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databend

高性能云数据仓库,基于 Rust 构建,适合大规模数据分析与人工智能

Databend 是一个开源、高性能的云数据仓库,使用 Rust 构建,专为复杂的数据分析设计。它整合了 AWS S3、Azure Blob 等服务,支持 ACID 事务、版本控制和无模式的数据存储,确保数据完整性与灵活性。Databend 支持多种数据格式,如 JSON、CSV、Parquet 等,提供高速查询执行与数据摄入,是成本效益高的 Snowflake 替代方案。此外,Databend 的 AI 功能支持高级分析,提供社区驱动的用户友好体验,适合企业和开发者快速部署和使用。

awadb - AI原生向量数据库 实时高效易用
AIAwaDBGithub向量数据库实时搜索嵌入向量开源项目
AwaDB是一款为AI应用优化的向量数据库,无需复杂设置即可使用。它支持毫秒级实时搜索,基于多年生产经验打造,稳定可靠。AwaDB可本地运行或Docker部署,提供Python SDK和RESTful API,轻松处理文本、图像等非结构化数据的向量嵌入和检索。适用于各类AI应用场景,简化向量数据管理和检索流程。
kaskada - 开源事件处理引擎 简化时序数据分析
GithubKaskada事件处理开源项目时间序列查询语言流处理
Kaskada是开源统一事件处理引擎,提供高级声明式查询语言,支持批量和实时事件分析。基于SQL优化设计,具备状态聚合、自动连接和事件窗口等功能,简化复杂时序数据处理。采用Rust语言和Apache Arrow技术,高效执行各类分析任务。
dataline - 通过自然语言完成数据分析与可视化
AIDataLineGithub开源开源项目数据分析数据可视化
DataLine通过自然语言功能,让用户无需编写代码即可进行数据分析和可视化。该工具支持多种数据源连接,如Postgres、Snowflake、MySQL、Azure SQL Server、Microsoft SQL Server、Excel、SQLite、CSV等,并且十分注重隐私保护和安全性。DataLine的开放源码特性及多平台支持(Windows、Mac、Linux和Docker)使其成为技术人员和非技术人员的理想选择,特别适合企业使用。
databerry - Databerry企业级数据解决方案探索
Github开源项目
Databerry提供包括数据整合,智能分析及业务咨询在内的定制数据分析与管理解决方案,旨在提升企业运营效率并深化对数据的价值挖掘,助力企业准确理解市场动态并进行数据驱动决策。
Daft - Rust实现的分布式数据处理引擎 支持多模态分析
DaftGithub分布式计算多模态数据开源项目数据处理查询优化
Daft是一个Rust实现的分布式查询引擎,为Python提供大规模数据处理能力。它提供交互式API、查询优化、数据目录集成、多模态类型系统和Apache Arrow兼容性。Daft可处理图像、嵌入向量等复杂数据,支持交互式和分布式计算,适用于多种数据分析场景。其云优化设计带来高效I/O性能。
bytebase - 统一平台管理多种数据库开发任务的 CI/CD 解决方案
DevOpsGitOpsGithubSQL审查开源项目数据安全数据库管理
Bytebase 为开发者和 DBA 提供了统一的数据库 CI/CD 平台。该解决方案支持管理多种数据库系统的开发任务,涵盖架构变更、数据查询、安全控制和治理。通过标准操作流程、SQL 审核、GitOps 工作流和数据访问控制等功能,Bytebase 能够有效提升团队的数据库开发效率和安全性。
heavydb - 开源关系型列式数据库引擎 支持CPU和GPU高性能计算
GPU加速GithubHeavyDBSQL大数据处理开源项目数据库引擎
HeavyDB是一款开源的SQL关系型列式数据库引擎,利用CPU和GPU的并行计算能力,可在毫秒级查询数十亿行数据,无需索引或预处理。支持混合CPU/GPU及纯CPU系统,采用多级缓存和即时查询编译技术优化性能。适用于大规模数据分析场景,提供高效的查询处理能力。
LakeSail - 统一批处理、流处理和AI工作负载的开源框架
AI工作负载AI工具Sail大数据处理开源框架性能优化
LakeSail是一个统一批处理、流处理和AI工作负载的开源框架。基于Rust开发,相比Spark,它提供4倍处理速度和94%硬件成本节省,无需代码修改即可迁移。该平台具有高互操作性和可观察性,为开发者提供高性能、安全和并发的编程环境,适合大数据和AI应用开发。
tidb - 兼容MySQL的开源分布式SQL数据库
GithubHTAPSQLTiDB分布式数据库开源项目热门高可用性
TiDB是一个兼容MySQL的开源分布式SQL数据库,支持混合事务性和分析性处理(Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP)工作负载。它具有水平扩展性、强一致性和高可用性的特点。适用于需要高并发和大数据量处理的场景。详细信息请访问官方文档或在线试玩TiDB Playground。
spiceai - 便携式运行时实现多源数据统一SQL查询与加速
GithubSQL接口Spice.ai开源项目数据加速数据查询数据连接器
Spice是一个便携式运行时,通过统一SQL接口实现数据库、数据仓库和数据湖的数据物化、加速和查询。它充当优化的数据库CDN,高效传输数据至应用程序、机器学习模型和AI后端。Spice使用Rust开发,集成Apache DataFusion和Arrow等技术,提供多种数据连接器和加速器,支持从边缘到云端的广泛部署。
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