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Retrieval of records from a specific database via connectivity plugins.
Distinct from SQL Server Data Sources: Distinct from SQL Server Data Sources: focuses on general data synchronization extraction rather than ML feature retrieval.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Data Extraction. Refine with filters or upvote what's useful.
DataX is a distributed data integration framework and plugin-based ETL tool designed for synchronizing large datasets between heterogeneous sources and destinations. It functions as a JDBC data migration engine and offline synchronization tool, enabling the movement of data between relational databases, NoSQL stores, and object storage. The system utilizes a plugin-based connector architecture that decouples reader and writer logic, allowing it to map and transform data types across different storage engines using a standardized internal representation. This design supports heterogeneous data
Reads records from remote SQL Server databases using JDBC connections and SQL SELECT statements.
dlt es una herramienta de ingesta de datos en Python y framework de pipeline ETL diseñado para obtener datos de diversas fuentes y persistirlos en destinos estructurados. Funciona como un motor de inferencia de esquemas que detecta automáticamente tipos de datos y aplana estructuras JSON anidadas en tablas relacionales, moviendo datos desde fuentes a lakehouses, almacenes de datos o bases de datos vectoriales. El proyecto destaca por la generación de pipelines impulsada por IA, utilizando modelos de lenguaje de gran tamaño para crear código de extracción y conectores para APIs REST. También admite almacenamiento vectorial multimodal y población especializada de bases de datos vectoriales para soportar aplicaciones de IA y machine learning. El framework cubre una amplia gama de capacidades, incluyendo evolución automática de esquemas, carga incremental de datos mediante seguimiento de estado y validación de calidad de datos mediante la aplicación de contratos de datos. Proporciona herramientas para la normalización de datos relacionales, transformaciones pre y post-carga, y una variedad de adaptadores de destino para bases de datos SQL y almacenes de objetos en la nube. La observabilidad se maneja a través de paneles de ejecución de pipelines, seguimiento de linaje de columnas y verificación de versiones de esquema mediante hashes basados en contenido.
Enables the retrieval of records from relational databases via connectivity plugins for target loading.