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兼容MySQL的开源分布式SQL数据库

TiDB分布式数据库SQLHTAP高可用性Github开源项目热门

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。

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介绍相关项目
rqlite - 将SQLite与分布式系统结合的轻量级关系型数据库
GithubSQLiterqlite关系型数据库分布式数据库容错系统开源项目
rqlite结合SQLite的简单性和分布式系统的强大功能，提供易于部署和操作的关系型数据库解决方案。它支持全文搜索、JSON、动态集群、安全加密和灵活一致性，适用于多个操作系统平台。rqlite以其可靠的数据存储和高可用性，成为轻量级分布式关系型数据存储的理想选择。
rocksdb - 高性能持久化键值存储引擎，为闪存和RAM优化
FacebookGithubLSMRocksDB开源项目数据库键值存储
RocksDB是一款高性能键值存储引擎，采用日志结构合并(LSM)数据库设计。它支持多线程压缩，能够灵活平衡写放大、读放大和空间放大因子，特别适合存储TB级数据。RocksDB在闪存存储上表现出色，是快速键值服务器的理想核心组件。由Facebook数据库工程团队开发维护，为开发者提供可靠的大规模数据存储解决方案。这个开源项目适用于需要高性能、可扩展性强的键值存储系统的各种应用场景，如数据库、缓存系统和分布式存储等。
grafbase - 数据源整合与高性能API图构建平台
APIGithubGrafbase开源项目数据源统一图谱边缘计算
Grafbase是一个API开发平台，专注于将多个数据源整合到单一图中。该平台可部署在靠近用户的边缘或企业自有基础设施上，以优化API性能。Grafbase提供上手指南、示例、模板、文档和CLI工具，便于开发者构建和管理现代API。适用于快速原型开发和复杂数据图构建，Grafbase旨在满足多样化的API开发需求。
zipkin - 分布式追踪系统 提升微服务架构性能
GithubZipkin分布式追踪系统开源项目微服务架构性能监控故障排查
Zipkin是一个分布式追踪系统，专注于收集和分析微服务架构中的时序数据。它提供追踪数据的收集、存储和可视化功能，支持多种后端存储和传输协议。通过直观的UI界面，Zipkin展示请求在服务间的流转路径和时间分布，并生成服务依赖图。这些特性有助于开发者快速定位性能瓶颈和错误源。Zipkin易于集成，兼容多种编程语言和框架，是优化微服务架构性能的实用工具。
metabase - 直观易用的数据分析工具 助力企业洞察数据价值
GithubMetabase可视化工具开源软件开源项目数据分析数据库连接
Metabase是一款开源的数据分析平台，为企业提供直观的可视化界面和简单的操作方式。该平台支持多种数据库，允许非技术人员进行数据查询和分析。Metabase具备SQL编辑器、交互式仪表板、数据建模和定时报告等功能，并支持嵌入和自定义。其快速部署和适应性使其成为各类组织连接数据与业务洞察的有力工具。
tempo - 开源分布式追踪系统 支持多格式和TraceQL
GithubGrafana TempoOpenTelemetryTraceQL分布式追踪开源软件开源项目
Grafana Tempo是一款开源分布式追踪系统，具有高可扩展性和成本效益。它仅需对象存储即可运行，支持Jaeger、Zipkin等多种格式，并实现了TraceQL查询语言。Tempo与Grafana生态系统深度集成，适用于各种规模的追踪需求。其特点包括高性能、低成本和易操作性，为用户提供精确的spans选择和跳转功能。
timely - 开源时间序列数据库应用
Apache AccumuloGithubGrafanaJavaTimely开源项目时间序列数据库
Timely是一个开源的时间序列数据库应用,专注于提供安全的时间序列数据访问。该项目使用Java开发,与Apache Accumulo和Grafana集成。Timely支持大规模时间序列数据的存储、管理和可视化,适用于数据监控、趋势分析等场景。
doris - MPP架构实时分析数据库 提供亿级数据秒级响应
Apache DorisGithubMPP架构SQL查询分析性能开源项目数据库
Apache Doris是基于MPP架构的开源实时分析数据库，可在海量数据下实现亚秒级响应。它支持高并发点查询和复杂分析，适用于报表分析、即席查询、统一数据仓库和数据湖查询加速等场景。Doris采用列式存储引擎，结合多种存储模型和索引结构，通过向量化查询引擎和自适应执行技术提升性能。该系统兼容MySQL协议，使用标准SQL，便于部署和扩展。
spark - 统一分析引擎 支持多语言API及丰富工具集
Apache SparkGithub分布式计算大数据处理开源项目数据分析机器学习
Apache Spark是一个大规模数据处理的统一分析引擎，提供Scala、Java、Python和R的高级API。它支持多种高级工具，如Spark SQL、pandas API on Spark、MLlib、GraphX和Structured Streaming，分别用于SQL查询、pandas操作、机器学习、图处理和流处理。Spark的优化引擎支持通用计算图，适用于多种大数据分析场景。
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。
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