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QuestDB 是高效能、開源的時序資料庫

Open Lakehouse Format 用於多模態 AI，兩行程式碼即可將 Parquet 轉換，速度提升 100 倍，支援 Pandas、DuckDB、Polars、Pyarrow 與 PyTorch，未來將加入更多整合

即時 Kubernetes 原生應用觀測

pandas 在 AWS 上 - 與 Athena、Glue、Redshift、Timestream、Neptune、OpenSearch、QuickSight、Chime、CloudWatchLogs、DynamoDB、EMR、SecretManager、PostgreSQL、MySQL、SQLServer 以及 S3（Parquet、CSV、JSON 和 EXCEL）的輕鬆整合

相容 Apache Kafka® 的 Broker，支援 S3、PostgreSQL、SQLite、Apache Iceberg 及 Delta Lake。

❄️ 最酷炫的資料庫 🧊 用 Go 編寫的可嵌入式欄位資料庫。

具備 git 風格工作流程的 Lakehouse 原生圖形引擎

使用類似 NumPy 的慣用語來操作類似 JSON 的資料。

在 Jupyter 中進行快速、互動式的地理空間資料視覺化。

Polars 的地理空間擴充功能

用於大數據視覺化的載入器。網站：

在 Apache Datafusion 與 CMU-DB 的 BusTub 系統上建立向量資料庫擴充功能

直觀的資料工作流程

基於 Rust 的 WebAssembly 綁定，用於讀寫 Apache Parquet 資料

在 Apache Arrow 中儲存地理空間資料的規範。