Awesome GitHub RepositoriesOnline Analytical Processing

Druid is a distributed columnar store and online analytical processing database designed for real-time analytics. It functions as a SQL analytics platform and a streaming data ingestion engine, allowing for the analysis of large datasets with low latency to support interactive dashboards and high-concurrency operational workloads. The system integrates a streaming data ingestion engine that loads information via batch or streaming processes to enable immediate analysis of arriving data. It provides high-performance analytical processing to execute slice-and-dice queries on massive data volume

Pigsty est une plateforme d'orchestration d'infrastructure de base de données complète conçue pour automatiser le cycle de vie complet des clusters PostgreSQL à haute disponibilité. Il fonctionne comme un framework d'infrastructure en tant que code qui gère la coordination des clusters, le provisionnement des nœuds et la découverte de services via des playbooks idempotents. En intégrant des mécanismes de consensus distribués, la plateforme assure un basculement automatisé et une application cohérente de l'état à travers divers environnements, y compris le matériel nu et l'infrastructure virtualisée. La plateforme se distingue par une suite robuste de capacités opérationnelles qui s'étendent au-delà de la gestion de base de données standard. Elle dispose d'un pipeline d'observabilité intégré qui agrège les métriques, les logs et les traces dans des tableaux de bord centralisés pour une surveillance des performances en temps réel et une analyse diagnostique. De plus, elle fournit un framework de migration qui émule les protocoles filaires propriétaires et la syntaxe SQL, permettant l'intégration de charges de travail de base de données d'entreprise héritées dans des environnements relationnels modernes. Le système couvre une large surface fonctionnelle, y compris la gestion avancée du stockage avec clonage par copie sur écriture pour un déploiement rapide, et l'orchestration multi-base de données qui coordonne les moteurs relationnels avec la mise en cache et le stockage d'objets. Il intègre également le renforcement de la sécurité, la sauvegarde et la récupération automatisées, et le routage du trafic via des proxys en couches pour découpler les connexions client de la topologie de cluster sous-jacente. Le projet est distribué sous forme de modèle de miroir de package autonome, permettant un déploiement et une gestion des dépendances cohérents dans des environnements sécurisés ou isolés.