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6 dépôts

Awesome GitHub RepositoriesJoin Execution Optimizers

Techniques for fusing filters and projections into join operations to avoid materializing intermediate results.

Distinct from Join Operations: Distinct from Join Operations: focuses on the optimization of the join execution pipeline rather than the join capability itself.

Explore 6 awesome GitHub repositories matching data & databases · Join Execution Optimizers. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Join Execution Optimizers GitHub Repositories

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  • apache/pinotAvatar de apache

    apache/pinot

    6,098Voir sur GitHub↗

    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

    Fuses filters, projections, and limits into join operations to avoid materializing intermediate results, reducing memory usage and increasing speed.

    Java
    Voir sur GitHub↗6,098
  • hit-alibaba/interviewAvatar de HIT-Alibaba

    HIT-Alibaba/interview

    5,253Voir sur GitHub↗

    Ce projet est un guide complet de préparation aux entretiens techniques et une base de connaissances en informatique. Il sert de ressource d'étude structurée conçue pour aider les ingénieurs logiciels à réviser les concepts d'ingénierie fondamentaux et à se préparer aux évaluations de codage professionnelles. Le dépôt se concentre sur un large éventail de domaines théoriques et pratiques, incluant des références détaillées sur l'architecture des applications mobiles et les fondamentaux des systèmes d'exploitation. Il fournit des matériaux sélectionnés sur les modèles d'architecture logicielle et l'analyse des protocoles réseau pour soutenir le développement professionnel. Le contenu couvre des capacités fondamentales telles que les structures de données et les algorithmes, la concurrence et le multithreading, et la gestion de la mémoire. Il inclut également des approfondissements sur l'architecture système, notamment la planification des processus, la communication inter-processus et l'optimisation du rendu UI.

    Discusses optimizing the join execution pipeline to accelerate linking related data across tables.

    Shellinterviewinterview-preparation
    Voir sur GitHub↗5,253
  • zombodb/zombodbAvatar de zombodb

    zombodb/zombodb

    4,730Voir sur GitHub↗

    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.

    Improves performance for complex queries spanning multiple indices via coordination with a search accelerator.

    PLpgSQL
    Voir sur GitHub↗4,730
  • rdatatable/data.tableAvatar de Rdatatable

    Rdatatable/data.table

    3,894Voir sur GitHub↗

    Ce projet est un framework de traitement de données tabulaires haute performance pour R, conçu pour gérer des jeux de données massifs avec efficacité mémoire et vitesse. Il fournit une structure de données améliorée qui utilise la sémantique de référence et la modification sur place pour effectuer des transformations complexes sans la surcharge de copies d'objets inutiles. La bibliothèque se distingue par ses optimisations architecturales de bas niveau, incluant le traitement parallèle multi-threadé, le tri basé sur radix et l'analyse de fichiers mappés en mémoire. En déchargeant les routines critiques de manipulation et d'agrégation de données vers du code C compilé, elle permet une exécution rapide des tâches qui seraient autrement coûteuses en calcul. Son moteur principal prend en charge des opérations relationnelles avancées, telles que les jointures non-équi, glissantes et à intervalles chevauchants, parallèlement à l'indexation secondaire automatique pour accélérer l'accès répété aux données. Au-delà de ses capacités de traitement principales, le projet offre une suite complète d'outils pour la gestion du cycle de vie des données. Cela inclut des utilitaires d'ingestion et de sérialisation à haute vitesse avec détection automatique de type, ainsi qu'un support spécialisé pour l'analyse de séries temporelles et l'agrégation multidimensionnelle. Le framework est conçu pour évoluer, permettant aux utilisateurs d'effectuer des opérations complexes de regroupement, de filtrage et de remodelage sur des jeux de données contenant des milliards de lignes tout en maintenant la stabilité et les performances du système.

    Blocks joins that would result in an explosive number of rows to protect system memory.

    R
    Voir sur GitHub↗3,894
  • mevdschee/php-crud-apiAvatar de mevdschee

    mevdschee/php-crud-api

    3,735Voir sur GitHub↗

    This project is a PHP SQL REST API generator and database API wrapper that automatically transforms SQL database tables into a functional web interface. It serves as a lightweight layer that maps HTTP methods to SQL commands, allowing for the creation, reading, updating, and deletion of records without writing manual endpoint code. The tool distinguishes itself by providing a dedicated spatial data API gateway for querying and exporting geometry columns using GeoJSON and WKT standards. It also functions as a multi-tenant data API, capable of isolating records for different users through share

    Limits join depth and page counts in list operations to protect against automated data extraction.

    PHPapi-serverautomatic-apicrud
    Voir sur GitHub↗3,735
  • aarondfrancis/fast-paginateAvatar de aarondfrancis

    aarondfrancis/fast-paginate

    1,367Voir sur GitHub↗

    Fast-paginate is a database utility designed to optimize pagination performance in PHP and Laravel applications. It functions as a transparent layer that intercepts standard query builders to replace default pagination logic with more efficient retrieval strategies, specifically targeting large-scale datasets where traditional offset and limit operations can become resource-intensive. The library distinguishes itself by implementing deferred join techniques, which retrieve only primary keys in an initial subquery before fetching full records to minimize data scanning. It further improves resp

    Implements deferred join techniques to retrieve only primary keys in an initial subquery, significantly reducing data scanning and database load.

    PHPlaravelpagination
    Voir sur GitHub↗1,367
  1. Home
  2. Data & Databases
  3. Join Operations
  4. Join Execution Optimizers

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  • Cartesian Join Prevention1 sous-tagMechanisms to block joins that would result in an explosive number of rows. **Distinct from Join Execution Optimizers:** Distinct from Join Execution Optimizers: specifically focuses on safety checks to prevent memory-intensive Cartesian products rather than general query optimization.
  • Cross-Index Join OptimizationsPerformance enhancements for queries that require joining data across multiple different search indices. **Distinct from Join Execution Optimizers:** Specifically targets the coordination of multiple search indices rather than standard relational table join optimization.
  • Deferred JoinsOptimization technique that retrieves only primary keys in a subquery before fetching full records to minimize data scanning. **Distinct from Join Execution Optimizers:** Distinct from Join Execution Optimizers: specifically targets the deferred join pattern for pagination rather than general join pipeline fusion.