7 dépôts
Standardizes database operations by enforcing a consistent interface for entity persistence and retrieval.
Distinct from Data Persistence: Focuses on architectural contracts for persistence rather than general data persistence.
Explore 7 awesome GitHub repositories matching data & databases · Data Access Contracts. Refine with filters or upvote what's useful.
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
Standardizes database operations by enforcing a consistent interface for entity persistence and retrieval across different modules.
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
Implements formal agreements between data producers and consumers to enforce schema expectations and quality SLAs.
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
Defines explicit schemas and expectations for data models to prevent breaking changes from propagating to downstream consumers.
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
Establishes formal agreements between data producers and consumers to define expected data structure and reliability standards.
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
Enforces consistent interfaces for entity persistence and retrieval through defined data access contracts.
dlt est un outil d'ingestion de données Python et un framework de pipeline ETL conçu pour récupérer des données depuis diverses sources et les persister dans des destinations structurées. Il fonctionne comme un moteur d'inférence de schéma qui détecte automatiquement les types de données et aplatit les structures JSON imbriquées en tables relationnelles, déplaçant les données des sources vers des lakehouses, des entrepôts ou des bases de données vectorielles. Le projet se distingue par une génération de pipeline alimentée par l'IA, utilisant de grands modèles de langage pour échafauder le code d'extraction et les connecteurs pour les API REST. Il prend également en charge le stockage vectoriel multimodal et la population spécialisée de bases de données vectorielles pour prendre en charge les applications d'IA et de machine learning. Le framework couvre un large éventail de capacités, incluant l'évolution automatique du schéma, le chargement incrémentiel de données via le suivi d'état et la validation de la qualité des données par l'application de contrats de données. Il fournit des outils pour la normalisation des données relationnelles, les transformations pré- et post-chargement, et une variété d'adaptateurs de destination pour les bases de données SQL et les magasins d'objets cloud. L'observabilité est gérée via des tableaux de bord d'exécution de pipeline, le suivi de lignage des colonnes et la vérification de version de schéma utilisant des hachages basés sur le contenu.
Enforces data contracts and quality standards to ensure the integrity and accuracy of loaded datasets.
Ce projet est une couche d'abstraction de base de données pour Laravel qui implémente le pattern repository pour découpler la logique métier des requêtes de base de données Eloquent. Il fournit une interface standardisée pour la récupération, la pagination et le filtrage des données. Le système inclut un mécanisme de critères de requête pour appliquer des conditions de recherche réutilisables basées sur les paramètres de requête et un wrapper de mise en cache qui efface automatiquement les résultats stockés lors de la création, de la mise à jour ou de la suppression d'enregistrements. Il dispose également d'une couche de présentation pour transformer les attributs bruts des modèles de base de données en une sortie formatée pour les interfaces utilisateur. Les capacités supplémentaires incluent un outil en ligne de commande pour le scaffolding de modèles, de dépôts, de contrôleurs et de fournisseurs de services, ainsi que des outils pour valider les données des dépôts et transformer les attributs des modèles.
Enforces a strict interface contract for data operations to ensure interchangeable persistence layer implementations.