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valkey

快速开源键值存储系统 支持多种数据结构和插件

Valkey是一个开源的高性能键值存储系统,支持多种数据结构和可扩展插件。它可在主流操作系统上运行,提供简单的编译安装方法,并支持TLS加密。Valkey适用于需要快速数据存取的各类应用场景。

VictoriaMetrics - 高效灵活的时序数据管理平台
GithubVictoriaMetrics开源项目性能优化数据压缩时间序列数据监控系统
VictoriaMetrics是一款高性能的时序数据管理平台,专为大规模数据监控而设计。它支持多种协议,提供长期存储、流式聚合和全局查询等功能。该系统部署简单,资源占用低,可满足不同规模企业的需求。与传统解决方案相比,VictoriaMetrics在内存占用和数据压缩方面表现出色,能够处理数百万个唯一时间序列。多家知名企业如Grammarly和Wix已成功应用该系统,显著降低了监控成本。企业版还提供异常检测等增强功能。
kdb - 高性能时序数据库与编程语言 支持百万级每秒数据处理
GithubOLAPOLTPkdb+开源项目数据库编程语言
kdb+是一个通用关系型数据库管理系统(RDBMS)和编程语言。它在单CPU上能实现每秒1-1000万条记录的OLTP和OLAP处理能力。kdb+提供C、Java和.NET客户端接口,并附带完整文档和示例。该系统特别适用于金融领域,如高频交易数据处理。kdb+支持多种操作系统,包括64位和32位的Linux、Solaris、Windows及Mac平台。
vlite - 高效轻量的开源向量数据库
GithubLangChainRAGvlite向量数据库嵌入式存储开源项目
vlite是一款开源的轻量级向量数据库,无需额外配置即可使用。该项目支持多种文件格式导入,内置嵌入生成功能,并采用CTX文件格式存储用户上下文。vlite在索引和检索速度方面表现优异,同时具有更小的磁盘占用。这使其成为RAG、智能代理和ChatGPT插件等AI应用的理想选择。vlite还提供LangChain集成,有助于快速构建高性能AI应用。
rudis - Rust开发的高性能Redis兼容键值存储系统
GithubRedis兼容RudisRust内存数据库开源项目键值存储
Rudis是Rust语言开发的高性能键值存储系统,复现Redis核心功能。特点包括跨平台兼容、支持多种数据结构、RDB和AOF持久化机制,以及Redis API兼容性。Rudis具有快速处理和即时响应能力,适合对性能、可靠性和安全性有高要求的应用场景。支持Docker部署,便于快速部署和使用。
vector-storage - 轻量的浏览器向量数据库,用于语义相似度文本搜索
GithubIndexedDBOpenAI嵌入Vector Storage余弦相似度开源项目相似性搜索
Vector Storage 是一个高效轻量的向量数据库,通过浏览器的 IndexedDB 存储文档向量。利用 OpenAI 嵌入技术,该工具将文本文档转换为向量,并基于余弦相似度进行相似文档搜索。主要功能包括文档向量存储管理、基于元数据和内容的搜索过滤、自动管理存储大小及使用 LRU 机制。简单易用,适用于需要高效文本检索的场景。
async-storage - 跨平台异步持久化键值存储系统
GithubReact Native开源项目异步存储跨平台键值存储
async-storage是一个异步、非加密、持久化的键值存储系统,主要用于React Native应用。它支持Android、iOS、macOS、visionOS、Web和Windows等多个平台,提供简洁的API用于数据存储和检索。这个跨平台兼容的项目使开发者能够在不同设备和操作系统上实现本地数据持久化,有助于提升应用性能。
vectordb - 本地化嵌入模型文本检索,优化AI应用性能
AI特性GithubKagi SearchVectorDB向量搜索开源项目本地数据存储
VectorDB是一款简单轻量的本地嵌入模型文本检索工具,具有低延迟和小内存占用的特点,广泛应用于Kagi Search的AI功能。通过自动分块和嵌入搜索,VectorDB在完全本地运行的情况下提供了高效的内容过滤和检索功能。用户可以通过简单的代码示例快速加载数据并进行检索,还可根据需求选择不同的嵌入模型和分块策略,以适应多种应用场景。
PyramidKV - 支持多GPU推理和KV缓存压缩的LLM优化工具
GithubKV缓存压缩Needle in haystackPyramidKV多GPU推理开源项目注意力机制
PyramidKV支持多GPU推理和KV缓存压缩,兼容LlaMa-3-70B-Instruct及多种注意力机制,如Flash Attention v2和Sdpa。该项目还集成了SnapKV、H2O和StreamingLLM,提供设备灵活性,并通过简单安装和直观推理脚本提高研究效率。
reductstore - 专为大容量非结构化数据设计的高性能时序数据库
GithubReductStoreblob数据开源项目时序数据库边缘计算高性能
ReductStore是一款高性能时序数据库,专门用于存储和管理大量非结构化数据。它具有出色的写入和实时查询性能,支持数据批处理,适用于边缘计算、计算机视觉和物联网等应用场景。该数据库提供HTTP(S) API、实时FIFO存储桶配额和数据标记功能,并支持多种编程语言的客户端SDK,有效简化了开发流程。
venice - 全球工作负载的衍生数据存储平台
GithubVenice低延迟多租户多集群支持开源项目高吞吐量
Venice是一个衍生数据存储平台,提供高吞吐量的批处理和流处理数据异步摄取,低延迟的在线读取,基于CRDT的区域间主动主动复制,多集群支持和多租户水平伸缩能力。适用于Feathr等特征存储,支持离线、近线和在线工作负载的多种写操作和读取API,具有分片感知和本地缓存功能的客户端模式,满足不同性能和成本需求。
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