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.
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