3 repository-uri
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.
Explore 3 awesome GitHub repositories matching data & databases · Optimized Query Plans. Refine with filters or upvote what's useful.
Hazelcast 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.
Pinot 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.
Ignite este o platformă distribuită de calcul și grid de date în memorie. Acesta funcționează ca o bază de date SQL distribuită și un motor de stocare conceput pentru a stoca și procesa seturi mari de date în RAM pentru a minimiza latența și a crește viteza de calcul. Sistemul se distinge printr-un motor de stocare pe mai multe niveluri care gestionează plasarea datelor în memorie și pe disc pentru a echilibra accesul de mare viteză cu capacitatea mare. Dispune de un grid de calcul distribuit care execută logica personalizată direct pe nodurile unde rezidă datele pentru a reduce traficul de rețea. Platforma oferă un set larg de capabilități, inclusiv gestionarea tranzacțiilor ACID, interogarea SQL standard și operațiuni cheie-valoare. Suportă ingestia de date de mare volum prin fluxuri reactive și oferă integrare prin mai multe limbaje de programare, drivere de baze de date standard și un API REST. Sistemul poate fi implementat ca un cluster distribuit folosind containere sau orchestrat prin Kubernetes. Proiectul este scris în Java și poate fi instalat prin arhive binare.
Parses standard SQL queries into optimized execution plans tailored for distributed in-memory structures.