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2 个仓库

Awesome GitHub RepositoriesJoin Table Caching

Caching of built hash tables in a global store to prevent redundant reconstruction across query tasks.

Distinct from Table Joining Operations: Focuses on the reuse of computed join tables, unlike [f18_mt3] which describes the join operations themselves.

Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Join Table Caching. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Join Table Caching GitHub Repositories

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  • facebookincubator/veloxfacebookincubator 的头像

    facebookincubator/velox

    4,155在 GitHub 上查看↗

    Velox 是一个高性能 C++ 查询执行引擎和列式数据处理库。它作为一个用于实现分析型查询引擎的可组合框架,提供了向量化表达式评估器和数据管理系统工具包。 该项目以使用向量化列式执行和基于 Arena 的内存分配来处理大规模数据集而著称。它具有专门的优化功能,如广播连接表缓存、动态过滤器下推和字典编码,以减少内存开销并加速分析读取。 该引擎涵盖了广泛的分析能力,包括实现哈希连接、合并连接和半连接,以及多阶段并行聚合和窗口函数计算。它提供了用于列式内存存储、Parquet 数据解码以及与云存储集成的原语。 通过用于自定义标量和聚合函数的函数注册系统提供可扩展性,并提供高级绑定以将 C++ 逻辑连接到 Python。

    Stores hash tables in a global cache to let subsequent tasks reuse data without rebuilding it.

    C++
    在 GitHub 上查看↗4,155
  • rdatatable/data.tableRdatatable 的头像

    Rdatatable/data.table

    3,894在 GitHub 上查看↗

    该项目是一个针对 R 的高性能表格数据处理框架,旨在以内存效率和速度处理海量数据集。它提供了一种增强的数据结构,利用引用语义和就地修改来执行复杂的转换,而无需不必要的对象复制开销。 该库凭借其底层架构优化脱颖而出,包括多线程并行处理、基数排序和内存映射文件解析。通过将关键的数据操作和聚合例程卸载到编译后的 C 代码,它实现了对原本计算昂贵的任务的快速执行。其核心引擎支持高级关系操作,如非等值连接、滚动连接和重叠区间连接,以及用于加速重复数据访问的自动二级索引。 除了主要的处理功能外,该项目还提供了一套全面的数据生命周期管理工具。这包括具有自动类型检测的高速摄取和序列化工具,以及对时间序列分析和多维聚合的专门支持。该框架旨在实现可扩展性,允许用户在包含数十亿行的数据集上执行复杂的分组、过滤和重塑操作,同时保持系统稳定性和性能。

    Supports merging tables using relationships that change based on the specific characteristics of the data rows.

    R
    在 GitHub 上查看↗3,894
  1. Home
  2. Data & Databases
  3. Table Data Processing
  4. Table Joining Operations
  5. Join Table Caching

探索子标签

  • Conditional Join LogicJoin operations where the matching relationship varies based on the values of the data rows. **Distinct from Join Table Caching:** Focuses on dynamic row-level join conditions rather than the static caching of join tables.