Awesome GitHub RepositoriesEvent Interception

Bullet is an Active Record performance monitor and query profiler for Ruby on Rails applications. It serves as a diagnostic utility to identify inefficient database access patterns, flag redundant requests, and suggest eager loading strategies to improve response times. The tool specifically detects N+1 queries, missing counter caches, and unused eager loading. It monitors these patterns across both standard web requests and background jobs, identifying records that are fetched but never accessed to reduce memory usage and query overhead. Analysis is supported by a system that intercepts dat

FreeSql es un mapeador objeto-relacional (ORM) y capa de acceso a datos para .NET que traduce código orientado a objetos a SQL para múltiples proveedores de bases de datos relacionales. Funciona como un constructor de consultas SQL fluido y sincronizador de esquemas de base de datos, permitiendo a los desarrolladores alinear las estructuras de tablas e índices de la base de datos con las definiciones de clases de entidad. El framework está optimizado específicamente para .NET Native AOT para garantizar huellas de memoria reducidas y tiempos de inicio más rápidos. Incluye un gestor de tráfico de base de datos para distribuir la carga a través de división de lectura-escritura, fragmentación de tablas dinámica y aislamiento de datos basado en inquilinos. Las capacidades amplias incluyen ingesta de datos de alto rendimiento utilizando mecanismos de copia masiva específicos del proveedor, consultas avanzadas con funciones de ventana y CTEs recursivos, y monitoreo basado en AOP para auditar cambios de datos. El sistema también proporciona herramientas de gestión de esquemas para migraciones automatizadas y utilidades de desarrollo para generar clases de entidad a partir de metadatos de base de datos.

Gravitino is a federated metadata lake and unified data catalog designed to manage tables, files, and AI models across diverse data sources and cloud storage. It serves as a centralized interface for governing schemas, access controls, and tagging across relational databases, messaging queues, and object stores. The project distinguishes itself by unifying the management of AI assets, such as machine learning models and their version lineages, alongside traditional tabular data. It also implements the Iceberg REST specification to provide a standardized metadata server and proxy for lakehouse