3 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesDistributed Graph Storage
Systems for managing massive volumes of vertices and edges across horizontally scalable clusters.
Distinguishing note: Existing candidates focus on ML training or firewall management, not general graph database storage
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Awesome Distributed Graph Storage GitHub Repositories
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- vesoft-inc/nebula
vesoft-inc/nebula
12,239GitHub पर देखेंNebula is a distributed graph database designed for storing and querying massive volumes of interconnected vertices and edges across a horizontally scalable cluster. It functions as a Kubernetes-native database and a distributed graph analytics engine, utilizing a Raft-based distributed store to ensure strong consistency and high availability. The system features an OpenCypher query engine for performing complex graph traversals and pattern matching. It distinguishes itself with a decoupled compute-storage architecture and a shared-nothing distributed design, allowing query processing and dat
Manages massive volumes of interconnected vertices and edges across a horizontally scalable cluster for high availability.
C++big-datacppdatabase - boostorg/boost
boostorg/boost
8,493GitHub पर देखेंBoost is a collection of portable, high-performance source libraries that extend the C++ standard library. It provides a wide range of reusable components, data structures, and algorithms designed to add capabilities to the base language across different platforms. The project is distinguished by its extensive focus on compile-time template metaprogramming and generic programming. It implements advanced architectural patterns such as policy-based design, concept-based type validation, and the use of SFINAE for conditional template resolution to minimize runtime overhead. The library covers a
Provides systems for managing massive volumes of vertices and edges across horizontally scalable clusters.
HTML - thinkaurelius/titan
thinkaurelius/titan
5,228GitHub पर देखेंTitan एक वितरित ग्राफ़ डेटाबेस और कंप्यूटिंग इंजन है जिसे मल्टी-मशीन क्लस्टर में परस्पर जुड़े नोड्स और किनारों के विशाल डेटासेट को संग्रहीत और क्वेरी करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक स्केलेबल ग्राफ़ स्टोरेज लेयर और ट्रांजेक्शनल स्टोर के रूप में कार्य करता है, जो बड़े पैमाने पर ग्राफ़ प्रोसेसिंग जॉब्स और डीप ट्रैवर्सल को निष्पादित करने के लिए एक फ्रेमवर्क प्रदान करता है। सिस्टम अपने प्लगेबल स्टोरेज बैकएंड द्वारा प्रतिष्ठित है, जो ग्राफ़ इंजन को भौतिक दृढ़ता परत से अलग करता है। यह प्रसंस्करण भार को संतुलित करने के लिए वर्टेक्स-कट डेटा विभाजन और एक सेट-कार्डिनैलिटी प्रॉपर्टी मॉडल का उपयोग करता है जो एकल गुणों को कई मान संग्रहीत करने की अनुमति देता है। प्लेटफ़ॉर्म भौगोलिक और पूर्ण-टेक्स्ट खोजों के लिए मल्टी-मॉडल ग्राफ़ इंडेक्सिंग, डेटासेट को फिर से इंडेक्स करने के लिए वैश्विक स्कीमा प्रबंधन और राइट-अहेड लॉगिंग द्वारा सुनिश्चित ट्रांजेक्शनल ऑपरेशंस सहित क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है। यह टाइम-टू-लाइव सेटिंग्स के माध्यम से एलिमेंट समाप्ति और क्वेरी गतिविधि और ट्रांजेक्शन विलंबता को ट्रैक करने के लिए सिस्टम प्रदर्शन निगरानी को भी शामिल करता है।
Functions as a scalable storage layer for managing massive volumes of vertices and edges across multi-machine clusters.
Java
