tinyflux

Python专用轻量级时序数据库优化性能与简洁性

TinyFlux 时序数据库 Python 数据存储 IoT Github 开源项目

TinyFlux是专为Python项目设计的轻量级时序数据库，无外部依赖。它采用CSV格式存储数据，提供简洁API，适用于小型分析工作流和物联网数据存储。该项目具有100%测试覆盖率，下载量超60,000次，目前无未解决问题。TinyFlux优化了开发者体验，是处理时序数据的高效选择。

文档

records - 适用于多种数据库的简洁SQL查询Python库

GithubPython库RecordsSQL开源项目数据导出数据库查询

Records是一个专注于执行原始SQL查询的Python库，支持RedShift、Postgres、MySQL等多种关系型数据库。它提供简洁的接口处理查询结果，并支持将数据导出为CSV、XLS、JSON等格式。通过集成Tablib，Records简化了数据分享和报告生成过程。该库旨在优化SQL工作流程，使开发者能够专注于SQL编写，而无需过多关注复杂的配置细节。

uwsgi-nginx-flask-docker - Python Flask应用的轻量级Docker容器部署方案

DockerFlaskGithubNginxPythonuWSGI开源项目

项目整合了uWSGI和Nginx,打造单容器运行Python Flask应用的Docker镜像。支持多版本Python,提供模板和指南简化部署。性能优化适合中小项目,但大型高性能需求可考虑ASGI框架如FastAPI。镜像适用于Docker Compose环境,也可用于简单的单服务器部署。

tantiny - Ruby全文搜索库,快速嵌入式搜索解决方案

GithubRubyTantinyTantivy全文搜索开源项目索引

Tantiny是一个基于Rust的Tantivy搜索引擎开发的Ruby全文搜索库。它为Ruby项目提供简单易用的嵌入式搜索功能,无需配置复杂的搜索引擎。Tantiny支持多种查询类型和自定义分词器,具有线程安全的API。作为Solr和Elasticsearch的轻量级替代方案,Tantiny特别适合需要快速集成搜索功能的场景。

litestream - SQLite的轻量级灾难恢复和实时复制工具

GithubLitestreamSQLite开源项目数据复制数据库备份灾难恢复

Litestream是一款开源的SQLite灾难恢复和实时复制工具。它在后台运行，将数据库变更安全地增量复制到其他文件或S3云存储。通过SQLite API通信，Litestream确保数据完整性。这个轻量级工具为需要高可靠性的SQLite应用提供了简单易用的灾难恢复和备份方案。

influxdb_exporter - InfluxDB指标转换器,实现与Prometheus的无缝集成

GithubInfluxDB ExporterPrometheus开源项目指标收集数据转换监控

influxdb_exporter是一款强大的开源工具，专门设计用于收集和转换InfluxDB格式的指标数据。通过HTTP API，它能够高效地采集行协议格式的指标，并将其无缝转换为Prometheus可直接使用的格式。这个工具不仅支持多种数据类型，包括浮点数、整数和布尔值，还能将InfluxDB的标签智能转换为Prometheus的标签体系。除了基本功能，influxdb_exporter还提供了UDP和HTTP v2端点支持，增强了数据暴露的灵活性。对于已有的collectd配置以及Prometheus核心导出器未覆盖的指标场景，influxdb_exporter表现尤为出色，成为监控系统集成的理想选择。

lowdb - 简单易用的轻量级本地 JSON 数据库

GithubJSON数据库JavaScriptTypeScriptlowdb开源项目轻量级

lowdb 是一个轻量级本地 JSON 数据库，支持类型安全和纯 JavaScript 操作。它具有原子写入、可扩展性强、支持 TypeScript 等特点。lowdb 能够简单读写 JSON 文件，支持内存模式加速测试，并可通过适配器扩展存储方式或文件格式。这个开源项目适合小型项目和快速原型开发，为开发者提供了简洁有力的本地数据存储方案。

tiny-mixtral - 轻量级随机模型专为开发测试和CI/CD流程设计

CI/CDGithubHuggingfacemixtral人工智能开源项目模型模型推理测试

tiny-mixtral是一个专为开发测试和CI/CD流程设计的轻量级随机模型。该项目未经训练，不适用于实际应用推理，但为开发者提供了快速验证系统集成和部署流程的工具。作为一个小型模型，tiny-mixtral在开发和测试环境中发挥着重要作用，特别是在不需要使用大型预训练模型的场景下。

tempo - Databricks上的时间序列数据处理工具库

DatabricksGithubPySparkTempo开源项目数据处理时间序列

Tempo是一个基于PySpark的开源时间序列数据处理工具库。它为Databricks上的数据团队提供了一套抽象和函数，简化了时间序列数据的操作和分析。Tempo扩展了PySpark的功能，通过易用的API支持复杂的时间序列分析任务。这个工具库适用于需要在大规模数据集上进行高效时间序列处理的场景。

gnocchi - 开源时间序列数据库专为云平台大规模指标存储设计

GithubGnocchi云平台大规模存储开源项目数据聚合时间序列数据库

Gnocchi是一款开源时间序列数据库，专注于大规模时间序列数据的存储和索引。其独特之处在于采用预先聚合方法，在数据摄入阶段就完成聚合计算，大幅提升查询效率。Gnocchi设计用于现代云平台环境，具备高性能、可扩展性和容错能力，能够应对动态多租户场景。该系统不依赖复杂存储架构，可高效处理海量聚合数据，为时间序列指标提供快速的存储和检索服务。

greptimedb - 统一时序数据库处理指标日志事件的全能选择

GithubGreptimeDB云原生分布式数据库开源开源项目时序数据库

GreptimeDB是一个开源的统一时序数据库，专门处理指标、日志和事件。它采用云边协同和云原生分布式架构，实现高性能查询和成本效益存储。支持InfluxDB和Prometheus等多种协议，GreptimeDB能够处理从边缘到云端的各种规模数据，提供实时洞察。其统一的时序处理方法和灵活部署使其适合多种时序数据管理场景。

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