3 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesBitmapped Sets
Set implementations using bit vectors for high-performance bitwise operations.
Distinct from Set Data Structures: Focuses on the bitmapped implementation of sets rather than general set-theoretic data structures
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Awesome Bitmapped Sets GitHub Repositories
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- workiva/go-datastructures
Workiva/go-datastructures
7,901GitHub पर देखेंgo-datastructures is a collection of thread-safe and lock-free data structures designed for high-performance concurrent applications in Go. It provides a modular library of specialized algorithmic toolsets, including a lock-free collection library and an immutable data structure library. The project distinguishes itself through a suite of persistent AVL trees and hash array mapped tries that use branch-copying to preserve previous versions. It also implements non-blocking hash maps, queues, and tries that enable linearizable snapshots and concurrent updates without the use of mutual exclusion
Provides dense and sparse bitmaps for fast bitwise comparisons and intersections between integer sets.
Go - apache/pinot
apache/pinot
6,098GitHub पर देखेंPinot 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 a base64 encoded set of column values using optimized data structures like bitmaps or bloom filters for efficient membership testing.
Java - apache/kvrocks
apache/kvrocks
4,338GitHub पर देखेंKvrocks 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।
Manages large bit arrays in fragments to support efficient bitwise operations and arbitrary index writing.
C++databasedistributedkv
