Awesome GitHub RepositoriesSorted Sets

Dragonfly is a high-performance, multi-model in-memory data store designed to serve as a drop-in replacement for existing database infrastructures. By utilizing a multi-threaded, shared-nothing architecture and a fiber-based concurrency model, it maximizes CPU utilization and minimizes latency for read and write operations. The system supports a wide range of data structures, including strings, hashes, lists, sets, sorted sets, and JSON documents, while maintaining full compatibility with standard industry wire protocols and client libraries. What distinguishes Dragonfly is its focus on effic

This project is a feature-rich Go client library designed for interacting with Redis. It serves as a comprehensive interface for managing remote data stores, enabling developers to execute standard database commands, handle complex data structures, and perform asynchronous operations within Go applications. The library distinguishes itself through its support for advanced Redis capabilities, including connection pooling, pipelining, and transactional integrity. It provides specialized primitives for managing distributed clusters, including automated topology updates and request routing to sha

ioredis is a performance-focused Redis client for Node.js applications. It provides a comprehensive interface for interacting with Redis servers, including specialized clients for sharded clusters and Sentinel-based high availability environments. The project distinguishes itself through advanced networking and execution capabilities, such as automatic event-loop pipelining to reduce overhead and a system for routing read-write traffic between primary and replica nodes. It also features a dedicated Lua scripting interface that allows server-side scripts to be registered as custom client comma

Sidekiq is a background job processor and queue manager for Ruby that uses Redis to manage asynchronous tasks. It functions as a distributed task scheduler capable of handling periodic, delayed, and recurring jobs across a cluster of worker processes. The project features a job monitoring dashboard and administrative web interface for visualizing system state, tracking worker performance, and managing failed or dead jobs. It provides a distributed rate limiter to control execution frequency across multiple processes. The framework covers a broad range of operational capabilities, including j

Garnet is a multi-threaded in-memory database and distributed key-value store. It functions as a high-performance remote cache store that implements the RESP wire protocol to maintain compatibility with existing Redis clients and libraries. The project is distinguished by a shared-memory architecture that enables parallel request processing across multiple cores for sub-millisecond latency. It features a tiered storage system that automatically offloads colder data from system memory to SSD or cloud storage layers, and includes a specialized vector search database for high-dimensional similar

phpredis is a C-based native extension that bridges PHP applications with Redis servers for high-performance data storage and retrieval. It serves as an interface for manipulating strings, hashes, lists, sets, and sorted sets while providing a direct path for executing Redis commands and server-side scripts. The extension provides comprehensive support for distributed environments and high availability. It interfaces with Redis Cluster to distribute data across multiple nodes using hash slots and manages Redis Sentinel for service discovery and automatic failover. It also enables shared state

Redis is a high-performance in-memory key-value store that functions as a distributed cache, message broker, and NoSQL database. It provides sub-millisecond read and write access to data stored in RAM and can operate as a vector database for indexing high-dimensional embeddings. The system supports a wide range of data storage and synchronization primitives, including the management of strings, hashes, lists, sets, and JSON documents. It enables real-time data operations through atomic transactions, hybrid persistence using snapshots and append-only logs, and high-availability configurations

RedisInsight is a graphical user interface and management tool for browsing, analyzing, and administering Redis databases. It provides a visual environment for exploring key-value data structures, managing database instances, and performing data analysis across different operating systems and deployments. The tool distinguishes itself by providing dedicated visual managers for complex operations, including a vector database manager for configuring embeddings and similarity searches, a query workbench for executing raw commands and Lua scripts, and a performance monitoring dashboard for tracki

algs4 is a Java data structures library and algorithm reference collection designed as the source code for a standard computer science textbook curriculum. It provides a comprehensive suite of fundamental implementations for sorting, searching, and core data organization. The project serves as a graph theory framework, offering tools for representing directed and undirected graphs and performing complex traversals and pathfinding. It also includes a broad sorting algorithm suite and a specialized library of Java data structures, including stacks, queues, priority queues, and symbol tables. I

Redka este un magazin de tip cheie-valoare susținut de SQL care implementează o interfață compatibilă cu Redis. Acesta acționează ca o punte de date relaționale, traducând comenzile de protocol non-relaționale în interogări relaționale pentru a oferi persistență și tranzacții ACID folosind un backend de bază de date SQL. Sistemul permite introspecția datelor relaționale prin expunerea datelor interne cheie-valoare ca vizualizări SQL, permițând interogarea și analiza directă prin sintaxă relațională. Poate fi implementat ca server de rețea independent sau ca bibliotecă încorporată într-o aplicație Go. Proiectul suportă o varietate de structuri de date, inclusiv șiruri de caractere, liste, hash-uri, seturi neordonate și seturi sortate. Oferă capabilități pentru gestionarea ciclului de viață al cheilor cu metadate de tip time-to-live, operații numerice atomice și algebră de seturi. Pentru a gestiona performanța și accesul, include un mod de stocare în memorie și un mod de conexiune read-only.

Kvrocks este o bază de date NoSQL bazată pe disc și un magazin distribuit de tip cheie-valoare care utilizează motorul de stocare RocksDB pentru a persista seturi mari de date pe disc fizic. Este concepută ca o bază de date compatibilă cu Redis, utilizând protocolul standard de comunicare Redis pentru a asigura interoperabilitatea cu bibliotecile și instrumentele client existente. Proiectul se distinge prin combinarea unui model de stocare persistentă pe disc cu capabilități avansate de regăsire, inclusiv căutare vectorială pentru interogări k-nearest neighbor, indexare pentru căutare full-text și execuția interogărilor geospațiale. Suportă clustering distribuit cu distribuția datelor bazată pe sloturi și gestionarea topologiei pentru a permite scalarea orizontală și disponibilitatea ridicată. Sistemul acoperă o gamă largă de tipuri de stocare a datelor, inclusiv documente JSON, stream-uri, seturi sortate, hash map-uri și bitmap-uri. Oferă instrumente cuprinzătoare de gestionare a datelor, cum ar fi tranzacții atomice, replicare bazată pe log-uri și structuri de date probabilistice pentru estimarea cardinalității și verificarea apartenenței. În plus, include scripting pe partea de server, mesagerie pub/sub și monitorizare detaliată pentru sănătatea serverului și performanța motorului de stocare.

Kvrocks este un magazin distribuit de tip cheie-valoare și o bază de date NoSQL compatibilă cu Redis. Utilizează un motor de stocare RocksDB pentru a oferi persistență pe disc, permițând stocarea datelor de mare capacitate cu costuri de memorie reduse comparativ cu sistemele in-memory. Sistemul funcționează ca o bază de date vectorială și un motor de căutare full-text, suportând căutări de tip nearest-neighbor pe embedding-uri vectoriale și interogări complexe de documente prin potrivirea textului. Utilizează o arhitectură de cluster fără proxy, cu rutare bazată pe sloturi, pentru a distribui datele și a scala capacitatea pe mai multe noduri. Platforma acoperă o gamă largă de capabilități de gestionare a datelor, inclusiv gestionarea documentelor JSON, date de tip time-series și procesarea fluxurilor în timp real. Oferă căutare și indexare avansată prin interogări geospațiale, indexare secundară și analiza planurilor de interogare, oferind în același timp tehnici de sketching probabilistic pentru estimarea eficientă a cardinalității și a apartenenței. Funcționalitățile operaționale suplimentare includ tranzacții atomice, mesagerie pub/sub și izolarea datelor pe namespace-uri pentru medii multi-tenant.

This is a Python library providing sorted list, set, and dictionary data structures that maintain their order automatically during insertions and deletions. The library provides a sorted list for fast random access and logarithmic lookups, a sorted set for unique elements and set-theoretic operations, and a sorted dictionary for managing key-value pairs where keys remain sorted. These collections support custom sorting logic through user-defined key functions to determine the order of elements. Core capabilities include positional indexing, range queries, and the use of bisection methods to

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.

NutsDB is an ACID-compliant, embedded transactional storage engine that functions as both a disk-backed key-value store and an in-memory data structure store. It provides atomic and serializable transactions with commit and rollback capabilities to ensure strict data consistency for applications requiring a lightweight persistence layer. The engine distinguishes itself by supporting a variety of complex data types, including lists, sets, and sorted sets, alongside standard byte-slice storage. It implements a transactional storage model featuring hot backups and a compaction algorithm to maint

This project is a disk-backed key-value store and persistent data structure library for Python. It provides a mechanism for persisting mappings, sets, and queues to the local filesystem to bypass memory limitations and cache expensive function results across threads and processes. The system serves as a cross-process synchronization tool, offering distributed locks, semaphores, and barriers to coordinate shared resource access. It implements advanced caching strategies such as probabilistic stampede prevention, sharded data partitioning to increase throughput, and least-recently-used eviction