Awesome GitHub RepositoriesData Access Contracts

This project is a TypeScript-based architectural framework designed to implement domain-driven design and hexagonal architecture in enterprise applications. It provides a structured boilerplate that isolates core business logic from infrastructure concerns, ensuring that domain entities, use cases, and external technology adapters remain decoupled and maintainable. The framework distinguishes itself by enforcing strict architectural boundaries and dependency inversion, preventing unauthorized access to core logic from external layers. It utilizes a command-query responsibility segregation pat

OpenMetadata is an enterprise data catalog, metadata platform, and governance suite that functions as a knowledge graph for data assets. It serves as an AI-ready metadata layer, providing governed context and organizational memory to large language model agents via the Model Context Protocol. The platform distinguishes itself by capturing institutional knowledge, linking conversations, decisions, and remediation notes directly to data assets to preserve tribal knowledge. It integrates AI agents to automate metadata governance, such as suggesting descriptions and identifying sensitive data thr

dbt-core is a command-line framework for transforming data within a warehouse using modular SQL and version control. It functions as a data transformation engine that enables users to define data structures and business logic through declarative configuration files, which the system then compiles into executable code. By managing complex data dependencies through a directed acyclic graph, it ensures that transformation tasks execute in the correct order while maintaining a manifest-driven state to track lineage and execution history. The project distinguishes itself through an adapter-based d

DataHub is a metadata management platform designed to unify technical, operational, and business context across diverse data ecosystems. By utilizing a graph-based metadata model and an event-driven ingestion architecture, it creates a centralized source of truth that maps complex data relationships, lineage, and ownership. This foundational framework enables organizations to maintain a synchronized view of their data landscape, supporting both human-led discovery and automated data operations. The platform distinguishes itself through its focus on grounding artificial intelligence and autono

eShopOnWeb is a reference application for ASP.NET Core that demonstrates a sample e-commerce site. It serves as a template for building scalable services using domain-driven design to separate business logic from infrastructure and data access. The project implements a decoupled messaging pattern through a request pipeline to separate web controllers from application logic. It utilizes a repository pattern to abstract data persistence and isolate the core application logic from the specific database storage mechanism. The application covers a broad surface of web capabilities, including user

dlt ist ein Python-Tool zur Datenaufnahme und ein ETL-Pipeline-Framework, das darauf ausgelegt ist, Daten aus verschiedenen Quellen abzurufen und in strukturierten Zielen zu speichern. Es fungiert als Schema-Inferenz-Engine, die automatisch Datentypen erkennt und verschachtelte JSON-Strukturen in relationale Tabellen flacht, wobei Daten von Quellen in Lakehouses, Warehouses oder Vektordatenbanken verschoben werden. Das Projekt zeichnet sich durch KI-gestützte Pipeline-Generierung aus, die Large Language Models nutzt, um Extraktionscode und Konnektoren für REST-APIs zu erstellen. Es unterstützt zudem multimodale Vektorspeicherung und die spezialisierte Befüllung von Vektordatenbanken zur Unterstützung von KI- und Machine-Learning-Anwendungen. Das Framework deckt ein breites Spektrum an Funktionen ab, einschließlich automatisierter Schema-Evolution, inkrementellem Datenladen mittels Statusverfolgung und Datenqualitätsvalidierung durch die Durchsetzung von Datenverträgen. Es bietet Tools für relationale Datennormalisierung, Pre- und Post-Load-Transformationen sowie eine Vielzahl von Ziel-Adaptern für SQL-Datenbanken und Cloud-Objektspeicher. Die Observability wird durch Pipeline-Ausführungs-Dashboards, Spalten-Lineage-Tracking und Schema-Versionsverifizierung mittels inhaltsbasierter Hashes gehandhabt.

Dieses Projekt ist eine Datenbank-Abstraktionsschicht für Laravel, die das Repository-Pattern implementiert, um Geschäftslogik von Eloquent-Datenbankabfragen zu entkoppeln. Es bietet ein standardisiertes Interface für Datenabruf, Paginierung und Filterung. Das System enthält einen Query-Kriterien-Mechanismus zum Anwenden wiederverwendbarer Suchbedingungen basierend auf Request-Parametern und einen Caching-Wrapper, der gespeicherte Ergebnisse bei der Erstellung, Aktualisierung oder Löschung von Datensätzen automatisch bereinigt. Es bietet zudem eine Präsentationsschicht, um rohe Datenbankmodell-Attribute in formatierte Ausgaben für User-Interfaces zu transformieren. Zusätzliche Funktionen umfassen ein CLI-Tool für das Scaffolding von Modellen, Repositories, Controllern und Service-Providern sowie Tools zur Validierung von Repository-Daten und zur Transformation von Modellattributen.