10 repositorios
Data models that combine flexible graph-like links with strict relational storage properties.
Distinct from Graph Data Models: Distinct from Graph Data Models: specifically addresses the hybrid nature of combining relational and graph structures.
Explore 10 awesome GitHub repositories matching data & databases · Graph-Relational Models. Refine with filters or upvote what's useful.
EdgeDB is a graph-relational database that combines a PostgreSQL backend with a graph-based schema and query language. It functions as an object-relational mapper and graph query engine, allowing data to be modeled as objects and links to align storage with modern programming language structures. The system features a composable query language designed to retrieve deeply nested or interconnected data without the use of manual SQL joins. It includes an integrated AI-driven data retrieval solution with built-in support for vector embeddings. The platform provides a schema migration tool for tr
Combines a flexible graph model with relational storage to handle complex datasets and their relationships.
vis is a JavaScript data visualization library used to render interactive networks, timelines, and graphs directly in the web browser. It functions as a relational data mapper and browser-based charting tool, turning complex structured data into dynamic visual patterns to expose entity relationships. The library provides specialized tools for force-directed network graphs, where relational data is represented as interactive nodes and edges. It also includes an interactive timeline component for plotting chronological events and time intervals on a scalable temporal axis. The project covers b
Implements interactive graph visualizations for exploring complex relational connections between entities.
JanusGraph is a distributed, elastically scalable graph database designed to store and query highly connected data across a cluster of machines. It supports the property graph data model with ACID consistency and integrates multi-model search capabilities including geo, numeric range, and full-text queries. The database also includes a Graph OLAP engine for running batch analytics and global graph computations on large datasets using the Hadoop framework. The project distinguishes itself through a masterless cluster architecture that eliminates single points of failure, allowing every node to
A graph database that supports property graph data model with geo, numeric range, and full-text search capabilities.
QOwnNotes is a desktop note editor that stores each note as a plain-text Markdown file on the local filesystem, avoiding proprietary formats and enabling direct file access. It functions as a Nextcloud Notes client, syncing notes and metadata with Nextcloud or ownCloud servers through a companion API service for versioning and sharing. The application also integrates with AI providers and exposes a local MCP server for external agents to search and fetch notes, and includes a companion browser extension for capturing web content, bookmarks, and screenshots. The editor distinguishes itself thr
Displays an interactive visual graph of how notes are linked to each other.
Zotero Style is a plugin for the Zotero reference manager that adds a set of interface enhancements for organizing and exploring research libraries. It provides tools for customizing PDF appearance, adding configurable tag columns with hierarchical nesting, saving and switching between multiple column layout views, tracking reading progress, and visualizing item relationships in an interactive graph. The plugin distinguishes itself through several specific capabilities: a relation graph that displays connected items and supports click-to-locate and focus-node interactions; a reading progress
Provides an interactive graph for visualizing related items with click-to-locate and focus-node interactions.
TypeDB es una base de datos de grafos fuertemente tipada y un sistema de gestión de grafos de conocimiento. Sirve como un almacén de datos multimodelo que unifica estructuras relacionales, de documentos y de grafos en un solo entorno, funcionando tanto como una base de datos compatible con ACID como un motor de consultas declarativo. El sistema se distingue por el uso de modelado de hipergrafos n-arios y jerarquías de tipos polimórficos. Emplea un esquema fuertemente tipado para imponer reglas estructurales y validar la integridad de los datos, permitiendo la inferencia polimórfica basada en tipos y el polimorfismo de interfaz basado en roles para resolver relaciones complejas automáticamente durante la ejecución de consultas. La plataforma cubre una amplia gama de capacidades, incluyendo el cálculo de relaciones recursivas mediante tabulación, transacciones con aislamiento de instantáneas y recuperación declarativa de datos. También admite alta disponibilidad mediante replicación de clúster basada en consenso, control de acceso basado en roles e integración con agentes de IA para la recuperación de datos estructurados. La gestión se realiza a través de una interfaz de línea de comandos, y el sistema proporciona herramientas para visualizar esquemas de grafos y auditar la actividad administrativa.
Unifies relational, document, and graph structures into a single, strongly-typed multi-model environment.
Apache AGE is a graph database extension for PostgreSQL that adds openCypher graph query capabilities directly within the relational database environment. It functions as a loadable extension that translates Cypher graph traversal queries into SQL expressions, enabling users to run pattern matching and path analysis alongside standard SQL operations within a single database instance. The extension stores labeled, directed property graphs as isolated schemas with internal relational tables for vertices, edges, and labels, preventing cross-graph interference. It supports hybrid query execution
Persists labeled, directed property graphs using relational tables indexed by graph element identifiers.
Kùzu is an embedded property graph database engine designed for high-performance analytical queries and local data management. It operates as a library within the host application process, utilizing a columnar-based storage architecture and just-in-time query compilation to execute complex graph traversals and pattern matching efficiently. By mapping database files directly into system memory, it ensures data durability and high-speed access while maintaining ACID-compliant transactional integrity. The engine distinguishes itself by integrating vector similarity search and full-text search di
Maintains a persistent property graph store to provide context-aware data for retrieval-augmented generation.
Este proyecto es un marco para generar datos tabulares sintéticos que preservan las propiedades estadísticas y la integridad relacional de los conjuntos de datos fuente originales. Funciona como un motor impulsado por metadatos, utilizando modelos de lenguaje para sintetizar información incluso cuando las muestras de entrenamiento originales están restringidas. El sistema está diseñado para mantener la consistencia lógica a través de estructuras complejas de múltiples tablas mientras asegura que las salidas generadas se adhieran a los requisitos de esquema definidos. La plataforma se distingue por un enfoque en la síntesis que preserva la privacidad, integrando herramientas para cuantificar y mitigar los riesgos de reidentificación a través de privacidad diferencial y técnicas de anonimización. Admite extensibilidad modular, permitiendo la integración de modelos de generación personalizados y conectores de datos. Además, el marco incluye rutinas de validación automatizadas que comparan la distribución y los patrones de correlación de las salidas sintéticas contra los datos fuente para verificar la fidelidad estadística. Más allá de la generación central, el sistema proporciona capacidades para el enriquecimiento de datos y la ingeniería de características al derivar nuevas columnas de patrones aprendidos. Incorpora herramientas de supervisión operativa para monitorear la utilización de recursos y la eficiencia del procesamiento durante tareas de alto volumen. La biblioteca está diseñada para manejar conjuntos de datos a gran escala a través de procesamiento de flujo eficiente en memoria y procesamiento por lotes iterativo para garantizar la estabilidad.
Maintains logical consistency across multi-table structures by enforcing structural dependencies during data generation.
Simple Graph es un motor de base de datos de grafos ligero que utiliza SQLite para persistir nodos y aristas. Funciona como un motor de grafos relacional mapeando estructuras de grafos en tablas de base de datos estándar, permitiendo el almacenamiento tanto de datos estructurados como de información flexible sin esquema mediante el embebido de documentos JSON. El sistema proporciona una utilidad para realizar recorridos de grafos complejos y descubrimiento de rutas aprovechando expresiones de tabla comunes recursivas. Este enfoque permite la exploración de conexiones profundas y secuencias de nodos conectados dentro de la red de datos almacenada. El proyecto admite operaciones estándar de gestión de datos, incluyendo la creación, actualización y eliminación de registros de grafos. Todas las interacciones se manejan mediante la ejecución de sentencias preparadas para asegurar una manipulación de datos consistente y segura dentro del almacenamiento relacional subyacente.
Persists graph structures using JSON objects for nodes and edges within relational tables.