Awesome GitHub RepositoriesTime-Series SQL Querying

InfluxDB is a high-performance time-series database designed for collecting, storing, and querying time-stamped metrics and event data. It functions as a columnar time-series store and a real-time analytics engine, providing a network-accessible interface for retrieving and analyzing temporal records. The system utilizes a specialized columnar storage format to support high ingestion rates and efficient data retrieval. It incorporates a programmable runtime for executing custom plugins and triggers, including integration for processing and transforming incoming data streams. The platform cov

TDengine is a distributed time-series database designed for the high-speed ingestion, compression, and retrieval of timestamped metrics and sensor data. It functions as a SQL-compatible analytics engine, allowing users to perform complex operations on massive volumes of time-ordered information using standard relational syntax. The platform is built to serve as a backend foundation for industrial IoT environments, managing real-time data streams and device metadata through a cluster-based architecture. The system distinguishes itself through a distributed sharding architecture that uses consi

TimescaleDB is an open-source PostgreSQL extension that adds native time-series capabilities to the database. At its core, it transforms standard PostgreSQL tables into hypertables—automatically partitioned by time intervals—so data is stored in fixed-size chunks without manual sharding. The extension includes a library of over 200 built-in SQL functions purpose-built for time-series workloads, such as time bucketing, gap filling, percentile estimation, and time-weighted averages. What distinguishes TimescaleDB from generic PostgreSQL is its set of integrated time-series features that work th

OpenObserve is a unified observability data platform designed to ingest, store, and analyze logs, metrics, and traces. It functions as a cloud-native monitoring tool that centralizes telemetry from diverse sources, including standard collectors and cloud service providers, into a single, scalable system. By utilizing a columnar storage engine backed by object storage, the platform enables efficient long-term data retention and high-performance analytical querying. The platform distinguishes itself through deep integration with artificial intelligence, allowing users to query data using natura

QuestDB is a high-performance, distributed time-series database designed for the ingestion, storage, and analysis of massive datasets. It functions as a real-time analytics platform that utilizes a columnar storage engine to optimize disk input and output, enabling efficient analytical scans and complex windowing operations on streaming data. The platform distinguishes itself through specialized capabilities for handling asynchronous time-series streams, including advanced join algorithms that align disparate data sets based on precise timestamp lookups. It supports high-volume ingestion thro

Rerun is a multimodal data visualizer and robotics data logger designed for rendering synchronized streams of 3D spatial data, images, and time-series metrics. It functions as a tool for capturing high-frequency sensor data and AI outputs into a queryable columnar format, providing a dedicated interface for viewing MCAP recording files and analyzing physical environments. The project distinguishes itself as a machine learning dataset streamer, capable of feeding logged recordings directly into GPU buffers and PyTorch training pipelines without intermediate exports. It supports a high-performa

Apache IoTDB is a time-series database designed for the Internet of Things, purpose-built to ingest high-volume data from millions of low-power devices and store timestamp-value pairs with configurable data types and encoding schemes. It organizes time series data and device metadata in a tree-like hierarchy, enabling efficient management of complex industrial sensor networks. The database supports rich querying capabilities, including time-aligned data retrieval across multiple devices, time-based aggregation like downsampling, and frequency-domain signal analysis. It provides high-throughpu

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

Cortex is an open-source, horizontally scalable metrics platform that ingests, stores, and queries Prometheus-compatible time-series data with multi-tenant isolation. It accepts metrics via Prometheus remote write and OpenTelemetry, executes PromQL queries against both recent and historical data, and provides a Prometheus-compatible alerting and recording rule engine with an integrated Alertmanager. The system is built as a set of independently scalable microservices that use hash-ring-based sharding, gossip-based cluster membership, and tenant-aware object storage to distribute workloads acro

Perfetto is a platform for system-level performance tracing and analysis on Linux and Android. It combines a high-throughput trace recorder, a SQL-based query engine, and a browser-based visualizer into a single toolchain. The platform covers CPU scheduling and call-stack profiling, native and Java heap memory allocation tracking, GPU and graphics events, and system-wide counters such as CPU frequency and power consumption. The architecture decouples trace recording from offline analysis, using a compact protobuf format for event encoding and columnar storage for efficient SQL queries. The we

OpenPanel is a self-hosted product analytics platform designed for tracking user behavior and visualizing product metrics on private infrastructure. It provides a comprehensive system for collecting events across web, mobile, and server environments while ensuring complete ownership of data. The platform distinguishes itself through a privacy-first approach, utilizing cookieless event tracking and regional data residency to simplify regulatory compliance. It integrates large language models via the Model Context Protocol, enabling users to query behavioral data and analyze trends using natura

Sqlpad est un client SQL basé sur le web et un atelier multi-tenant utilisé pour écrire, exécuter et enregistrer des requêtes sur plusieurs bases de données relationnelles et analytiques. Il fonctionne comme un gestionnaire de base de données ODBC qui permet aux utilisateurs de gérer les connexions aux bases de données et d'explorer les schémas via une interface de navigateur. La plateforme se distingue comme un environnement collaboratif où les utilisateurs peuvent partager des documents SQL et coordonner l'analyse de données. Elle intègre la fédération d'identité via OpenID Connect, SAML, LDAP et OAuth, et fournit un système de visualisation qui rend les résultats de requêtes sous forme de graphiques et de tableaux. Le système couvre de vastes domaines de capacités, notamment le contrôle d'accès basé sur les rôles pour restreindre les connexions aux bases de données, la gestion de session avec état pour les transactions à requêtes multiples et la substitution de justificatifs d'identité au moment de l'exécution pour une sécurité renforcée. Il fournit également la persistance des requêtes et le suivi de l'historique pour gérer le cycle de vie des instructions SQL enregistrées.

Vega-Lite is a high-level declarative language for specifying interactive, multi-view visualizations. It compiles a concise JSON specification into a full Vega visualization, automatically inferring scales, axes, and legends from encoding declarations. The grammar-of-graphics encoding maps data fields to visual channels such as position, color, size, and shape, while a multi-view composition grammar enables layered, faceted, concatenated, and repeated layouts. Reactive parameter binding links named parameters to input widgets, selections, and expressions for dynamic updates. The project suppo

Falcon est un client SQL et gestionnaire de base de données multiplateforme qui offre une interface unifiée pour exécuter des requêtes sur plusieurs systèmes de bases de données. Il fonctionne comme une application de bureau pour Windows et Mac, permettant aux utilisateurs de gérer des données dans divers environnements de bases de données via un éditeur de requêtes unique. L'outil opère comme un studio de données synchronisé avec le cloud, faisant le pont entre les résultats de bases de données locales et le stockage cloud distant. Cela permet le transfert des données de requêtes traitées vers un environnement cloud pour un stockage persistant et une analyse collaborative. Au-delà de l'exécution de requêtes, l'application inclut un utilitaire de visualisation qui convertit les résultats SQL en graphiques interactifs pour l'analyse de données. Ces capacités sont supportées par un système de connectivité basé sur des pilotes et un mécanisme de mise en cache côté client pour la gestion des jeux de résultats.

Joda-Time est une bibliothèque et un framework de date et d'heure Java utilisés pour analyser, représenter et calculer des données temporelles. Il fournit une API temporelle thread-safe qui utilise des objets immuables pour garantir la sécurité de la concurrence et adhère à la norme ISO8601. Le projet se distingue par son système de calendrier enfichable, qui prend en charge diverses chronologies, notamment les calendriers grégorien, bouddhiste, copte, éthiopien et islamique. Il fonctionne également comme un outil de gestion de fuseau horaire, utilisant une base de données de zones interne basée sur l'IANA pour traduire les instants et mettre à jour les règles d'heure d'été indépendamment du runtime hôte. La bibliothèque couvre un large éventail de capacités, y compris l'arithmétique temporelle pour les calculs de durée et de période, l'administration des fuseaux horaires et le formatage date-heure pour le langage naturel ou des modèles personnalisés. Elle inclut également des outils pour les tests temporels déterministes en simulant l'horloge système. Le projet fournit des utilitaires d'interopérabilité pour convertir les types de bibliothèque en classes de date et de calendrier Java standard.

FreeSql is a .NET object-relational mapper and data access layer that translates object-oriented code into SQL for multiple relational database providers. It functions as a fluent SQL query builder and database schema synchronizer, allowing developers to align database table and index structures with entity class definitions. The framework is specifically optimized for .NET Native AOT to ensure reduced memory footprints and faster startup times. It includes a database traffic manager to distribute load through read-write splitting, dynamic table sharding, and tenant-based data isolation. Bro

aws-sdk-pandas est une bibliothèque Python qui intègre les dataframes pandas avec les services AWS, agissant comme un outil ETL de données cloud et un connecteur de lac de données. Elle fournit une interface unifiée pour déplacer et transformer les données entre des dataframes en mémoire et le stockage cloud, les bases de données et les entrepôts de données. Le projet se distingue comme un orchestrateur de calcul distribué capable de soumettre des charges de travail basées sur pandas à des clusters EMR et des environnements de traitement sans serveur. Il se spécialise davantage dans la coordination du traitement de données distribué via l'initialisation de clusters Ray pour gérer des jeux de données qui dépassent la mémoire d'une seule machine. La bibliothèque couvre un large éventail de capacités, incluant la gestion du stockage d'objets pour S3, l'exécution de requêtes SQL pour Athena et Redshift, et l'intégration avec des bases de données NoSQL, graphes et séries temporelles. Elle inclut également des utilitaires pour la gestion des métadonnées via le catalogue Glue, l'indexation de données OpenSearch et la gestion des actifs de business intelligence dans QuickSight. La fonctionnalité supplémentaire inclut la récupération de secrets, l'analyse des journaux CloudWatch et la gestion des ensembles de règles de qualité des données.

Kùzu is an embedded property graph database engine designed for high-performance analytical queries and local data management. It operates as a library within the host application process, utilizing a columnar-based storage architecture and just-in-time query compilation to execute complex graph traversals and pattern matching efficiently. By mapping database files directly into system memory, it ensures data durability and high-speed access while maintaining ACID-compliant transactional integrity. The engine distinguishes itself by integrating vector similarity search and full-text search di