GraphQL C# con Dapper totalmente configurable

Hola, he creado una librería que la comunidad puede utilizar. La intención principal es ofrecerla como código fuente en lugar de un paquete NuGet, para permitir personalizaciones completas caso por caso. Coffee Beaner busca hacer que la adopción de GraphQL sea mucho más sencilla que con otros frameworks y bibliotecas.

Coffee Beaner

Características actuales

Desarrollo acelerado basado en configuración

Sin problema N+1, ya que toda la consulta o mutación se agrupa y se materializa por el motor de base de datos

Agnóstica de framework

Permite lógica de negocio dentro del proyecto de API GraphQL

Mapeo personalizable entre modelos de Entidad y modelos de Datos

Soporte de subgrafos en consultas y mutaciones

Configuración basada en anotaciones de datos tanto para modelos de Datos como de Entidad

Posibilidad de delegar el mapeo entre modelos de Datos y Entidad a un framework de mapeo

Uso de genéricos para generar nombres de columnas basados en las entidades de datos

Compatible con cualquier framework GraphQL o con una API .NET sin acoplamiento a proveedor

Nodos uniendo entidades con left joins

Aristas uniendo entidades con joins

Paginación

Filtrado

Ordenación

Opciones de personalización

Acceso granular por tabla y columnas basado en claims del token

Validaciones de datos y de columnas

Caché de consultas personalizable en múltiples capas

Manejo del resultado de las consultas completamente extensible

Consultas

Aunque una consulta no puede convertirse y traducirse directamente durante el procesamiento del árbol, la librería soporta múltiples técnicas de caché, ya que las consultas deben procesarse como una única sentencia para todo el árbol.

Capas de caché admitidas

1. Clave nodo principal como cadena y valor consulta calculada

2. Clausulas Where y paginación desacopladas de la consulta para mejorar los planes de caché

3. Datos de resultado de consulta que, según necesidad, pueden hacerse upsert y guardarse en la caché

Mutaciones

Las mutaciones no se almacenan en caché porque se convierten y traducen directamente durante el procesamiento del árbol. Los upserts no requieren combinarse en una sola sentencia, y las mutaciones están muy ligadas a los datos, por lo que el caché de consultas con valores específicos aporta poco beneficio.

En Q2BSTUDIO impulsamos este tipo de soluciones para acelerar el desarrollo de aplicaciones a medida y software a medida en ecosistemas .NET y GraphQL, integrando buenas prácticas de arquitectura, seguridad y rendimiento. Somos una empresa de desarrollo de software especializada en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio y power bi, además de automatización de procesos y creación de agentes IA para empresas. Si buscas un equipo para llevar tu API GraphQL del prototipo a producción, descubre cómo abordamos proyectos de aplicaciones a medida y software a medida con foco en escalabilidad, observabilidad y mantenibilidad.

Nuestro enfoque combina integración continua, buenas prácticas de seguridad y patrones de mapeo y caché altamente configurables para minimizar latencias y optimizar consultas complejas, todo ello sin renunciar a la personalización que exigen las soluciones modernas de ia para empresas. Además, conectamos tus APIs con analítica avanzada y cuadros de mando para potenciar decisiones con datos, y reforzamos tus plataformas con estrategias de ciberseguridad adaptadas a tus riesgos.

Si necesitas asesoramiento para integrar esta librería en tu stack, diseñar un esquema GraphQL escalable, conectar motores de datos heterogéneos o desplegar en entornos cloud, en Q2BSTUDIO podemos ayudarte a definir la hoja de ruta técnica, implementar pruebas de carga, endurecer la seguridad y optimizar costes en la nube, manteniendo la flexibilidad necesaria para crecer con tus casos de uso y futuros agentes IA y power bi.