Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-12 05:30 UTC

crossbario / zlmdb

Object-relational in-memory database layer based on LMDB

PythonВласна ліцензія★ 35 зірок⑂ 9 форківз черв. 2018 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#in-memory#database#object-relational#lmdb#flatbuffers

crossbario/zlmdb має індекс здоров’я 80 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (93/100), найнижчий — Community & Adoption (53/100). Останнє оновлення було 57 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

80
загалом / 100
Відмінний

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).

80
Винятковий93-100Верхній щабель реєстру (≈ топ-5%); відповідає практично всім перевіреним критеріям
Відмінний80-92Сильний за всіма напрямами; незначні прогалини
Добрий65-79Здоровий; прогалини обмежені та керовані
Помірний50-64Прийнятний, але з помітними прогалинами; рекомендовано перевірку
Слабкий35-49Суттєві недоліки в кількох сферах
У зоні ризику20-34Суттєві слабкі місця; впровадження потребує обережності
Критичний1-19Серйозні проблеми (покинутий, єдиний мейнтейнер, без базової гігієни)
ЖиттєздатністьСпільнота тавпровадженняСталість таврядуванняІнженернаякістьБезпекаГотовність доШІ

Профіль оцінок

Кожна вісь — окрема категорія. Форма важить більше, ніж середнє: здоровий об'єкт заповнює всю фігуру, тоді як профіль із піками та провалами означає, що сила в одному вимірі маскує ризик в іншому.

Зважений загальний бал 68 калібровано до 80 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Crossbar.ioОрганізація · підтверджений домен
56 підписників38 публічних репозиторіївз жовт. 2013 р.

За цим репозиторієм стоїть організація — спільна, підзвітна опіка, здатна пережити будь-якого окремого мейнтейнера.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIzlmdb26.7.15 3164557 днів томуcborcrossbardatabaseembeddedflatbufferskey-valuelmdbwampzero-copyzlmdb

Метрики за категоріями

Життєздатність

Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?

68Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

54Помірний
Як обчислюється оцінка
18/36Свіжість push — останній push 57 дн. тому
8.3/36Ритм комітів — 12/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 188 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 12 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year188
human_commit_share1
days_since_last_push57
active_weeks_last_year12

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 32 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 57 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~3,5 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count32
latest_release_tagv26.7.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release57
mean_days_between_releases3,5

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

53Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

32У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
24.8/60Зірки — 35 зірок
7.5/25Форки — 9 форків
0/15Спостерігачі — 2 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks9
stars35
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

71Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
16.9/22.5Ліцензія — файл ліцензії наявний, не є визнаною ліцензією
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges9
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesgithub.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

62Помірний
Як обчислюється оцінка
49.7/80Щомісячні завантаження — 5 316 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packageszlmdb
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads5 316
unverified_packages_excluded—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Залежні пакети в реєстрі. Залишкові ваги перенормовано.

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

67Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

25У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0.7/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 97% комітів
5.4/13.5Широта контриб’юторів — 4 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled4
top_contributor_share0,969

Реактивність на issue та PR

72Добрий
Як обчислюється оцінка
35.6/42Вирішення issue — закрито 85% issue
27.2/30Прийняття PR — злито 59/65 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/17 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs59
open_issues7
closed_issues39
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,848
closed_unmerged_prs6
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

86Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
20/20Верифікований домен
12.6/25Охоплення власника — 56 підписників у crossbario
23.6/25Послужний список — 38 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~12 р.
Використані вхідні дані
followers56
owner_typeOrganization
is_verifiedтак
owner_logincrossbario
public_repos38
account_age_days4 719

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 57 дн. тому
20/20Історія версій — 45 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packageszlmdb
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish57

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

93Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

88Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 6 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-commit-хуки
6.4/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 10 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigтак
has_linter_configтак
has_precommit_configні

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://crossbar.io/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 5 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsin-memory, database, object-relational, lmdb, flatbuffers
has_wikiтак
homepagehttps://crossbar.io/
docs_sitehttps://crossbar.io/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?

57Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

46Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
2.2/2.5CI-Tests — 10 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/17 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 12 commit(s) and 0 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
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not 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
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,6
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages9
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:zlmdb@26.7.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 9 пакетів. Досяжність не аналізується.

Готовність до ШІ

Наскільки репозиторій оснащений для розробки та супроводу за участі ШІ-агентів? Має свідомо малу вагу (4%): агентний інструментарій — реальний сигнал супроводу, але репозиторій без нього все одно може отримати 100/100.

70Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

58Помірний
Як обчислюється оцінка
18/45Інструкції для агентів — .gemini/GEMINI.md, CLAUDE.md (заготовка)
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 90 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,9
agent_instruction_files.gemini/GEMINI.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes23

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

62Помірний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile, justfile, work/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — mypy.ini, src/zlmdb/_lmdb_vendor/py.typed, src/zlmdb/py.typed
0/10Відтворюване середовище
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesdocs/Makefile, justfile, work/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsmypy.ini, src/zlmdb/_lmdb_vendor/py.typed, src/zlmdb/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (mypy.ini, src/zlmdb/_lmdb_vendor/py.typed, src/zlmdb/py.typed)
54.5/55Керовані розміри файлів — 1/104 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes108 130
source_files_sampled104
oversized_source_files1

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40Придатні до запуску приклади — examples
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
has_mcp_signalні
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto), Сервер MCP. Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

35зірок GitHub
4контриб'юторів
188комітів за останні 12 місяців
57днів від останнього пушу
32релізів
1бас-фактор
7відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 9 ⇿
0Зірки
9Форки

Коли додано кожну зірку й форк — зібрано з GitHub і згруповано за днями. Кумулятивне зростання розміщено просто над денними додаваннями, з яких воно складається, тож їх видно одне проти одного: рівномірне органічне накопичення виглядає зовсім інакше, ніж різкий короткочасний сплеск. Там, де цю різницю можна виміряти, її подано як автентичність росту.

0246810912019-042021-052023-06

Кожна точка охоплює 4 днів.

OpenSSF Scorecard 4.6 / 10
4.6сукупно

Незалежна, не прив'язана до інструментів оцінка безпеки від відкритого проєкту OpenSSF Scorecard. Кожна перевірка винагороджує практику безпеки, а не інструмент конкретного постачальника. Перевірки, які Scorecard не зміг визначити, позначено н/д і виключено з оцінки безпеки (вони ніколи не зараховуються як нуль).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-12 05:30 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
н/дBranch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
9CI-Tests10 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/17 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained12 commit(s) and 0 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
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 8
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIcffi>=1.15.1pyproject.toml
PyPIsetuptools>=40.8.0pyproject.toml
PyPIcbor2>=5.4.6pyproject.toml
PyPIclick>=8.1.3pyproject.toml
PyPIpynacl>=1.5.0pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0pyproject.toml
PyPItxaio>=25.12.2pyproject.toml
PyPInumpy>=1.24.1pyproject.toml
Усі залежності 43

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 8 прямих і 35 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIcbor2—пряма
PyPIcffi—пряма
PyPIclick—пряма
PyPInumpy—пряма
PyPIpynacl—пряма
PyPIpyyaml—пряма
PyPIsetuptools—пряма
PyPItxaio—пряма
PyPIauditwheel—непряма
PyPIbackports-tempfile—непряма
PyPIbuild—непряма
PyPIbumpversion—непряма
PyPIcodecov—непряма
PyPIcoverage—непряма
PyPIflake8—непряма
PyPIfuro—непряма
PyPIhumanize—непряма
PyPIlinkify-it-py—непряма
PyPImypy—непряма
PyPImyst-parser—непряма
PyPIpatch-ng—непряма
PyPIpip—непряма
PyPIpyenchant—непряма
PyPIpylint—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest-runner—непряма
PyPIruff—непряма
PyPIscour—непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx-autoapi—непряма
PyPIsphinx-copybutton—непряма
PyPIsphinx-design—непряма
PyPIsphinx-rtd-theme—непряма
PyPIsphinxcontrib-images—непряма
PyPIsphinxcontrib-spelling—непряма
PyPIsphinxext-opengraph—непряма
PyPItox—непряма
PyPItwine—непряма
PyPItwisted—непряма
PyPIty—непряма
PyPIwatchdog—непряма
PyPIwheel—непряма
PyPIyapf—непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:zlmdb@26.7.1 тягне 9 пакетів, прямих і транзитивних: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 — прямі залежності.

Жодне відоме сповіщення не стосується оцінених залежностей.

Сповіщення означає, що версія, записана в графі залежностей, потрапляє в уражений діапазон. Досяжність не аналізується, а граф містить піниї розробки й тестування — знахідка може стосуватися інструментів, а не поставленого коду.

Звіт у форматі JSON машиночитний

Зворотний зв’язок

Помітили щось хибне у цьому звіті або маєте чим поділитися? Неправильні вимірювання, непомічені інструменти, ідеї, запитання — усе доречно. Кожне повідомлення читається й отримує відповідь.

Повідомлення збережеться під час входу.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з crossbario/zlmdb. Читати поруч →

97surrealdb/surrealdbA scalable, distributed, collaborative, document-graph database, for the realtime webВинятковий94ArcadeData/arcadedbArcadeDB Multi-Model Database, one DBMS that supports SQL, Cypher, Gremlin, HTTP/JSON, MongoDB and Redis. ArcadeDB is a conceptual fork of OrientDB, the first Multi-Model DBMS. ArcadeDB supports Vector Embeddings.Винятковий92redis/redisFor developers, who are building real-time data-driven applications, Redis is the preferred, fastest, and most feature-rich cache, data structure server, and document and vector query engine.Відмінний98valkey-io/valkey-glideAn open source Valkey client library that supports Valkey, and Redis open source 6.2, 7.0 and 7.2. Valkey GLIDE is designed for reliability, optimized performance, and high-availability, for Valkey and Redis OSS based applications. GLIDE is a multi language client library, written in Rust with programming language bindings, such as Java and PythonВинятковий94surrealdb/surrealdb.pySurrealDB SDK for PythonВинятковий97ravendb/ravendbACID Document DatabaseВинятковий

Оцінки — це сигнали, а не гарантії. Вони відображають публічно видимі практики на GitHub — це не аудит коду й не гарантія безпеки.

Відсутні дані виключаються, а ваги перенормовуються — нуль за відсутність ніколи не ставиться. Методологія версіонована й відкрита: метрики v2.10.0, схема v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.