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2 dépôts

Awesome GitHub RepositoriesSpatial Type Mappings

Mappings for geographic data types such as points and polygons into database geometry formats.

Distinct from Data Type Mappings: Specializes general data type mappings specifically for geographic/spatial formats.

Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Spatial Type Mappings. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Spatial Type Mappings GitHub Repositories

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  • dotnetcore/freesqlAvatar de dotnetcore

    dotnetcore/FreeSql

    4,388Voir sur GitHub↗

    FreeSql is a .NET object-relational mapper and data access layer that translates object-oriented code into SQL for multiple relational database providers. It functions as a fluent SQL query builder and database schema synchronizer, allowing developers to align database table and index structures with entity class definitions. The framework is specifically optimized for .NET Native AOT to ensure reduced memory footprints and faster startup times. It includes a database traffic manager to distribute load through read-write splitting, dynamic table sharding, and tenant-based data isolation. Bro

    Maps spatial data types, such as points and polygons, to database-specific geometry formats.

    C#accessclickhousecodefirst
    Voir sur GitHub↗4,388
  • ebean-orm/ebeanAvatar de ebean-orm

    ebean-orm/ebean

    1,523Voir sur GitHub↗

    Ebean est un framework de mappage objet-relationnel Java conçu pour simplifier la persistance des bases de données grâce à la génération automatique de requêtes, la migration de schéma et la gestion des transactions. Il utilise le mappage piloté par les métadonnées et l'amélioration du bytecode pour combler le fossé entre les objets d'application et les tables de base de données relationnelles, fournissant une couche persistante qui gère les interactions de données complexes tout en maintenant la cohérence à travers les limites de l'unité de travail. Le framework se distingue par son accent sur la productivité des développeurs et l'optimisation des performances. Il fournit des constructeurs de requêtes typés qui génèrent du code au moment de la compilation, permettant l'auto-complétion IDE et la validation statique des opérations de base de données. De plus, il inclut une prise en charge intégrée pour les tests basés sur des conteneurs, permettant aux développeurs de gérer des instances de base de données éphémères et d'automatiser l'initialisation du schéma directement au sein de leurs suites de tests. Au-delà du mappage fondamental, le projet offre une suite complète d'outils pour la gestion des données et l'observabilité. Cela inclut l'évolution automatique du schéma, le routage des répliques de lecture pour la gestion des connexions et la mise en cache multi-niveaux pour réduire la charge de la base de données. Il fournit également des capacités de diagnostic telles que la capture du plan d'exécution des requêtes et le traçage distribué pour aider à l'optimisation des performances. La bibliothèque prend en charge les flux de travail de déploiement modernes, y compris la compilation « ahead-of-time » pour les images natives afin d'éliminer la surcharge de réflexion à l'exécution. Elle est distribuée sous forme de bibliothèque Java standard, avec une documentation et des outils disponibles pour soutenir l'intégration dans les processus de construction existants.

    Integrates spatial geometry data types into the mapping layer for direct persistence and retrieval.

    Javacockroachdbdatabaseebean
    Voir sur GitHub↗1,523
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