Awesome GitHub RepositoriesQuery

Laravel Debugbar is a web-based debugging toolbar and application profiler for Laravel. It provides a visual interface to inspect database queries, logs, and performance metrics in real time to identify and resolve bugs during development. The tool features a database query monitor to capture SQL statements and timings, as well as a request inspector for analyzing route metadata, loaded views, and HTTP request data. It includes a profiler for measuring execution time and memory usage to identify bottlenecks in the request lifecycle. Its observability capabilities cover exception capture, app

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 este un mapper obiect-relațional (ORM) .NET și un strat de acces la date care traduce codul orientat pe obiecte în SQL pentru mai mulți furnizori de baze de date relaționale. Funcționează ca un builder fluent de query-uri SQL și sincronizator de schemă de bază de date, permițând dezvoltatorilor să alinieze structurile tabelelor și indicilor bazei de date cu definițiile claselor de entități. Framework-ul este optimizat special pentru .NET Native AOT pentru a asigura amprente de memorie reduse și timpi de pornire mai rapizi. Include un manager de trafic al bazei de date pentru a distribui load-ul prin read-write splitting, sharding dinamic al tabelelor și izolare a datelor bazată pe chiriași (tenant). Capabilitățile largi includ ingestia de date de înaltă performanță folosind mecanisme de bulk copy specifice furnizorului, interogare avansată cu funcții de fereastră și CTE-uri recursive, și monitorizare bazată pe AOP pentru auditarea modificărilor de date. Sistemul oferă, de asemenea, instrumente de gestionare a schemei pentru migrări automate și utilitare de dezvoltare pentru generarea claselor de entități din metadatele bazei de date.

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