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3 dépôts

Awesome GitHub RepositoriesOptimized Query Plans

Parses and compiles SQL statements into reusable execution plans to accelerate recurring data processing tasks.

Distinct from SQL Statement Executions: Distinct from SQL Statement Executions: focuses on the compilation and reuse of execution plans for performance optimization rather than general query execution.

Explore 3 awesome GitHub repositories matching data & databases · Optimized Query Plans. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Optimized Query Plans GitHub Repositories

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  • hazelcast/hazelcastAvatar de hazelcast

    hazelcast/hazelcast

    6,570Voir sur GitHub↗

    Hazelcast is a distributed data platform that combines an in-memory data grid with a stream processing engine to support real-time analytics and event-driven applications. It functions as a partitioned, distributed key-value store that replicates data across cluster nodes to provide low-latency access and high availability. The platform also serves as a distributed SQL query engine, allowing users to execute standard SQL statements against both in-memory datasets and external data sources. What distinguishes Hazelcast is its use of a distributed consensus subsystem to maintain strongly consis

    Parses and compiles SQL statements into reusable execution plans to accelerate the performance of recurring data processing tasks.

    Javabig-datacachingdata-in-motion
    Voir sur GitHub↗6,570
  • 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

    Analyzes query structures to eliminate redundant data shuffling, skip unnecessary aggregation stages, and leverage existing data partitioning.

    Java
    Voir sur GitHub↗6,098
  • apache/igniteAvatar de apache

    apache/ignite

    5,066Voir sur GitHub↗

    Ignite est une grille de données en mémoire distribuée et une plateforme de calcul. Il fonctionne comme une base de données SQL distribuée et un moteur de stockage conçu pour stocker et traiter de grands jeux de données en RAM afin de minimiser la latence et augmenter la vitesse de calcul. Le système se distingue par un moteur de stockage à plusieurs niveaux qui gère le placement des données à travers la mémoire et le disque pour équilibrer l'accès haute vitesse avec une grande capacité. Il dispose d'une grille de calcul distribuée qui exécute une logique personnalisée directement sur les nœuds où résident les données pour réduire le trafic réseau. La plateforme fournit un large ensemble de capacités incluant la gestion de transactions ACID, l'interrogation SQL standard et les opérations clé-valeur. Elle supporte l'ingestion de données à haut volume via des flux réactifs et offre une intégration à travers de multiples langages de programmation, des pilotes de base de données standards et une API REST. Le système peut être déployé en tant que cluster distribué utilisant des conteneurs ou orchestré via Kubernetes. Le projet est écrit en Java et peut être installé via des archives binaires.

    Parses standard SQL queries into optimized execution plans tailored for distributed in-memory structures.

    Javabig-datacachecloud
    Voir sur GitHub↗5,066
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