2 repository-uri
Physical query operators that combine two relations by building a hash table on one and probing it with the other.
Distinct from Custom Hashing Implementations: The candidates focus on the internal hashing functions and data structures (Custom Hashing, Linear Hashing) rather than the relational join operator logic.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Hash Join Implementations. Refine with filters or upvote what's useful.
MiniOB is an open-source educational relational database kernel designed for learning the internals of database systems. It implements a dual-engine storage architecture combining B+ Tree and LSM-Tree, supports SQL parsing and query execution, and provides transactional processing with multi-version concurrency control. The system communicates with clients using the MySQL wire protocol and includes a vector database extension for storing and querying high-dimensional vectors. The project distinguishes itself through its comprehensive coverage of core database concepts in a single, learnable c
Combine rows from two tables by building a hash table on one table and probing it with rows from the other.
Velox este un motor de execuție a interogărilor C++ de înaltă performanță și o bibliotecă de procesare a datelor coloanare. Servește drept framework compozabil pentru implementarea motoarelor de interogare analitică, oferind un evaluator de expresii vectorizat și un toolkit pentru sistemele de gestionare a datelor. Proiectul se distinge prin utilizarea execuției coloanare vectorizate și a alocării memoriei bazate pe arene pentru a procesa seturi de date la scară largă. Dispune de optimizări specializate, cum ar fi caching-ul tabelelor de broadcast join, push-down dinamic al filtrelor și codificare prin dicționar pentru a reduce overhead-ul de memorie și a accelera citirile analitice. Motorul acoperă o gamă largă de capabilități analitice, inclusiv implementarea de hash, merge și semi joins, precum și agregarea paralelă în mai multe etape și calculul funcțiilor de fereastră. Oferă primitive pentru stocarea coloanară în memorie, decodarea datelor Parquet și integrarea cu stocarea în cloud. Extensibilitatea este oferită printr-un sistem de înregistrare a funcțiilor pentru funcții scalare și agregate personalizate, cu binding-uri de nivel înalt disponibile pentru a conecta logica C++ la Python.
Combines datasets based on matching keys using partitioned or broadcast distribution strategies.