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7 रिपॉजिटरी

Awesome GitHub RepositoriesExecution Plan Exporters

Utilities for saving structural query execution plans in machine-readable formats for performance analysis.

Distinct from Query Planning: Distinct from query planning: focuses on the export of the final plan for debugging rather than the planning process itself.

Explore 7 awesome GitHub repositories matching data & databases · Execution Plan Exporters. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Execution Plan Exporters GitHub Repositories

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

    PrefectHQ/prefect

    21,640GitHub पर देखें↗

    Prefect is a workflow orchestration platform designed to define, schedule, and monitor complex data pipelines as Python code. It functions as a container-native engine that wraps individual tasks in isolated environments, ensuring consistent dependencies and resource allocation across diverse infrastructure. By utilizing a state-machine-based orchestration model, the system tracks execution progress through discrete transitions and persistent event logs to maintain reliable and observable task processing. The platform distinguishes itself through a decoupled worker-API architecture, which sep

    Computes and validates execution graphs and selector resolution without triggering actual model builds.

    Pythonautomationdatadata-engineering
    GitHub पर देखें↗21,640
  • prestodb/prestoprestodb का अवतार

    prestodb/presto

    16,711GitHub पर देखें↗

    Presto is a distributed SQL query engine designed for high-performance analytical processing across heterogeneous data sources. It functions as a data federation platform and massively parallel processing engine, allowing users to execute interactive queries against diverse storage systems without requiring data migration. By mapping remote metadata and structures to a unified relational namespace, it enables seamless cross-platform analysis through a standard SQL interface. The engine distinguishes itself through a pluggable connector architecture and a shared-nothing distributed processing

    Displays logical or distributed execution plans for SQL statements to validate syntax and data processing paths.

    Javabig-datadatahadoop
    GitHub पर देखें↗16,711
  • dask/daskdask का अवतार

    dask/dask

    13,746GitHub पर देखें↗

    Dask एक पैरेलल कंप्यूटिंग फ्रेमवर्क और डिस्ट्रीब्यूटेड टास्क शेड्यूलर है जिसे Python डेटा साइंस वर्कफ़्लो को सिंगल मशीनों से बड़े क्लस्टर्स तक स्केल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक क्लस्टर रिसोर्स मैनेजर के रूप में कार्य करता है जो कार्यों और उनकी डिपेंडेंसी को डायरेक्टेड एसाइक्लिक ग्राफ (DAGs) के रूप में प्रस्तुत करके कम्प्यूटेशनल लॉजिक को व्यवस्थित करता है। यह आर्किटेक्चर सिस्टम को जटिल निष्पादन आवश्यकताओं का प्रबंधन करते हुए उपलब्ध हार्डवेयर पर वर्कलोड के वितरण को स्वचालित करने की अनुमति देता है। यह प्रोजेक्ट एक लेज़ी इवैल्यूएशन इंजन के माध्यम से खुद को अलग करता है जो डेटा ऑपरेशन्स को तब तक स्थगित कर देता है जब तक कि उन्हें स्पष्ट रूप से अनुरोध न किया जाए, जिससे ग्लोबल ग्राफ ऑप्टिमाइज़ेशन और कुशल संसाधन आवंटन सक्षम होता है। इसमें उपलब्ध मेमोरी से अधिक डेटासेट को प्रोसेस करते समय सिस्टम क्रैश को रोकने के लिए मेमोरी-अवेयर डेटा स्पिलिंग शामिल है, और यह टास्क ग्राफ फ्यूजन का उपयोग ऑपरेशन्स के अनुक्रमों को एकल निष्पादन चरणों में संयोजित करने के लिए करता है, जिससे शेड्यूलिंग ओवरहेड और इंटर-नोड संचार कम हो जाता है। यह प्लेटफॉर्म बड़े पैमाने पर डेटा एनालिटिक्स के लिए एक व्यापक क्षमता सतह प्रदान करता है, जिसमें डिस्ट्रीब्यूटेड मशीन लर्निंग, उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग एकीकरण, और पैरेलल डेटा प्रोसेसिंग के लिए समर्थन शामिल है। यह क्लस्टर लाइफसाइकिल मैनेजमेंट, परफॉरमेंस प्रोफाइलिंग, और टास्क निष्पादन की रीयल-टाइम मॉनिटरिंग के लिए व्यापक उपकरण प्रदान करता है। उपयोगकर्ता इन वातावरणों को स्थानीय हार्डवेयर, क्लाउड प्रदाताओं, कंटेनरीकृत सिस्टम, और उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग क्लस्टर्स सहित विविध बुनियादी ढांचे पर तैनात कर सकते हैं।

    Generates human-readable text or graphical representations of optimized computation workflows for debugging data processing logic.

    Pythondasknumpypandas
    GitHub पर देखें↗13,746
  • graphile/postgraphilegraphile का अवतार

    graphile/postgraphile

    12,929GitHub पर देखें↗

    PostGraphile is an automated tool that converts a PostgreSQL database schema into a fully functional GraphQL API. It serves as a GraphQL execution engine and schema orchestrator, utilizing database schema introspection to retrieve strongly typed metadata directly from PostgreSQL. The project features a modular system for composing and standardizing GraphQL schemas through plugins, which manage naming conventions and connections. It includes a PostgreSQL query builder that constructs dynamic, SQL-injection-proof queries using tagged template literals. The system employs a declarative query pl

    Optimizes GraphQL request processing through a declarative planning engine to reduce server load.

    TypeScript
    GitHub पर देखें↗12,929
  • apache/datafusionapache का अवतार

    apache/datafusion

    8,908GitHub पर देखें↗

    Apache DataFusion is an extensible, columnar SQL query engine that runs embedded within a host application without requiring a separate server process. It processes data in columnar batches using Apache Arrow for memory-efficient analytics, and can scale analytic workloads across multiple nodes for parallel execution. The engine supports both SQL and DataFrame queries through a modular, streaming architecture that allows custom operators, data sources, functions, and optimizer rules. The engine distinguishes itself through its modular extension framework, which enables building custom query e

    Ships a feature to convert logical plans back into SQL for debugging and serialization.

    Rustarrowbig-datadataframe
    GitHub पर देखें↗8,908
  • feast-dev/feastfeast-dev का अवतार

    feast-dev/feast

    6,727GitHub पर देखें↗

    Feast is an open-source feature store for machine learning that provides a central platform for defining, storing, and serving features across both training and inference workflows. It operates as a declarative system where feature definitions are written as code in Python files, synchronized to a central registry, and made available for low-latency online retrieval or point-in-time correct historical joins for training datasets. The project abstracts storage behind a pluggable architecture, allowing offline and online backends to be swapped without changing retrieval logic, and coordinates ma

    Shows the execution plan of a feature retrieval query before running it.

    Pythonbig-datadata-engineeringdata-quality
    GitHub पर देखें↗6,727
  • gaozhangmin/boxplayergaozhangmin का अवतार

    gaozhangmin/boxplayer

    6,550GitHub पर देखें↗

    Boxplayer is a cloud media player and storage manager that enables high-definition video streaming and file administration across multiple cloud storage providers through a unified interface. It functions as a cloud media player with subtitle and audio support, a metadata organizer for structuring media libraries, and a high-speed download manager using a multi-threaded engine. The project implements a Model Context Protocol server, which exposes cloud storage and media management functions as programmable tools and context for AI agents. This allows for AI-driven storage automation and the a

    Tracks a history of file changes to create and execute mirror operations for rolling back batch updates.

    TypeScriptelectron-applinuxmacos
    GitHub पर देखें↗6,550
  1. Home
  2. Data & Databases
  3. Query Planning
  4. Execution Plan Exporters

सब-टैग एक्सप्लोर करें

  • Logical Plan Lowering1 सब-टैगTransformation of abstract operations into concrete execution strategies based on data structure and partitioning. **Distinct from Execution Plan Exporters:** Distinct from Execution Plan Exporters: focuses on the transformation process itself rather than exporting the final plan.
  • Transformation Plan PreviewersUtilities for computing and validating execution graphs without triggering actual data transformations. **Distinct from Execution Plan Exporters:** Distinct from Execution Plan Exporters: focuses on the validation and preview of transformation graphs rather than exporting structural plans.