2 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesInteger
Sorted sets specifically optimized for storing unique integers to perform efficient range queries.
Distinct from Sorted Sets: More specific than general sorted sets by restricting members to integers for optimization.
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Awesome Integer GitHub Repositories
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- 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।
Provides optimized sorted collections of unique integers for high-performance range queries.
C++databasedistributedkv - rdatatable/data.table
Rdatatable/data.table
3,894GitHub पर देखेंयह प्रोजेक्ट R के लिए एक उच्च-प्रदर्शन सारणीबद्ध डेटा प्रोसेसिंग फ्रेमवर्क है, जिसे मेमोरी दक्षता और गति के साथ बड़े डेटासेट को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक उन्नत डेटा संरचना प्रदान करता है जो अनावश्यक ऑब्जेक्ट कॉपी करने के ओवरहेड के बिना जटिल परिवर्तन करने के लिए संदर्भ शब्दार्थ (reference semantics) और इन-प्लेस संशोधन का उपयोग करता है। यह लाइब्रेरी अपने निम्न-स्तरीय आर्किटेक्चरल ऑप्टिमाइज़ेशन के माध्यम से खुद को अलग करती है, जिसमें मल्टी-थ्रेडेड समानांतर प्रोसेसिंग, रेडिक्स-आधारित सॉर्टिंग और मेमोरी-मैप्ड फ़ाइल पार्सिंग शामिल है। महत्वपूर्ण डेटा हेरफेर और एकत्रीकरण दिनचर्या को संकलित C कोड में ऑफलोड करके, यह उन कार्यों के तेजी से निष्पादन को सक्षम बनाता है जो अन्यथा गणनात्मक रूप से महंगे होंगे। इसका मुख्य इंजन उन्नत रिलेशनल ऑपरेशंस का समर्थन करता है, जैसे कि नॉन-इक्वी, रोलिंग और ओवरलैपिंग इंटरवल जॉइन्स, साथ ही बार-बार डेटा एक्सेस में तेजी लाने के लिए स्वचालित सेकेंडरी इंडेक्सिंग। अपनी प्राथमिक प्रोसेसिंग क्षमताओं के अलावा, यह प्रोजेक्ट डेटा लाइफसाइकिल प्रबंधन के लिए टूल का एक व्यापक सूट प्रदान करता है। इसमें स्वचालित प्रकार पहचान के साथ उच्च-गति अंतर्ग्रहण और सीरियलाइज़ेशन यूटिलिटीज, साथ ही समय-श्रृंखला विश्लेषण और बहु-आयामी एकत्रीकरण के लिए विशेष समर्थन शामिल है। फ्रेमवर्क को स्केल करने के लिए बनाया गया है, जो उपयोगकर्ताओं को सिस्टम स्थिरता और परफॉरमेंस बनाए रखते हुए अरबों पंक्तियों वाले डेटासेट पर जटिल समूहीकरण, फ़िल्टरिंग और रीशेपिंग ऑपरेशन करने की अनुमति देता है।
Uses integer-based storage for temporal data to accelerate sorting operations and minimize memory footprint.
R
