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Systems that provide a unified interface for accessing and querying data across multiple disparate sources.
Distinguishing note: Focuses on the abstraction layer for multi-source data access rather than storage or processing.
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MindsDB is an AI-native database engine that treats machine learning models and autonomous agents as virtual tables. By mapping external data sources, predictive models, and third-party services directly into the database schema, it enables users to perform inference, data retrieval, and complex orchestration using standard SQL syntax. The platform distinguishes itself through an autonomous agent orchestrator that executes iterative reasoning loops, allowing agents to plan data access and synthesize natural language responses from connected knowledge bases. It functions as a federated data ga
Providing a single interface to interact with structured and unstructured data across diverse third-party APIs and cloud services.
PostgREST is a standalone server process that automatically transforms a relational database schema into a fully functional RESTful API. By querying system catalogs at startup, it maps tables, views, and stored procedures into standardized web endpoints, allowing developers to build backend services by focusing exclusively on database design. The service functions as a declarative engine that translates HTTP requests and query parameters directly into native SQL operations. It maintains stateless request processing and integrates connection pooling to manage high-frequency interactions effici
Exposes structured database content as queryable resources through standard web protocols.
Supersonic est une plateforme d'analyse de données basée sur LLM et un moteur de couche sémantique qui traduit des questions en langage naturel en requêtes SQL exécutables. Elle fonctionne comme un tableau de bord de business intelligence et une interface texte-vers-SQL, permettant aux utilisateurs de récupérer des métriques métier et des insights via une interface conversationnelle. Le système découple les définitions métier des schémas de base de données physiques en utilisant une couche logique gouvernée pour définir des métriques et des dimensions unifiées. Cette modélisation sémantique permet à la plateforme de mapper des modèles de langage humain vers des modèles sélectionnés et de traduire des déclarations sémantiques abstraites en SQL physique adapté à des moteurs de base de données spécifiques. La plateforme fournit une passerelle de données d'entreprise dotée d'un contrôle d'accès granulaire et basé sur les rôles aux niveaux du jeu de données, de la colonne et de la ligne. Ses capacités incluent la gestion de dialogues multi-tours, la connectivité multi-bases de données et une architecture de plugins pour l'intégration d'outils tiers. Le projet expose ses fonctionnalités via une API programmatique headless et une API de couche sémantique pour la consommation de données externe.
Provides a secure access layer and unified interface for retrieving consolidated data from multiple disparate sources.