awesome-repositories.com
Blog
awesome-repositories.com

Découvrez les meilleurs dépôts open-source grâce à notre recherche par IA.

ExplorerRecherches sélectionnéesAlternatives open sourceLogiciels auto-hébergésBlogPlan du site
ProjetÀ proposNotre méthodologiePresseServeur MCP
Mentions légalesConfidentialitéConditions d'utilisation
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

1 dépôt

Awesome GitHub RepositoriesIndexation temporelle basée sur des entiers

Stockage des valeurs temporelles sous forme d'entiers pour accélérer le tri et réduire l'utilisation de la mémoire.

Distinct de Integer : Différent des ensembles d'entiers triés généraux en ciblant spécifiquement les dates et les heures.

Explore 1 awesome GitHub repository matching data & databases · Indexation temporelle basée sur des entiers. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Indexation temporelle basée sur des entiers GitHub Repositories

Trouvez les meilleurs dépôts grâce à l'IA.Nous recherchons les dépôts les plus pertinents grâce à l'IA.
  • 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.

    Provides specialized date and time classes that use integer storage for memory efficiency and faster arithmetic operations.

    R
    Voir sur GitHub↗3,894
  1. Home
  2. Data & Databases
  3. Sorted Sets
  4. Integer
  5. Integer-Based Temporal Indexing

Explorer les sous-tags

  • Integer-Based Date ClassesSpecialized date and time classes that use integer storage for memory efficiency and faster arithmetic operations. **Distinct from Integer-Based Temporal Indexing:** Distinct from Integer-Based Temporal Indexing: focuses on the data class implementation for storage and arithmetic, not the indexing structure itself.