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2 Repos

Awesome GitHub RepositoriesAggregate SQL Statisticians

Utilities that compute statistics, distributions, and contingency matrices by issuing aggregate SQL queries instead of loading rows.

Distinct from Database Statistics Retrieval: Distinct from Database Statistics Retrieval: computes aggregate statistics via SQL queries rather than fetching operational metadata like table sizes.

Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Aggregate SQL Statisticians. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Aggregate SQL Statisticians GitHub Repositories

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  • biolab/orange3Avatar von biolab

    biolab/orange3

    5,635Auf GitHub ansehen↗

    Orange3 is a visual data mining platform that provides an interactive canvas for building data analysis workflows without writing code. At its core, it offers a widget-based visual programming environment where users connect configurable components to perform data preprocessing, machine learning model training, statistical evaluation, and interactive visualization. The platform is built on NumPy-backed data tables with domain descriptors that define variable names, types, and roles, and includes a lazy SQL query proxy for working with database tables without loading all data into memory. The

    Computes basic statistics, distributions, and contingency matrices by issuing aggregate SQL queries instead of loading rows.

    Python
    Auf GitHub ansehen↗5,635
  • zombodb/zombodbAvatar von zombodb

    zombodb/zombodb

    4,730Auf GitHub ansehen↗

    Zombodb ist eine Datenbankerweiterung und ein relationaler Daten-Indexer, der PostgreSQL mit Elasticsearch integriert. Er bietet eine SQL-Suchschnittstelle, die es Benutzern ermöglicht, komplexe Suchanfragen und Aggregationen unter Verwendung von Standard-SQL-Funktionen und -Syntax anstelle nativer JSON-APIs auszuführen. Das Projekt synchronisiert relationale Daten von PostgreSQL mit einer Remote-Suchmaschine, um leistungsstarke Volltextsuche und Analysen zu ermöglichen. Das System zeichnet sich dadurch aus, dass es relationale Strukturen mit Suchmaschinenfunktionen verbindet, insbesondere durch die Integration der Georaumsuche für Geometrie- und Geografietypen. Es implementiert eine SQL-zu-JSON-Abfrage-Mapping-Schicht, die fortgeschrittene Textanalysen – einschließlich Fuzzy-Matching, Proximity-Suchen und Relevanz-Scoring – direkt in einer relationalen Umgebung ermöglicht. Das Projekt deckt breite Funktionsbereiche ab, einschließlich Index-Lebenszyklusmanagement, automatisierter relationaler Datensynchronisation und komplexer analytischer Aggregationen. Es unterstützt räumliche Indizierung für standortbasierte Abfragen, benutzerdefinierte Textanalyse-Pipelines und Überwachungstools zur Prüfung von Indexstatistiken und Cluster-Gesundheit. Die Sicherheit wird durch verschlüsselte Verbindungen zwischen der Datenbank und der Suchmaschine mittels TLS gewährleistet.

    Computes complex statistics and distributions on relational data using a search engine framework via SQL queries.

    PLpgSQL
    Auf GitHub ansehen↗4,730
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