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  • AkShare 使用教程

    AkShare 是基于 Python 的财经数据接口库, 目的是实现对股票、期货、期权、基金、外汇、债券、指数、加密货币等金融产品的基本面数据、实时和历史行情数据、衍生数据从数据采集、数据清洗到数据落地的一套工具, 主要用于学术研究目的.
  • ArangoDB v3.7.15 Documentation

    ArangoDB是ArangoDB GmbH开发的免费开源本机多模型数据库系统。数据库系统支持三种数据模型,一种数据库核心和一种统一的查询语言AQL。查询语言是声明性的,允许在单个查询中组合不同的数据访问模式。 ArangoDB是一个NoSQL数据库系统,但AQL在很多方面与SQL类似。
  • MongoDB (v3.4) 中文手册

    MongoDB 官方手册 v3.4 中文版翻译。MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。
  • Apache HAWQ v2.3.0 Document

    Apache HAWQ是一个高级SQL-on-Hadoop弹性查询引擎和分析型数据库。它结合了MPP数据库的关键技术优势和Hadoop的可扩展性。HAWQ可以从原生访问HDFS数据,并提供业界领先的性能和线性可扩展性。支持PB级数据交互式查询,并为用户提供了完整的、符合标准的SQL接口。
  • DataGear 2.2 使用教程

    DataGear是一款开源免费的数据可视化分析平台,使用Java语言开发,采用浏览器/服务器架构,支持SQL、CSV、Excel、HTTP接口、JSON等多种数据源,主要功能包括数据管理、SQL工作台、数据导入/导出、数据集管理、图表管理、看板管理等。
  • Indexed Database API 3.0

    IndexedDB 就是浏览器提供的本地数据库,它可以被网页脚本创建和操作。IndexedDB 允许储存大量数据,提供查找接口,还能建立索引。这些都是 LocalStorage 所不具备的。就数据库类型而言,IndexedDB 不属于关系型数据库(不支持 SQL 查询语句),更接近 NoSQL 数据库。
  • Pandas Cookbook 带注释源码

    Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要...
  • Presto 0.275 Documentation

    Facebook 开源的数据查询引擎,可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析,查询的速度达到商业数据仓库的级别。据称该引擎的性能是 Hive 的 10 倍以上。
  • Apache IoTDB User Guide (V0.12.x)

    Apache IoTDB(物联网数据库)是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB 采用轻量式架构,具有高性能和丰富的功能,并与Apache Hadoop、Spark和Flink等进行了深度集成,可以满足工业物联网领域的海量数据存储、高速数据读取和复杂数据分析需求。
  • Apache IoTDB 用户手册 (V0.13.x)

    Apache IoTDB(物联网数据库)是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB 采用轻量式架构,具有高性能和丰富的功能,并与Apache Hadoop、Spark和Flink等进行了深度集成,可以满足工业物联网领域的海量数据存储、高速数据读取和复杂数据分析需求。