Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.11.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-16 00:10 UTC

man-group / arcticdb

ArcticDB is a high performance, serverless DataFrame database built for the Python Data Science ecosystem.

C++ · PythonEigene Lizenz★ 2.424 Sterne⑂ 197 Forksseit Nov. 2022Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#big-data#data#data-analysis#data-science#database#pandas#dataframe#quantitative-analysis#quantitative-finance#quantitative-trading

man-group/arcticdb erreicht einen Gesundheitsindex von 96 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (96/100) ab, am schwächsten bei Security (73/100). Zuletzt heute aktualisiert. 5 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

96
gesamt / 100
Außergewöhnlich

Software-Gesundheitsindex

Metriken werden auf einer standardisierten Skala von 1–100 in gewichtete Kategorien gruppiert. Der Gesamtwert beginnt als ihr gewichtetes Mittel, kalibriert auf die Verteilung des öffentlichen Registers, sodass die Stufen Perzentilbedeutung tragen; sobald öffentliche Evidenz die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen auslöst, wird die Bewertung angepasst und erhält die Obergrenze Gefährdet von 34.

96
Außergewöhnlich93-100Die Spitzengruppe des Registers (≈ obere 5 %); erfüllt im Wesentlichen alle geprüften Kriterien
Exzellent80-92Durchgehend stark; geringfügige Lücken
Gut65-79Gesund; Lücken sind begrenzt und beherrschbar
Mittel50-64Akzeptabel mit deutlichen Lücken; Überprüfung empfohlen
Schwach35-49Wesentliche Schwächen in mehreren Bereichen
Gefährdet20-34Erhebliche Schwächen; eine Übernahme erfordert Vorsicht
Kritisch1-19Schwerwiegende Probleme (aufgegeben, nur ein Maintainer, keine Hygiene)
VitalitätCommunity &VerbreitungNachhaltigkeit &GovernanceEngineering-QualitätSicherheitAI Readiness

Bewertungsprofil

Jede Achse ist eine Kategorie. Die Form zählt mehr als der Durchschnitt — ein gesundes Projekt füllt die gesamte Fläche, während ein Profil aus Spitzen und Kratern bedeutet, dass Stärke in einer Dimension Risiken in einer anderen verdeckt.

Der gewichtete Gesamtwert 84 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 96 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Man GroupOrganisation
783 Follower61 öffentliche Reposseit Nov. 2013

Dieses Repository wird von einer Organisation getragen — geteilte, rechenschaftspflichtige Trägerschaft, die jeden einzelnen Maintainer überdauern kann.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIarcticdb6.18.7-127vor 2 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?

96Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
36/36Commit-Rhythmus — 52/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 510 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year510
human_commit_share—
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 2 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 2,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv6.18.7
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release2
mean_days_between_releases2,9

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

75Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
54.9/60Stars — 2.424 Stars
19.1/25Forks — 197 Forks
8.1/15Watcher — 30 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks197
stars2.424
watchers30
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

66Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
16.9/22.5Lizenz — Lizenzdatei vorhanden, keine anerkannte Lizenz
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges—
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_services—
has_pull_request_templateja

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

90Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

89Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45.9/54Bus-Faktor — 5 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
19.6/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 13 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 37 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 22 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor5
contributors_sampled37
top_contributor_share0,131

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30.7/42Issue-Lösungsquote — 73 % der Issues geschlossen
23.5/30PR-Annahme — 1.732/2.208 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.732
open_issues269
closed_issues727
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,73
closed_unmerged_prs476
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

95Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
20.8/25Reichweite des Inhabers — 783 Follower von man-group
25/25Kontohistorie — 61 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 12 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers783
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginman-group
public_repos61
account_age_days4.635
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 2 Tagen
20/20Versionshistorie — 127 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesarcticdb
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish2

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

81Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 28 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 22 out of 22 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — http://arcticdb.io
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 10 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsbig-data, data, data-analysis, data-science, database, pandas, dataframe, quantitative-analysis, quantitative-finance, quantitative-trading
has_wikija
homepagehttp://arcticdb.io
docs_sitehttp://arcticdb.io
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?

73Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
6/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 22 out of 22 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 22 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
5/5Fuzzing — project is fuzzed
2.2/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
3.8/7.5Vulnerabilities — 5 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate7,3

AI Readiness

Wie gut ist das Repository dafür ausgestattet, mit KI-Coding-Agenten entwickelt und gepflegt zu werden? Trägt ein bewusst kleines Gewicht (4 %): Agenten-Tooling ist ein echtes Pflegesignal, doch ein Repository ohne jedes Signal kann weiterhin 100/100 erreichen.

82Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
0/40Lesbare Commit-Historie — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_filesCLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes8.836
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lesbare Commit-Historie. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

AI-Verify-Loop (Build / Test / Typprüfung)

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfung — C++ (statisch typisiert)
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine Daten
0/8Automatisierte Wartung — keine Daten
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfileja
typed_languageja
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configs—
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Belegte Agentenpraxis, Automatisierte Wartung. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

99Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Typprüfbarer Code — C++ (statisch typisiert)
53.7/55Handhabbare Dateigrößen — 22/946 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languageC++
largest_source_bytes194.914
source_files_sampled946
oversized_source_files22

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
40/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — cpp/proto/arcticc/pb2/azure_storage.proto, cpp/proto/arcticc/pb2/column_stats.proto, cpp/proto/arcticc/pb2/config.proto, cpp/proto/arcticc/pb2/descriptors.proto, cpp/proto/arcticc/pb2/encoding.proto, cpp/proto/arcticc/pb2/gcp_storage.proto, cpp/proto/arcticc/pb2/in_memory_storage.proto, cpp/proto/arcticc/pb2/lmdb_storage.proto, cpp/proto/arcticc/pb2/logger.proto, cpp/proto/arcticc/pb2/mapped_file_storage.proto, cpp/proto/arcticc/pb2/mongo_storage.proto, cpp/proto/arcticc/pb2/nfs_backed_storage.proto, cpp/proto/arcticc/pb2/s3_storage.proto, cpp/proto/arcticc/pb2/storage.proto, cpp/proto/arcticc/pb2/utils.proto
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispiele — example, notebooks, sample
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexample, notebooks, sample
has_mcp_signalnein
api_schema_filescpp/proto/arcticc/pb2/azure_storage.proto, cpp/proto/arcticc/pb2/column_stats.proto, cpp/proto/arcticc/pb2/config.proto, cpp/proto/arcticc/pb2/descriptors.proto, cpp/proto/arcticc/pb2/encoding.proto, cpp/proto/arcticc/pb2/gcp_storage.proto, cpp/proto/arcticc/pb2/in_memory_storage.proto, cpp/proto/arcticc/pb2/lmdb_storage.proto, cpp/proto/arcticc/pb2/logger.proto, cpp/proto/arcticc/pb2/mapped_file_storage.proto, cpp/proto/arcticc/pb2/mongo_storage.proto, cpp/proto/arcticc/pb2/nfs_backed_storage.proto, cpp/proto/arcticc/pb2/s3_storage.proto, cpp/proto/arcticc/pb2/storage.proto, cpp/proto/arcticc/pb2/utils.proto
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

2.424GitHub-Sterne
37Mitwirkende
510Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
5Bus-Faktor
269offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 7.3 / 10
7.3Gesamtwert

Unabhängige, werkzeugneutrale Sicherheitsbewertung durch das quelloffene OpenSSF Scorecard. Jede Prüfung honoriert eine Sicherheits-Praxis, nicht das Werkzeug eines bestimmten Anbieters. Prüfungen, die Scorecard nicht ermitteln konnte, sind mit k. A. markiert und vom Sicherheitswert ausgeschlossen (nie als null gezählt).Scorecard v5.5.0 · 2026-07-16 00:08 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
8Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests22 out of 22 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 22 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
10Fuzzingproject is fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
5Vulnerabilities5 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 8
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpandas<3setup.cfg
PyPInumpy—setup.cfg
PyPIattrs—setup.cfg
PyPIprotobuf>=3.15.0, < 7 # Minimum required for optional supportsetup.cfg
PyPImsgpack>=0.5.0 # msgpack 0.5.0 is required for strict_types argument, needed for correct pickling fallbacksetup.cfg
PyPIpyyaml—setup.cfg
PyPIpackaging—setup.cfg
PyPIpytz—setup.cfg
Alle Abhängigkeiten 53

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 15 direkte und 38 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIattrs—direkt
PyPIattrs23.1.0direkt
PyPImsgpack—direkt
PyPImsgpack1.0.5direkt
PyPInumpy—direkt
PyPInumpy1.24.4direkt
PyPIpackaging—direkt
PyPIpackaging24.2direkt
PyPIpandas—direkt
PyPIpandas2.1.4direkt
PyPIprotobuf—direkt
PyPIprotobuf4.25.1direkt
PyPIpytz—direkt
PyPIpyyaml—direkt
PyPIpyyaml6.0.1direkt
PyPIarcticdb—indirekt
PyPIarcticdb1.6.2indirekt
PyPIarcticdb4.5.1indirekt
PyPIarcticdb5.0.0indirekt
PyPIarcticdb5.1.2indirekt
PyPIarcticdb5.2.4indirekt
PyPIarcticdb5.3.4indirekt
PyPIarcticdb5.4.1indirekt
PyPIarcticdb5.5.1indirekt
PyPIarcticdb5.6.0indirekt
PyPIarcticdb5.7.0indirekt
PyPIarcticdb5.8.0indirekt
PyPIarcticdb5.9.3indirekt
PyPIarcticdb6.1.1indirekt
PyPIazure-identity—indirekt
PyPIazure-storage-blob—indirekt
PyPIboto3—indirekt
PyPIcoverage—indirekt
PyPIflask—indirekt
PyPIflask-cors—indirekt
PyPIfuture—indirekt
PyPIhypothesis—indirekt
PyPImock—indirekt
PyPImoto—indirekt
PyPIpolars—indirekt
PyPIprometheus-client—indirekt
PyPIprometheus-client0.21.1indirekt
PyPIpsutil—indirekt
PyPIpyarrow—indirekt
PyPIpymongo—indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest-cpp—indirekt
PyPIpytest-timeout—indirekt
PyPIpytest-xdist—indirekt
PyPIretrying—indirekt
PyPItrustme—indirekt
PyPIvirtualenv—indirekt
PyPIwheel—indirekt
JSON-Rohbericht maschinenlesbar

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Bewertungen sind Signale, keine Garantien. Sie spiegeln öffentlich sichtbare Praxis auf GitHub wider — kein Code-Audit und keine Sicherheitsgarantie.

Fehlende Daten werden ausgeschlossen und die Gewichte neu normiert, nie als null bewertet. Die Methodik ist versioniert und offen: Metriken v2.10.0, Schema v0.11.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.