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6 रिपॉजिटरी

Awesome GitHub RepositoriesData Storage Configurations

Settings and parameters defining how data is indexed, mapped, and stored for optimized retrieval.

Explore 6 awesome GitHub repositories matching data & databases · Data Storage Configurations. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Data Storage Configurations GitHub Repositories

AI के साथ बेहतरीन रिपॉजिटरी खोजें।हम AI का उपयोग करके सबसे सटीक रिपॉजिटरी खोजेंगे।
  • elastic/elasticsearchelastic का अवतार

    elastic/elasticsearch

    77,012GitHub पर देखें↗

    Elasticsearch is a distributed search engine and document store designed for the high-performance indexing and retrieval of massive volumes of unstructured data. It functions as a centralized analytics platform, providing a schema-flexible architecture that organizes information into searchable indices while maintaining global cluster state through a distributed consensus mechanism. The platform distinguishes itself through its integrated approach to observability, security, and advanced analytics. It combines full-text, vector, and hybrid search capabilities with machine learning-driven insi

    Configures advanced data mappings and text analysis settings to optimize unstructured content for search.

    Javaelasticsearchjavasearch-engine
    GitHub पर देखें↗77,012
  • pubkey/rxdbpubkey का अवतार

    pubkey/rxdb

    23,048GitHub पर देखें↗

    This project is a reactive, offline-first NoSQL database engine designed for JavaScript applications. It provides a robust framework for managing application state by synchronizing data across browsers, mobile devices, and server-side runtimes. By treating local storage as the primary source of truth, it enables applications to remain functional without network connectivity, automatically reconciling changes with remote backends once a connection is restored. The database distinguishes itself through a modular architecture that supports cross-environment synchronization and high-performance d

    Enables configuration of storage locations for synchronized data files.

    TypeScriptangularbrowser-databasecouchdb
    GitHub पर देखें↗23,048
  • mybatis/mybatis-3mybatis का अवतार

    mybatis/mybatis-3

    20,385GitHub पर देखें↗

    MyBatis is a Java persistence framework that functions as a database query mapper and object-relational mapping tool. It decouples SQL statements from application code, allowing developers to manage database interactions by mapping Java objects to relational database records. The framework provides a centralized approach to SQL query management, enabling the use of either XML configuration files or annotations to define persistence logic. It automates the transformation of database result sets into structured objects, which eliminates the need for manual data conversion and reduces repetitive

    Allows defining persistence logic and mappings through configuration files or annotations.

    Javajavamybatissql
    GitHub पर देखें↗20,385
  • hazelcast/hazelcasthazelcast का अवतार

    hazelcast/hazelcast

    6,570GitHub पर देखें↗

    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

    Defines custom storage settings, eviction policies, and backup counts for named data structures to ensure consistent performance.

    Javabig-datacachingdata-in-motion
    GitHub पर देखें↗6,570
  • zq2599/blog_demoszq2599 का अवतार

    zq2599/blog_demos

    4,753GitHub पर देखें↗

    यह प्रोजेक्ट कंप्यूटर विज़न, DevOps ऑटोमेशन, डिस्ट्रीब्यूटेड सिस्टम और Java-आधारित माइक्रोसर्विसेज को कवर करने वाले रेफरेंस इम्प्लीमेंटेशन और डेमोंस्ट्रेशन प्रोजेक्ट्स का एक संग्रह है। यह सर्वर-साइड एप्लिकेशन बनाने, कंटेनराइज़िंग सर्विसेज और क्लस्टर ऑर्केस्ट्रेट करने के लिए एक प्रोग्रामिंग रेफरेंस लाइब्रेरी और व्यावहारिक उदाहरण प्रदान करता है। इस रिपॉजिटरी में DevOps ऑटोमेशन के लिए एक व्यापक टूलसेट है, जिसमें CI/CD पाइपलाइन्स और ऑटोमेटेड क्लस्टर इंस्टॉलेशन के लिए स्क्रिप्ट्स और प्लेबुक्स शामिल हैं। इसमें इमेज ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और फेशियल एनालिसिस के लिए एक कंप्यूटर विज़न डेमो प्रोजेक्ट, साथ ही Docker कंटेनराइज़ेशन और Kubernetes डिप्लॉयमेंट के लिए विस्तृत गाइड और कॉन्फ़िगरेशन फाइलें शामिल हैं। यह प्रोजेक्ट डिस्ट्रीब्यूटेड सिस्टम की व्यापक क्षमताओं को कवर करता है, जिसमें gRPC और RESTful API इम्प्लीमेंटेशन, मैसेज क्यूइंग और डेटा स्ट्रीमिंग शामिल है। यह डिस्ट्रीब्यूटेड ट्रेसिंग और सिस्टम परफॉरमेंस मॉनिटरिंग के माध्यम से इंफ्रास्ट्रक्चर ऑब्जर्वेबिलिटी, साथ ही बिग डेटा प्रोसेसिंग और डेटा स्टोरेज ऑप्टिमाइज़ेशन को भी संबोधित करता है। कोडबेस में Java और Go के लिए इम्प्लीमेंटेशन उदाहरण शामिल हैं, जो नेटिव बाइनरी कंपाइलेशन और मल्टी-स्टेज कंटेनर बिल्ड्स के लिए सोर्स कोड प्रदान करते हैं।

    Provides operational examples for scaling data stores using master-slave configurations, replica sets, and indexing.

    Javadockerdocker-javadocker-jib
    GitHub पर देखें↗4,753
  • igorkasyanchuk/rails_performanceigorkasyanchuk का अवतार

    igorkasyanchuk/rails_performance

    1,239GitHub पर देखें↗

    This project is a self-hosted application performance monitoring tool designed for Ruby on Rails environments. It functions as a diagnostic platform that tracks request response times, database query efficiency, and background job performance to help identify bottlenecks within web application infrastructure. The tool distinguishes itself by integrating directly into the framework to provide real-time performance insights and developer-focused utilities, such as direct navigation from error reports to the corresponding lines in a code editor. It supports complex analysis by correlating perfor

    Allows configuration of storage destinations and namespaces for performance data.

    Rubyapmdatadognewrelic
    GitHub पर देखें↗1,239
  1. Home
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  5. Data Storage Configurations

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  • Database Scaling StrategiesTechniques for scaling database stores using replication and indexing to improve performance and availability. **Distinct from Data Storage Configurations:** Focuses on architectural scaling patterns like master-slave and replica sets rather than static configuration parameters