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shardingsphere

分布式SQL引擎实现数据库灵活扩展

Apache ShardingSphere分布式SQL数据库扩展数据加密数据分片Github开源项目

Apache ShardingSphere是开源分布式SQL引擎,支持数据分片、加密和扩展。基于Database Plus理念,它通过标准化层将现有数据库转换为分布式系统。核心概念包括连接、增强和可插拔,能灵活适配各类数据库协议和存储。作为Apache顶级项目,ShardingSphere已被逾10,000个GitHub项目采用,为数据库管理提供全面解决方案。

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介绍相关项目
timescaledb-docker - TimescaleDB Docker镜像简化时序数据库部署
DockerGithubPostgreSQLTimescaleDB开源项目数据库时间序列数据
TimescaleDB Docker项目提供基于PostgreSQL的时序数据库镜像，支持环境变量配置和自动性能优化。开发者可通过简单命令部署实例，灵活设置遥测级别和资源限制。该解决方案简化了高性能时序数据处理环境的搭建过程，适用于需要快速部署和管理TimescaleDB的场景。项目特点包括基于官方PostgreSQL镜像、支持环境变量配置、自动性能优化、灵活的资源管理和遥测设置。这些功能使TimescaleDB的部署和管理变得更加简单高效，为时序数据处理提供了可靠的基础设施支持。
Jailer - 多功能数据库子集化与关系数据管理工具
GithubJDBCJailer开源项目数据子集数据库工具数据浏览
Jailer是一款专注于数据库子集化和关系数据管理的多功能工具。它能创建小型、一致且完整的数据库切片，支持SQL、DbUnit、XML、JSON和YAML格式输出。该工具提供数据浏览功能，支持通过外键或自定义关系在数据库中导航。Jailer兼容多种主流数据库系统，配备SQL控制台、数据导出导入和性能优化等功能，适用于开发测试、数据分析和数据库性能优化。
advanced-java - 高并发分布式系统设计与实现的Java工程师进阶指南
GithubJava分布式系统开源项目微服务架构高可用架构高并发
该项目系统整理了Java工程师进阶所需的核心知识，涵盖高并发、分布式系统、高可用架构、微服务和海量数据处理等领域。内容包括消息队列、搜索引擎、缓存策略、分库分表等实践经验，帮助开发者深入理解现代互联网架构设计。项目资料丰富实用，适合Java工程师用于技术能力提升和实践参考。
database-js - 适用于无服务器和边缘计算的PlanetScale JavaScript数据库驱动
GithubJavaScriptPlanetScaleserverless开源项目数据库连接数据库驱动
database-js是一款为无服务器和边缘计算平台设计的PlanetScale数据库驱动。该驱动支持Fetch API，适用于Cloudflare Workers或Vercel Edge Functions等需要HTTP外部连接的环境。它提供简单连接、事务处理、PlanetScale Boost支持，以及自定义查询参数格式和类型转换功能，使开发者能够灵活高效地进行数据库操作。
vearch - 云原生分布式向量数据库，支持高效相似性搜索
GithubVearch云原生分布式数据库向量搜索开源项目相似度搜索
Vearch是一个提供云原生分布式向量数据库的开源项目，专注于实现嵌入向量的高效相似性搜索。支持混合搜索与标量过滤，具备从百万对象中毫秒级别检索的高性能。同时，Vearch还具备复制和弹性扩展的能力。提供的文档资源包括Restful API、OpenAPI和多语言SDK，适用于构建可视化搜索系统和作为AI内存后端。
azuredatastudio - 跨平台数据管理开发工具 支持多种云端和本地数据库
Azure Data StudioGithubSQL开源开源项目数据管理跨平台
Azure Data Studio是一款跨平台的数据管理和开发工具，兼容Windows、macOS和Linux系统。它支持即时连接Azure SQL和SQL Server，通过扩展库还可连接MySQL、PostgreSQL和MongoDB等多种数据库。该工具配备了高级查询编辑器、可视化数据编辑器和Git集成功能，为数据库管理和开发提供全面支持。
kairosdb - 基于Cassandra的高性能时间序列数据库
CassandraGithubKairosDB分布式系统开源项目时序数据库
KairosDB是基于Cassandra的开源分布式时间序列数据库。它具有快速查询、高扩展性和灵活数据模型等特点。支持多种部署方式，包括Kubernetes。适用于物联网数据、监控指标、金融市场等领域的时间序列数据存储和分析。项目采用Apache License 2.0许可，欢迎社区参与核心开发、文档改进等工作。
sparkling-water - Apache Spark与H2O-3的机器学习集成框架
Apache SparkGithubH2O-3Sparkling Water开源项目数据集成机器学习
Sparkling Water是一个开源项目,将H2O-3机器学习引擎与Apache Spark集成。它提供了Spark和H2O数据结构间的转换工具,支持使用Spark数据作为H2O算法输入,并提供构建机器学习应用的基础模块。项目还包含PySparkling接口,支持从PySpark直接使用。Sparkling Water支持Spark Shell集成、Spark Submit应用、以及通过Maven包使用。它提供多种后端部署模式,适应不同使用场景。项目致力于简化大规模数据处理和机器学习任务的开发流程,在Spark环境中优化机器学习解决方案的开发和部署过程。
spring-data-cassandra - Spring Data为Apache Cassandra开发提供便捷解决方案
Apache CassandraGithubSpring Data存储库开源项目数据库数据访问
Spring Data for Apache Cassandra是一个开源项目，旨在简化基于Apache Cassandra NoSQL数据库的Spring应用程序开发。该项目集成了Spring Data接口，支持多种数据操作模式，提供XML和JavaConfig配置选项。通过QueryBuilder、自动实现的Repository接口和自定义查询方法，该工具有效降低了开发难度，提升了开发效率。
openGemini - 云原生分布式时序数据库解决方案
GithubopenGemini云原生分布式开源项目时序数据库高性能
openGemini是一个开源的云原生分布式时序数据库,专注于海量遥测数据的存储和分析。它提供可扩展性强的架构、高基数存储引擎和高效数据压缩功能。支持多种部署方式,兼容InfluxDB生态系统,适用于物联网、IT运维和金融交易等领域的时序数据管理。
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