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3 Repos

Awesome GitHub RepositoriesDataset Querying

Tools for executing queries and inspecting records within loaded datasets.

Distinct from Dataset Loading: Existing candidates focus on the loading process, not the post-load querying and inspection of the data.

Explore 3 awesome GitHub repositories matching data & databases · Dataset Querying. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Dataset Querying GitHub Repositories

Finde die besten Repos mit KI.Wir suchen mit KI nach den am besten passenden Repositories.
  • apache/pinotAvatar von apache

    apache/pinot

    6,098Auf GitHub ansehen↗

    Pinot is a distributed, columnar analytical database designed for high-concurrency, low-latency query processing. It functions as a real-time OLAP datastore, enabling interactive, user-facing analytics by ingesting and querying massive datasets from both streaming and batch sources. The system architecture relies on a centralized controller for cluster coordination and a distributed segment-based storage model to ensure horizontal scalability. The platform distinguishes itself through a hybrid ingestion pipeline that unifies real-time event streams and historical batch data into a single quer

    Executes high-speed queries and filters across massive, petabyte-scale datasets in real time.

    Java
    Auf GitHub ansehen↗6,098
  • dlt-hub/dltAvatar von dlt-hub

    dlt-hub/dlt

    5,472Auf GitHub ansehen↗

    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.

    Inspects loaded data using Python or an integrated dashboard explorer.

    Pythondatadata-engineeringdata-lake
    Auf GitHub ansehen↗5,472
  • blazegraph/databaseAvatar von blazegraph

    blazegraph/database

    985Auf GitHub ansehen↗

    This project is a high-performance semantic graph database engine designed for storing and querying massive RDF datasets. It functions as a specialized platform for managing linked data and complex relationship models, utilizing standard semantic web protocols to integrate and analyze distributed information sources. The system distinguishes itself through its use of B-Tree indexing to enable rapid traversal of relationships within large-scale datasets and its support for the Triple Pattern Fragments protocol to facilitate scalable web-based access. It provides automated tools for transformin

    Supports the standard SPARQL query language to execute complex pattern matching and data retrieval requests.

    Javablazegraphgraph-databaserdf
    Auf GitHub ansehen↗985
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