2 Repos
Specialized relational views created for reporting and data introspection.
Distinct from Relational Data Stores: Distinct from Relational Data Stores: focuses on the specific view-layer for analysis rather than the general storage engine.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Analysis Views. Refine with filters or upvote what's useful.
Redka ist ein SQL-basierter Key-Value-Store, der eine Redis-kompatible Schnittstelle implementiert. Er fungiert als relationale Datenbrücke, die nicht-relationale Protokollbefehle in relationale Abfragen übersetzt, um Persistenz und ACID-Transaktionen unter Verwendung eines SQL-Datenbank-Backends bereitzustellen. Das System ermöglicht die relationale Datenintrospektion, indem es interne Key-Value-Daten als SQL-Views offenlegt, was direkte Abfragen und Analysen mittels relationaler Syntax ermöglicht. Es kann als eigenständiger Netzwerkserver oder als eingebettete Bibliothek innerhalb einer Go-Anwendung bereitgestellt werden. Das Projekt unterstützt eine Vielzahl von Datenstrukturen, einschließlich Strings, Listen, Hashes, ungeordneten Sets und sortierten Sets. Es bietet Funktionen für das Key-Lifecycle-Management mit Time-to-Live-Metadaten, atomare numerische Operationen und Set-Algebra. Zur Verwaltung von Performance und Zugriff enthält es einen In-Memory-Speichermodus und einen Read-Only-Verbindungsmodus.
Provides relational views over stored key-value data to simplify reporting and introspection.
This project is a collection of specialized toolsets for SQL Server, functioning as a diagnostic toolkit, performance monitor, and database administrator framework. It provides stored procedures and utilities designed to automate backup recovery, diagnose system health, and optimize database performance and indexing. The kit distinguishes itself through specialized capabilities for point-in-time restoration and the calculation of estimated data loss windows using backup history. It also includes an index optimizer that analyzes usage and size to provide prioritized recommendations for data re
Analyzes system views and metadata tables using predefined rules to identify configuration errors and performance bottlenecks.