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 es una herramienta de ingesta de datos en Python y framework de pipeline ETL diseñado para obtener datos de diversas fuentes y persistirlos en destinos estructurados. Funciona como un motor de inferencia de esquemas que detecta automáticamente tipos de datos y aplana estructuras JSON anidadas en tablas relacionales, moviendo datos desde fuentes a lakehouses, almacenes de datos o bases de datos vectoriales. El proyecto destaca por la generación de pipelines impulsada por IA, utilizando modelos de lenguaje de gran tamaño para crear código de extracción y conectores para APIs REST. También admite almacenamiento vectorial multimodal y población especializada de bases de datos vectoriales para soportar aplicaciones de IA y machine learning. El framework cubre una amplia gama de capacidades, incluyendo evolución automática de esquemas, carga incremental de datos mediante seguimiento de estado y validación de calidad de datos mediante la aplicación de contratos de datos. Proporciona herramientas para la normalización de datos relacionales, transformaciones pre y post-carga, y una variedad de adaptadores de destino para bases de datos SQL y almacenes de objetos en la nube. La observabilidad se maneja a través de paneles de ejecución de pipelines, seguimiento de linaje de columnas y verificación de versiones de esquema mediante hashes basados en contenido.

Este proyecto es una capa de abstracción de base de datos para Laravel que implementa el patrón de repositorio para desacoplar la lógica de negocio de las consultas de base de datos Eloquent. Proporciona una interfaz estandarizada para la recuperación, paginación y filtrado de datos. El sistema incluye un mecanismo de criterios de consulta para aplicar condiciones de búsqueda reutilizables basadas en parámetros de petición y un envoltorio de caché que limpia automáticamente los resultados almacenados durante la creación, actualización o eliminación de registros. También cuenta con una capa de presentación para transformar los atributos de los modelos de base de datos sin procesar en una salida formateada para interfaces de usuario. Las capacidades adicionales incluyen una herramienta de línea de comandos para el andamiaje de modelos, repositorios, controladores y proveedores de servicios, así como herramientas para validar datos de repositorio y transformar atributos de modelos.