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QuestDB 是高性能、开源的时序数据库

Open Lakehouse Format 用于多模态 AI，两行代码即可将 Parquet 转换，速度提升 100 倍，支持 Pandas、DuckDB、Polars、Pyarrow 与 PyTorch，未来将加入更多整合

即时 Kubernetes 原生应用观测

pandas 在 AWS 上 - 与 Athena、Glue、Redshift、Timestream、Neptune、OpenSearch、QuickSight、Chime、CloudWatchLogs、DynamoDB、EMR、SecretManager、PostgreSQL、MySQL、SQLServer 以及 S3（Parquet、CSV、JSON 和 EXCEL）的轻松整合

兼容 Apache Kafka® 的 Broker，支持 S3、PostgreSQL、SQLite、Apache Iceberg 和 Delta Lake。

❄️ 最酷炫的数据库 🧊 用 Go 编写的可嵌入式列式数据库。

具备 git 风格工作流程的 Lakehouse 原生图引擎

使用类似 NumPy 的惯用法来操作类似 JSON 的数据。

在 Jupyter 中进行快速、交互式的地理空间数据可视化。

Polars 的地理空间扩展功能

用于大数据可视化的加载器。网站：

在 Apache Datafusion 与 CMU-DB 的 BusTub 系统上构建向量数据库扩展

直观的数据工作流程

基于 Rust 的 WebAssembly 绑定，用于读写 Apache Parquet 数据

在 Apache Arrow 中存储地理空间数据的规范。