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pglite

轻量级跨平台WebAssembly版PostgreSQL

PGlitePostgresWebAssemblyElectricSQL数据库Github开源项目

PGlite是一个将PostgreSQL编译为WebAssembly的开源项目，支持在浏览器、Node.js和Bun环境中运行PostgreSQL数据库。该项目体积仅3MB（gzip压缩后），支持多种PostgreSQL扩展，包括pgvector。PGlite可作为临时内存数据库使用，也支持持久化存储。不同于其他'浏览器中的PostgreSQL'项目，PGlite直接将PostgreSQL编译为WASM，无需依赖Linux虚拟机，为开发者提供了轻量级、跨平台的数据库解决方案。

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介绍相关项目
pgtyped - TypeScript与PostgreSQL的类型安全查询工具
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cloudnative-pg - 为Kubernetes设计的PostgreSQL管理系统
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CloudNativePG是一个开源平台，为Kubernetes环境中的PostgreSQL数据库管理提供全面解决方案。该平台覆盖数据库的全生命周期，从部署到日常维护。其核心组件CloudNativePG operator采用Kubernetes原生方法，通过扩展控制器实现高可用PostgreSQL集群的管理。平台功能包括自动故障转移、副本扩展和滚动更新，所有复杂操作均通过Kubernetes API服务器协调完成。
timescaledb - PostgreSQL时序数据库扩展 实现自动分区和SQL扩展
GithubPostgreSQLTimescaleDB开源数据库开源项目数据库扩展时间序列数据
TimescaleDB是PostgreSQL的开源时序数据库扩展，提供自动时空分区和完整SQL支持。它保留标准PostgreSQL接口，同时增强时序数据处理性能。通过虚拟视图（超表）实现透明数据分片，允许用户像操作普通表一样处理大规模时序数据。TimescaleDB使SQL在时序数据领域更具扩展性，适合需要高效管理和分析时间序列数据的应用场景。
paradedb - 基于Postgres的实时搜索和分析解决方案
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ParadeDB是一个开源项目，基于Postgres构建，提供实时搜索和数据分析功能。它支持全文、向量和混合搜索，可通过Docker和Kubernetes部署。内置分析引擎能处理Postgres和其他存储格式的数据。项目处于公测阶段，正在持续完善功能。ParadeDB旨在为用户提供高效的搜索和分析工具。
docker-postgis - PostGIS空间数据库扩展的Docker PostgreSQL镜像
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Pongo - 将PostgreSQL与MongoDB优势结合的开源文档数据库方案
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Pongo是一个基于PostgreSQL的开源文档数据库解决方案。它结合了PostgreSQL的JSONB支持和强一致性，以及MongoDB风格的API，为开发者提供灵活且可靠的数据存储选择。Pongo支持高级特性如分区和逻辑复制，适用于需要强一致性和灵活性的应用场景。这种创新设计使得现有MongoDB项目可以更容易地迁移到PostgreSQL环境，同时保持熟悉的开发体验。
pg_jsonschema - 高性能 JSON Schema 验证扩展
GithubJSON SchemaPostgreSQL开源项目性能优化扩展插件数据验证
pg_jsonschema 是一个 PostgreSQL 扩展，为 json 和 jsonb 数据类型提供 JSON Schema 验证支持。该扩展基于 Rust 的 jsonschema crate 实现，提供高性能的验证功能，尤其在复杂模式下表现突出。它支持最新的 JSON Schema 规范，可用于约束数据库列符合特定模式，是处理 PostgreSQL 中 JSON 数据验证的有力工具。
pg-schema-diff - PostgreSQL数据库模式差异计算与迁移工具
GithubPostgrespg-schema-diff在线迁移开源项目数据库迁移索引建立
pg-schema-diff是一个开源的PostgreSQL数据库模式管理工具。它可以计算数据库模式间的差异，生成最小化停机时间的SQL迁移语句。支持在线索引替换和NOT NULL约束创建等功能，并提供安全保障措施。适用于PostgreSQL 14-16版本，帮助开发者高效管理数据库模式变更。
prql - 现代化的数据转换语言，SQL 的强大替代方案
GithubPRQLSQL替代品开源项目数据查询语言数据转换
PRQL是一种新兴的数据查询语言，旨在提供比SQL更简洁和强大的管道式查询功能。它保留了SQL的可读性和声明性特点，同时引入了变量和函数等抽象概念。PRQL可编译成SQL，因此兼容各种SQL数据库。它简化了复杂查询的编写过程，提升了数据处理效率。目前PRQL处于活跃开发阶段，已支持多种开发环境，并持续优化功能和稳定性。
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