5 repository-uri
Tools for extracting a consistent percentage of records from database tables to reduce dataset size.
Distinguishing note: None of the candidates cover the specific concept of referential-integrity-preserving data subsetting.
Explore 5 awesome GitHub repositories matching data & databases · Production Data Subsetting. Refine with filters or upvote what's useful.
Replibyte is a tool that automates the lifecycle of database snapshots for non-production environments, handling the export, anonymization, subsetting, and restoration of data. It is designed to support privacy-compliant development workflows by replacing sensitive production data with synthetic values and extracting consistent subsets of rows while preserving referential integrity. The tool operates through a configurable pipeline defined in a YAML file, orchestrating stages such as dump, anonymize, subset, and restore. Each operation runs as an isolated, ephemeral container job, and snapsho
Extracts a configurable percentage of rows from database tables while preserving referential integrity.
NeoSync este un instrument de sincronizare a bazelor de date și orchestrator de pipeline de date conceput pentru a muta și transforma seturi de date între diferite medii. Funcționează ca o platformă de securitate a datelor PII și un generator de date sintetice, permițând sincronizarea datelor de producție asigurând în același timp conformitatea cu confidențialitatea. Sistemul utilizează un coordonator bazat pe evenimente pentru a gestiona mișcările asincrone de date, oferind reîncercare automată și gestionarea eșecurilor. Se diferențiază prin combinarea anonimizării și detectării PII bazate pe reguli cu generarea de date sintetice bazată pe schemă pentru a crea seturi de date artificiale care mimează proprietățile de producție fără a expune informații private. Proiectul acoperă domenii largi de capabilități, inclusiv subsetarea bazelor de date pentru a reduce volumul de date pentru testare, transformări de câmpuri bazate pe șabloane pentru a remodela informațiile și orchestrarea pipeline-urilor de date pentru a menține integritatea relațională în timpul sincronizării.
Extracts representative record slices from production databases to reduce data volume for local testing.
RavenDB is a multi-model NoSQL document database designed for high-performance, ACID-compliant data storage. It persists structured information as schema-flexible JSON documents and utilizes a unit-of-work session pattern to track entity changes and batch modifications into atomic transactions. The platform is built on a distributed architecture that supports horizontal scaling through sharding and ensures high availability via multi-node, master-to-master cluster replication. The database distinguishes itself through a self-optimizing query engine that automatically creates and maintains ind
Automatically creates and maintains indexes based on runtime filtering patterns to optimize performance without manual configuration.
Acest proiect este un framework de procesare a datelor tabelare de înaltă performanță pentru R, conceput pentru a gestiona seturi de date masive cu eficiență a memoriei și viteză. Oferă o structură de date îmbunătățită care utilizează semantica de referință și modificarea in-place pentru a efectua transformări complexe fără overhead-ul copierii inutile a obiectelor. Biblioteca se distinge prin optimizările sale arhitecturale de nivel scăzut, inclusiv procesarea paralelă multi-threaded, sortarea bazată pe radix și parsarea fișierelor mapate în memorie. Prin descărcarea rutinelor critice de manipulare și agregare a datelor către cod C compilat, permite execuția rapidă a sarcinilor care altfel ar fi costisitoare din punct de vedere computațional. Motorul său de bază suportă operațiuni relaționale avansate, cum ar fi join-uri non-equi, rolling și intervale suprapuse, alături de indexarea secundară automată pentru a accelera accesul repetat la date. Dincolo de capabilitățile sale primare de procesare, proiectul oferă o suită cuprinzătoare de instrumente pentru gestionarea ciclului de viață al datelor. Aceasta include utilitare de ingestie și serializare de mare viteză cu detectare automată a tipului, precum și suport specializat pentru analiza seriilor temporale și agregarea multidimensională. Framework-ul este construit pentru a scala, permițând utilizatorilor să efectueze operațiuni complexe de grupare, filtrare și remodelare pe seturi de date care conțin miliarde de rânduri, menținând în același timp stabilitatea și performanța sistemului.
Accelerates subsequent queries by generating and saving indices during the first execution of a filter operation.
Jailer is a suite of specialized tools for AI-assisted SQL management, referential integrity preservation, and relational data browsing. It provides a system for generating referentially intact database subsets, allowing users to extract consistent slices of relational data while preserving foreign key constraints and dependencies. The project features an AI-driven SQL assistant that uses natural language to generate, optimize, and refactor queries based on database schemas. It also includes a data migration tool that analyzes SQL patterns to reverse engineer models and map associations betwe
Loads an extracted data slice into a target database to recreate a specific relational state.