4 Repos
Mechanisms to manage the sequencing and concurrency of database query executions.
Distinct from Database Query Execution: Distinct from Database Query Execution: focuses on the control flow (sequential vs parallel) rather than the execution itself
Explore 4 awesome GitHub repositories matching data & databases · Query Execution Control. Refine with filters or upvote what's useful.
This project is a pure JavaScript database driver for Node.js that implements the native MySQL binary protocol. It serves as a comprehensive connector for managing persistent network links to MySQL servers, enabling applications to execute queries, manage transactions, and handle complex data operations without requiring external middleware. The driver distinguishes itself through its integrated support for connection pooling and distributed database routing. It maintains managed sets of reusable network sockets to optimize resource usage under high request volumes, while simultaneously provi
Queues database commands to ensure they are executed in the order received for predictable flow and data consistency.
node-sqlite3 is a relational database client and a set of native bindings that allow Node.js applications to interact with SQLite databases. It functions as a C++ native addon, linking JavaScript to the SQLite C library to manage data stored in local files or in-memory stores. The project includes optional support for SQLCipher, enabling page-level encryption to secure local database files. The driver covers a wide range of database management capabilities, including executing SQL queries with parameter binding, managing connections to database files, and preparing statements for repeated ex
Provides the ability to queue database statements sequentially or run them in parallel.
Ignite ist eine verteilte In-Memory-Daten-Grid- und Rechenplattform. Es fungiert als verteilte SQL-Datenbank und Speicher-Engine, die entwickelt wurde, um große Datensätze im RAM zu speichern und zu verarbeiten, um Latenzzeiten zu minimieren und die Berechnungsgeschwindigkeit zu erhöhen. Das System zeichnet sich durch eine mehrstufige Speicher-Engine aus, die die Datenplatzierung über Speicher und Festplatte verwaltet, um Hochgeschwindigkeitszugriff mit großer Kapazität in Einklang zu bringen. Es verfügt über ein verteiltes Rechen-Grid, das benutzerdefinierte Logik direkt auf den Knoten ausführt, auf denen sich die Daten befinden, um den Netzwerkverkehr zu reduzieren. Die Plattform bietet ein breites Spektrum an Funktionen, einschließlich ACID-Transaktionsmanagement, Standard-SQL-Abfragen und Key-Value-Operationen. Sie unterstützt die Aufnahme großer Datenmengen über reaktive Streams und bietet Integration durch mehrere Programmiersprachen, Standard-Datenbanktreiber und eine REST-API. Das System kann als verteilter Cluster mithilfe von Containern bereitgestellt oder über Kubernetes orchestriert werden. Das Projekt ist in Java geschrieben und kann über Binärarchive installiert werden.
Allows restricting query execution to local data subsets or expanding it across the entire cluster.
Davinci ist eine Business-Intelligence- und Datenvisualisierungsplattform, die für den Aufbau interaktiver Dashboards und Berichte verwendet wird. Sie fungiert als SQL-basierter Dashboard-Builder und Multi-Tenant-Analytics-Dienst, der über JDBC und CSV-Dateien mit Datenbanken verbunden wird, um Rohdaten in visuelle Komponenten zu transformieren. Die Plattform zeichnet sich durch ihr granulares Sicherheitsmodell aus, das Zeilen- und Spalten-basierte Berechtigungen umfasst, die in LDAP- und OAuth2-Authentifizierung integriert sind. Sie bietet zudem ein eingebettetes Visualisierungstool, das es ermöglicht, sichere, parametrisierte Diagramme und Dashboards über URLs und Frames in externe Anwendungen einzubinden. Das System deckt ein breites Spektrum an Funktionen ab, einschließlich Datenmodellierung mit SQL-Vorlagen, einer Drag-and-Drop-Layout-Engine für responsive Dashboards und einer Vielzahl von Visualisierungstypen wie Sankey-Diagrammen, Radar-Charts und geografischen Karten. Zudem umfasst es Automatisierungen für die Planung E-Mail-basierter Berichte und nutzt Key-Value-Caching zur Optimierung der Abfrageleistung.
Controls whether data loads automatically or via manual trigger to prevent database overload.