwaltet die lokale Datenpersistenz unter Android, indem sie Schema-Operationen und das Datenbank-Lifecycle-Management an den Standard-SQLite-Helper delegiert. Die Kernfunktionen umfassen die Echtzeit-Datenbeobachtung und die Verwaltung von Datenbanktransaktionen.
Transforms traditional SQLite result cursors into real-time data streams that automatically update the UI.