11 रिपॉजिटरी
Translating structured spatial functions into native geographic query filters and distance calculations.
Distinct from Geospatial Mapping: Closest candidates are generic mapping tools or visualization libraries, not SQL-to-native query translation for geospatial filters.
Explore 11 awesome GitHub repositories matching data & databases · Geospatial Query Mapping. Refine with filters or upvote what's useful.
This project provides a SQL interface for Elasticsearch, serving as a translator and database layer that allows users to retrieve, filter, and manipulate indices using structured query language. It functions by converting standard SQL statements into the native JSON query language used by the search engine. The system includes a geospatial SQL engine for executing location-based searches and distance calculations. It also features a query debugger used to visualize the translation process from SQL to search engine request bodies to verify the logic and accuracy of data retrieval. The capabil
Translates standard SQL spatial functions into specialized geographic query filters and distance calculations.
RediSearch is a Redis module that adds secondary indexing, full-text search, aggregation, and vector similarity search directly into the in-memory data store. It operates as an in-process search engine, extending the core key-value store with capabilities for indexing hash and JSON documents, enabling fast field-level lookups beyond primary key access. The module provides a full-text search engine built on inverted indexes, supporting stemming, fuzzy matching, and relevance scoring via tf-idf. It also includes a vector similarity search engine using a Hierarchical Navigable Small World graph
Restricts query results to documents within a numeric range or geographic area using indexed filters.
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
Creates geospatial indexes on columns to accelerate location-based queries.
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
GreptimeDB uses Geohash, H3, or S2 indexing functions to perform spatial queries on location-tagged data.
BuntDB is an embedded key-value store for Go applications, providing in-memory storage with optional disk persistence. It structures data using a B-tree for ordered key-value access and an R-tree for spatial indexing, allowing both range scans and geometric intersection queries. Support for indexing on nested JSON document fields enables efficient lookups by values within JSON objects, and per-key time-to-live (TTL) expiration automatically removes stale entries. The store uses copy-on-write transaction isolation, ensuring each transaction sees a consistent snapshot and changes are applied at
Retrieve all items that intersect a given region from an R-tree spatial index.
Zombodb एक डेटाबेस एक्सटेंशन और रिलेशनल डेटा इंडेक्स है जो PostgreSQL को Elasticsearch के साथ एकीकृत करता है। यह एक SQL सर्च इंटरफ़ेस प्रदान करता है, जो उपयोगकर्ताओं को नेटिव JSON APIs के बजाय मानक SQL फ़ंक्शंस और सिंटैक्स का उपयोग करके जटिल सर्च क्वेरी और एग्रीगेशन निष्पादित करने की अनुमति देता है। यह प्रोजेक्ट उच्च-प्रदर्शन पूर्ण-पाठ खोज (full-text search) और एनालिटिक्स को सक्षम करने के लिए PostgreSQL से रिमोट सर्च इंजन में रिलेशनल डेटा को सिंक्रोनाइज़ करता है। यह सिस्टम रिलेशनल स्ट्रक्चर्स को सर्च इंजन क्षमताओं के साथ जोड़कर खुद को अलग करता है, विशेष रूप से ज्यामिति और भूगोल प्रकारों के लिए जियोस्पेशियल सर्च एकीकरण के माध्यम से। यह एक SQL-टू-JSON क्वेरी मैपिंग लेयर लागू करता है जो उन्नत टेक्स्ट विश्लेषण को सक्षम बनाता है—जिसमें रिलेशनल वातावरण के भीतर सीधे फ़ज़ी मैचिंग, प्रॉक्सिमिटी सर्च और प्रासंगिकता स्कोरिंग शामिल है। यह प्रोजेक्ट इंडेक्स लाइफसाइकिल मैनेजमेंट, स्वचालित रिलेशनल डेटा सिंक्रोनाइज़ेशन, और जटिल विश्लेषणात्मक एग्रीगेशन सहित व्यापक क्षमता क्षेत्रों को कवर करता है। यह स्थान-आधारित क्वेरीज़ के लिए स्थानिक इंडेक्सिंग, कस्टम टेक्स्ट विश्लेषण पाइपलाइन्स, और इंडेक्स आँकड़ों व क्लस्टर स्वास्थ्य का ऑडिट करने के लिए मॉनिटरिंग टूल्स का समर्थन करता है। सुरक्षा को TLS का उपयोग करके डेटाबेस और सर्च इंजन के बीच एन्क्रिप्टेड कनेक्शन के माध्यम से संभाला जाता है।
Filters records using polygon and bounding box queries to identify intersecting geometry.
Shapely समतलीय ज्यामितीय वस्तुओं के हेरफेर और विश्लेषण के लिए एक लाइब्रेरी है, जो GEOS C++ इंजन के लिए एक Python रैपर के रूप में कार्य करती है। यह ज्यामितीय गुणों की गणना करने, स्थानिक संबंधों का मूल्यांकन करने और कार्टेशियन प्लेन के भीतर टोपोलॉजिकल प्रेडिकेट्स करने के लिए एक फ्रेमवर्क प्रदान करती है। यह प्रोजेक्ट एक वेक्टराइज्ड ज्यामिति प्रोसेसर के माध्यम से खुद को अलग करता है जो थ्रूपुट बढ़ाने के लिए आकृतियों की बड़ी सरणियों में स्थानिक संचालन करने में सक्षम है। इसमें इंटरसेक्टिंग ज्यामिति और निकटतम पड़ोसियों की रिट्रीवल को तेज करने के लिए R-trees पर आधारित एक स्थानिक इंडेक्सिंग सिस्टम भी शामिल है। लाइब्रेरी क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करती है, जिसमें यूनियनों और इंटरसेक्शन की गणना के लिए ज्यामितीय सेट संचालन, GeoJSON और Well-Known Text जैसे प्रारूपों के बीच स्थानिक डेटा सीरियलाइजेशन, और ज्यामिति टोपोलॉजी को सत्यापित करने और मरम्मत करने के लिए टूल्स शामिल हैं। यह ज्यामितीय ट्रांसफॉर्मेशन, बफरिंग और कॉन्वेक्स हल्स या वोरोनोई आरेख के निर्माण का भी समर्थन करती है।
Implements R-tree spatial indexing to accelerate the retrieval of intersecting geometries and nearest neighbors.
Kvrocks एक डिस्क-आधारित NoSQL डेटाबेस और वितरित की-वैल्यू स्टोर है जो बड़े डेटासेट को भौतिक डिस्क पर बनाए रखने के लिए RocksDB स्टोरेज इंजन का लाभ उठाता है। इसे Redis-संगत डेटाबेस होने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो मौजूदा क्लाइंट लाइब्रेरी और टूल के साथ इंटरऑपरेबिलिटी सुनिश्चित करने के लिए मानक Redis संचार प्रोटोकॉल का उपयोग करता है। यह प्रोजेक्ट डिस्क-पर्सिस्टेंट स्टोरेज मॉडल को उन्नत पुनर्प्राप्ति क्षमताओं के साथ जोड़कर खुद को अलग करता है, जिसमें k-नियरेस्ट नेबर क्वेरी के लिए वेक्टर सर्च, फुल-टेक्स्ट सर्च इंडेक्सिंग और जियोस्पेशियल क्वेरी निष्पादन शामिल है। यह क्षैतिज स्केलिंग और उच्च उपलब्धता को सक्षम करने के लिए स्लॉट-आधारित डेटा वितरण और टोपोलॉजी प्रबंधन के साथ वितरित क्लस्टरिंग का समर्थन करता है। सिस्टम JSON दस्तावेजों, स्ट्रीम, सॉर्टेड सेट्स, हैश मैप्स और बिटमैप्स सहित डेटा स्टोरेज प्रकारों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है। यह परमाणु लेनदेन (atomic transactions), लॉग-आधारित प्रतिकृति, और कार्डिनैलिटी अनुमान और सदस्यता जांच के लिए संभाव्य डेटा संरचनाओं जैसे व्यापक डेटा प्रबंधन टूल प्रदान करता है। इसके अतिरिक्त, इसमें सर्वर-साइड स्क्रिप्टिंग, पब/सब मैसेजिंग और सर्वर स्वास्थ्य और स्टोरेज इंजन प्रदर्शन के लिए विस्तृत मॉनिटरिंग शामिल है।
Implements geospatial indexing to calculate distances and find members within a specific radius.
Kvrocks एक वितरित की-वैल्यू स्टोर और Redis-संगत NoSQL डेटाबेस है। यह डिस्क-आधारित पर्सिस्टेंस प्रदान करने के लिए RocksDB स्टोरेज इंजन का उपयोग करता है, जो इन-मेमोरी सिस्टम की तुलना में कम मेमोरी लागत के साथ उच्च-क्षमता वाले डेटा स्टोरेज की अनुमति देता है। यह सिस्टम एक वेक्टर डेटाबेस और फुल-टेक्स्ट सर्च इंजन के रूप में कार्य करता है, जो वेक्टर एम्बेडिंग पर नियरेस्ट-नेबर सर्च और टेक्स्ट मैचिंग के माध्यम से जटिल दस्तावेज़ क्वेरी का समर्थन करता है। यह डेटा वितरित करने और कई नोड्स में क्षमता को स्केल करने के लिए स्लॉट-आधारित रूटिंग के साथ एक प्रॉक्सीलेस क्लस्टर आर्किटेक्चर का उपयोग करता है। यह प्लेटफॉर्म JSON दस्तावेज़ प्रबंधन, टाइम-सीरीज़ डेटा और रीयल-टाइम स्ट्रीम प्रोसेसिंग सहित डेटा प्रबंधन क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है। यह जियोस्पेशियल क्वेरीइंग, सेकेंडरी इंडेक्सिंग और क्वेरी प्लान विश्लेषण के माध्यम से उन्नत सर्च और इंडेक्सिंग प्रदान करता है, साथ ही मेमोरी-कुशल कार्डिनैलिटी और सदस्यता अनुमान के लिए संभाव्य डेटा स्केचिंग प्रदान करता है। अतिरिक्त परिचालन सुविधाओं में परमाणु लेनदेन, पब/सब मैसेजिंग और मल्टी-टेनेंट वातावरण के लिए नेमस्पेस डेटा आइसोलेशन शामिल है।
Implements geospatial indexing for location-based searches and distance calculations.
यह प्रोजेक्ट iOS एप्लिकेशन विकास के लिए एक व्यापक फ्रेमवर्क है, जो मोबाइल एप्लिकेशन बनाने पर केंद्रित है जिसमें कस्टम यूजर इंटरफेस कंपोनेंट्स, एसिंक्रोनस कार्य प्रबंधन और स्थानीय डेटा पर्सिस्टेंस शामिल हैं। यह सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग के लिए एक तकनीकी ज्ञान आधार के रूप में कार्य करता है, जो Markdown प्रारूप में आर्किटेक्चरल विश्लेषण और नोट्स को व्यवस्थित और प्रकाशित करने के लिए उपकरण प्रदान करता है। यह फ्रेमवर्क एक मजबूत दस्तावेज़-आधारित स्टोरेज लेयर के माध्यम से खुद को अलग करता है जो NoSQL दस्तावेज़ स्टोर के भीतर CRUD ऑपरेशन्स करने के लिए BSON-स्वरूपित रिकॉर्ड का उपयोग करता है। यह विशेष ऐप एक्सटेंशन संचार, क्रॉस-सैंडबॉक्स संदेश पासिंग और नेटिव शेयर शीट प्रस्तुति सहित व्यापक सिस्टम एकीकरण क्षमताएं प्रदान करता है, जो होस्ट एप्लिकेशन और सिस्टम-स्तरीय सेवाओं के बीच निर्बाध इंटरैक्शन की अनुमति देता है। यह प्रोजेक्ट थ्रेड-सेफ सिंक्रोनाइज़ेशन के साथ उन्नत समवर्ती प्रबंधन, रिस्पॉन्सिवनेस बनाए रखने के लिए बैकग्राउंड UI रेंडरिंग ऑफ़लोड और व्यापक अंतर्राष्ट्रीयकरण समर्थन सहित एक व्यापक क्षमता सतह को कवर करता है। इसमें स्टेटिक टाइप जनरेशन, स्वचालित एसेट मैपिंग और इंटरैक्टिव प्रोटोटाइप निर्माण के लिए डेवलपर-केंद्रित यूटिलिटीज के साथ-साथ भौगोलिक बीकन निगरानी और अनुकूली चार्ट निर्माण के लिए विशेष उपकरण भी शामिल हैं।
Filters data based on geographic coordinates to retrieve records within specific map bounding boxes.
Godis is a Redis-compatible in-memory database and distributed key-value store. It functions as a replicated data store and distributed message broker, implementing the Redis protocol to manage complex data structures in memory. The system provides a geospatial indexing engine for proximity-based queries and distance calculations. It ensures high availability and data durability through master-slave replication and write-ahead logging. The project covers a wide range of capabilities including the management of strings, hash maps, lists, and sorted sets. It supports distributed data clusterin
Provides geospatial indexing for efficient proximity-based queries and radius searches.