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Visual representation of the step-by-step process a database engine uses to execute a query.
Distinct from Execution Plan Analysis: Distinct from Execution Plan Analysis: focuses on the visual display of the execution sequence rather than logical analysis.
Explore 4 awesome GitHub repositories matching data & databases · Execution Plan Visualization. Refine with filters or upvote what's useful.
Soar is a suite of specialized tools designed for analyzing MySQL performance, advising on indexing, and optimizing SQL syntax. It functions as a performance analyzer, index advisor, and query optimizer to identify bottlenecks and suggest structural improvements for faster execution. The project distinguishes itself through a system for rewriting SQL statements into optimized equivalent versions using custom heuristic rules and patterns. It also features a dedicated index advisor that evaluates query patterns and database metadata to recommend the creation of new indexes. Its broader capabil
Provides a visual display of the step-by-step process used by the database engine to execute queries.
Octosql es un motor de consultas SQL federado, transformador de datos y procesador de SQL en streaming. Permite a los usuarios ejecutar sentencias SQL únicas a través de múltiples fuentes de datos dispares, incluyendo diferentes tipos de bases de datos y formatos de archivo, para combinar y transformar resultados en un conjunto unificado. El sistema se distingue por tratar archivos CSV, JSONLines y Parquet como tablas virtuales y utilizar una arquitectura basada en plugins para extender la conectividad a motores de almacenamiento externos. Funciona como un procesador de streaming para flujos de datos infinitos, utilizando marcas de agua (watermarks), retracciones y ventanas deslizantes (tumbling windows) para mantener la consistencia en eventos fuera de orden. Además, sirve como generador de datos SQL capaz de producir conjuntos de datos sintéticos y flujos de registros mediante funciones con valores de tabla. El motor incluye capacidades para realizar joins entre fuentes de datos y análisis multi-fuente, optimizado mediante el push-down de predicados en el lado de la fuente para reducir la transferencia de datos. Gestiona datos complejos a través de un sistema de tipos estáticos con tipos unión y proporciona observabilidad mediante la visualización de planes de ejecución de consultas.
Generates visual representations of execution plans to verify predicate push-down and optimization logic.
Pigsty es una plataforma integral de orquestación de infraestructura de bases de datos diseñada para automatizar el ciclo de vida completo de clústeres de PostgreSQL de alta disponibilidad. Funciona como un framework de infraestructura como código que gestiona la coordinación de clústeres, el aprovisionamiento de nodos y el descubrimiento de servicios a través de playbooks idempotentes. Al integrar mecanismos de consenso distribuido, la plataforma garantiza la conmutación por error automatizada y la aplicación de estado consistente en diversos entornos, incluyendo infraestructura bare metal y virtualizada. La plataforma se distingue por un sólido conjunto de capacidades operativas que se extienden más allá de la gestión estándar de bases de datos. Cuenta con una tubería de observabilidad integrada que agrega métricas, registros y trazas en paneles centralizados para la monitorización del rendimiento en tiempo real y el análisis de diagnóstico. Además, proporciona un framework de migración que emula protocolos de cable propietarios y sintaxis SQL, permitiendo la integración de cargas de trabajo de bases de datos empresariales heredadas en entornos relacionales modernos. El sistema cubre una amplia superficie funcional, incluyendo gestión avanzada de almacenamiento con clonación de copia en escritura para un despliegue rápido, y orquestación de múltiples bases de datos que coordina motores relacionales con almacenamiento en caché y almacenamiento de objetos. También incorpora endurecimiento de seguridad, copia de seguridad y recuperación automatizadas, y enrutamiento de tráfico a través de proxies en capas para desacoplar las conexiones de los clientes de la topología del clúster subyacente. El proyecto se distribuye como un modelo de espejo de paquetes autónomo, lo que permite un despliegue y una gestión de dependencias consistentes en entornos seguros o aislados.
Displays database execution plans as visual diagrams to help developers identify and resolve performance bottlenecks.
Eko es un framework para diseñar y desplegar flujos de trabajo de agentes, que cuenta con un orquestador de flujos de trabajo de agentes LLM y un motor de automatización de navegador. Proporciona un gestor de procesos del lado del servidor para ejecutar operaciones a nivel de sistema y gestionar archivos locales, junto con un controlador de agentes con intervención humana para supervisión y dirección manual durante procesos de decisión automatizados. El sistema coordina la colaboración multi-agente a través de particionamiento basado en roles y orquestación de flujos de trabajo, dividiendo tareas complejas en roles distintos y gestionando las transferencias de ejecución. Integra el Model Context Protocol para estandarizar las conexiones entre agentes y herramientas o fuentes de datos externas. La plataforma incluye capacidades para la automatización de navegadores headless, web scraping y automatización de tareas repetitivas utilizando escucha de eventos basada en bucles. También cuenta con streaming de planes de ejecución para visualizar el proceso de planificación interna de un agente en tiempo real.
Features execution plan streaming to visualize an agent's internal planning process in real-time.