3 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesOptimized Query Plans
Parses and compiles SQL statements into reusable execution plans to accelerate recurring data processing tasks.
Distinct from SQL Statement Executions: Distinct from SQL Statement Executions: focuses on the compilation and reuse of execution plans for performance optimization rather than general query execution.
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Awesome Optimized Query Plans GitHub Repositories
AI के साथ बेहतरीन रिपॉजिटरी खोजें।हम AI का उपयोग करके सबसे सटीक रिपॉजिटरी खोजेंगे।
- hazelcast/hazelcast
hazelcast/hazelcast
6,570GitHub पर देखेंHazelcast is a distributed data platform that combines an in-memory data grid with a stream processing engine to support real-time analytics and event-driven applications. It functions as a partitioned, distributed key-value store that replicates data across cluster nodes to provide low-latency access and high availability. The platform also serves as a distributed SQL query engine, allowing users to execute standard SQL statements against both in-memory datasets and external data sources. What distinguishes Hazelcast is its use of a distributed consensus subsystem to maintain strongly consis
Parses and compiles SQL statements into reusable execution plans to accelerate the performance of recurring data processing tasks.
Javabig-datacachingdata-in-motion - 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
Analyzes query structures to eliminate redundant data shuffling, skip unnecessary aggregation stages, and leverage existing data partitioning.
Java - apache/ignite
apache/ignite
5,066GitHub पर देखेंIgnite एक डिस्ट्रीब्यूटेड इन-मेमोरी डेटा ग्रिड और कंप्यूट प्लेटफॉर्म है। यह एक डिस्ट्रीब्यूटेड SQL डेटाबेस और स्टोरेज इंजन के रूप में कार्य करता है जिसे विलंबता को कम करने और गणना की गति बढ़ाने के लिए RAM में बड़े डेटासेट्स को संग्रहीत और प्रोसेस करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह सिस्टम एक मल्टी-टियर स्टोरेज इंजन द्वारा प्रतिष्ठित है जो उच्च-गति पहुंच को बड़ी क्षमता के साथ संतुलित करने के लिए मेमोरी और डिस्क पर डेटा प्लेसमेंट को मैनेज करता है। इसमें एक डिस्ट्रीब्यूटेड कंप्यूट ग्रिड है जो नेटवर्क ट्रैफिक को कम करने के लिए सीधे उन नोड्स पर कस्टम लॉजिक निष्पादित करता है जहां डेटा रहता है। यह प्लेटफॉर्म ACID ट्रांजेक्शन प्रबंधन, मानक SQL क्वेरी और की-वैल्यू ऑपरेशन्स सहित क्षमताओं का एक व्यापक सेट प्रदान करता है। यह रिएक्टिव स्ट्रीम्स के माध्यम से उच्च-वॉल्यूम डेटा अंतर्ग्रहण का समर्थन करता है और कई प्रोग्रामिंग भाषाओं, मानक डेटाबेस ड्राइवर्स और एक REST API के माध्यम से एकीकरण प्रदान करता है। सिस्टम को कंटेनर्स का उपयोग करके एक डिस्ट्रीब्यूटेड क्लस्टर के रूप में डिप्लॉय किया जा सकता है या Kubernetes के माध्यम से ऑर्केस्ट्रेट किया जा सकता है। यह प्रोजेक्ट Java में लिखा गया है और इसे बाइनरी आर्काइव्स के माध्यम से इंस्टॉल किया जा सकता है।
Parses standard SQL queries into optimized execution plans tailored for distributed in-memory structures.
Javabig-datacachecloud
