Awesome GitHub RepositoriesGeospatial Query Mapping

This project provides a SQL interface for Elasticsearch, serving as a translator and database layer that allows users to retrieve, filter, and manipulate indices using structured query language. It functions by converting standard SQL statements into the native JSON query language used by the search engine. The system includes a geospatial SQL engine for executing location-based searches and distance calculations. It also features a query debugger used to visualize the translation process from SQL to search engine request bodies to verify the logic and accuracy of data retrieval. The capabil

RediSearch is a Redis module that adds secondary indexing, full-text search, aggregation, and vector similarity search directly into the in-memory data store. It operates as an in-process search engine, extending the core key-value store with capabilities for indexing hash and JSON documents, enabling fast field-level lookups beyond primary key access. The module provides a full-text search engine built on inverted indexes, supporting stemming, fuzzy matching, and relevance scoring via tf-idf. It also includes a vector similarity search engine using a Hierarchical Navigable Small World graph

Pinot is a distributed, columnar analytical database designed for high-concurrency, low-latency query processing. It functions as a real-time OLAP datastore, enabling interactive, user-facing analytics by ingesting and querying massive datasets from both streaming and batch sources. The system architecture relies on a centralized controller for cluster coordination and a distributed segment-based storage model to ensure horizontal scalability. The platform distinguishes itself through a hybrid ingestion pipeline that unifies real-time event streams and historical batch data into a single quer

GreptimeDB is a distributed, open-source time-series database built for unified observability. It stores and queries metrics, logs, and traces together in a single columnar engine, supporting both SQL and PromQL for analysis. The database is designed as a Kubernetes-native operator with a decoupled compute and storage architecture, enabling horizontal scaling and multi-region deployment. What distinguishes GreptimeDB is its role as a multi-protocol ingestion gateway, accepting data through OpenTelemetry, Prometheus Remote Write, InfluxDB, Loki, Elasticsearch, Kafka, and MQTT protocols without

BuntDB is an embedded key-value store for Go applications, providing in-memory storage with optional disk persistence. It structures data using a B-tree for ordered key-value access and an R-tree for spatial indexing, allowing both range scans and geometric intersection queries. Support for indexing on nested JSON document fields enables efficient lookups by values within JSON objects, and per-key time-to-live (TTL) expiration automatically removes stale entries. The store uses copy-on-write transaction isolation, ensuring each transaction sees a consistent snapshot and changes are applied at

Zombodb est une extension de base de données et un indexeur de données relationnelles qui intègre PostgreSQL avec Elasticsearch. Il fournit une interface de recherche SQL, permettant aux utilisateurs d'exécuter des requêtes de recherche complexes et des agrégations en utilisant des fonctions et une syntaxe SQL standard au lieu d'API JSON natives. Le projet synchronise les données relationnelles de PostgreSQL vers un moteur de recherche distant pour permettre une recherche plein texte et des analyses haute performance. Le système se distingue en reliant les structures relationnelles aux capacités des moteurs de recherche, spécifiquement via l'intégration de recherche géospatiale pour les types géométriques et géographiques. Il implémente une couche de mappage de requête SQL-vers-JSON qui permet une analyse de texte avancée — incluant la correspondance floue, les recherches de proximité et le scoring de pertinence — directement dans un environnement relationnel. Le projet couvre de larges domaines de capacités incluant la gestion du cycle de vie des index, la synchronisation automatisée des données relationnelles et des agrégations analytiques complexes. Il prend en charge l'indexation spatiale pour les requêtes basées sur la localisation, des pipelines d'analyse de texte personnalisés et des outils de surveillance pour auditer les statistiques d'index et la santé du cluster. La sécurité est gérée via des connexions chiffrées entre la base de données et le moteur de recherche utilisant TLS.

Shapely est une bibliothèque pour la manipulation et l'analyse d'objets géométriques plans, servant de wrapper Python pour le moteur C++ GEOS. Elle fournit un framework pour calculer des propriétés géométriques, évaluer des relations spatiales et effectuer des prédicats topologiques au sein d'un plan cartésien. Le projet se distingue par un processeur de géométrie vectorisé capable d'exécuter des opérations spatiales sur de grands tableaux de formes pour augmenter le débit. Il inclut également un système d'indexation spatiale basé sur des R-trees pour accélérer la récupération des géométries intersectantes et des plus proches voisins. La bibliothèque couvre un large éventail de capacités, incluant les opérations ensemblistes géométriques pour calculer des unions et des intersections, la sérialisation de données spatiales entre des formats comme GeoJSON et Well-Known Text, et des outils pour valider et réparer la topologie géométrique. Elle supporte en outre les transformations géométriques, le buffering et la génération d'enveloppes convexes ou de diagrammes de Voronoi.

Kvrocks est une base de données NoSQL basée sur disque et un magasin clé-valeur distribué qui exploite le moteur de stockage RocksDB pour persister de grands jeux de données sur disque physique. Il est conçu pour être une base de données compatible avec Redis, utilisant le protocole de communication standard de Redis pour assurer l'interopérabilité avec les bibliothèques clientes et les outils existants. Le projet se distingue en combinant un modèle de stockage persistant sur disque avec des capacités de récupération avancées, notamment la recherche vectorielle pour les requêtes k-plus proches voisins, l'indexation de recherche plein texte et l'exécution de requêtes géospatiales. Il prend en charge le clustering distribué avec une distribution des données basée sur des slots et une gestion de la topologie pour permettre une mise à l'échelle horizontale et une haute disponibilité. Le système couvre un large éventail de types de stockage de données, y compris les documents JSON, les flux, les ensembles triés, les hash maps et les bitmaps. Il fournit des outils complets de gestion des données tels que des transactions atomiques, la réplication basée sur les logs et des structures de données probabilistes pour l'estimation de cardinalité et la vérification d'appartenance. De plus, il inclut des scripts côté serveur, la messagerie pub/sub et une surveillance détaillée de la santé du serveur et des performances du moteur de stockage.

Kvrocks est un magasin clé-valeur distribué et une base de données NoSQL compatible avec Redis. Il utilise un moteur de stockage RocksDB pour fournir une persistance basée sur disque, permettant un stockage de données haute capacité avec des coûts de mémoire réduits par rapport aux systèmes en mémoire. Le système fonctionne comme une base de données vectorielle et un moteur de recherche plein texte, prenant en charge les recherches de plus proches voisins sur des embeddings vectoriels et des requêtes de documents complexes via la correspondance de texte. Il emploie une architecture de cluster sans proxy avec un routage basé sur des slots pour distribuer les données et mettre à l'échelle la capacité sur plusieurs nœuds. La plateforme couvre un large éventail de capacités de gestion des données, y compris la gestion de documents JSON, les données de séries temporelles et le traitement de flux en temps réel. Elle fournit une recherche et une indexation avancées grâce à des requêtes géospatiales, une indexation secondaire et l'analyse de plans de requête, tout en offrant un sketching de données probabiliste pour une estimation efficace de la cardinalité et de l'appartenance en mémoire. Les fonctionnalités opérationnelles supplémentaires incluent des transactions atomiques, la messagerie pub/sub et l'isolation des données par namespace pour les environnements multi-locataires.

Ce projet est un framework complet pour le développement d'applications iOS, centré sur la construction d'applications mobiles qui présentent des composants d'interface utilisateur personnalisés, une gestion de tâches asynchrone et une persistance de données locale. Il sert de base de connaissances technique pour l'ingénierie logicielle, fournissant des outils pour organiser et publier des analyses architecturales et des notes au format Markdown. Le framework se distingue par une couche de stockage robuste basée sur des documents qui utilise des enregistrements au format BSON pour effectuer des opérations CRUD au sein d'un magasin de documents NoSQL. Il fournit des capacités d'intégration système étendues, incluant une communication spécialisée par extension d'application, le passage de messages entre bacs à sable et la présentation native de feuilles de partage, permettant une interaction transparente entre l'application hôte et les services au niveau du système. Le projet couvre une large surface de capacités, incluant une gestion avancée de la concurrence avec synchronisation thread-safe, le déchargement du rendu UI en arrière-plan pour maintenir la réactivité et une prise en charge complète de l'internationalisation. Il inclut également des utilitaires axés sur les développeurs pour la génération de types statiques, le mapping automatique de ressources et la construction de prototypes interactifs, aux côtés d'outils spécialisés pour la surveillance de balises géographiques et la génération de graphiques adaptatifs.

Godis is a Redis-compatible in-memory database and distributed key-value store. It functions as a replicated data store and distributed message broker, implementing the Redis protocol to manage complex data structures in memory. The system provides a geospatial indexing engine for proximity-based queries and distance calculations. It ensures high availability and data durability through master-slave replication and write-ahead logging. The project covers a wide range of capabilities including the management of strings, hash maps, lists, and sorted sets. It supports distributed data clusterin