🧩 Patrones de Diseño de Persistencia - Patrón Data Mapper

Introducción 🎬
Esta serie de videos ofrece una guía práctica y didáctica sobre patrones de diseño.
Cada video explica un patrón con un ejemplo distinto que muestra su aplicación real en proyectos de software.

Los patrones de diseño 🧩 son soluciones probadas y reutilizables 🔁 a problemas comunes que surgen en el diseño de software.
No constituyen soluciones directas que puedan copiarse y pegarse, sino plantillas o esquemas que se adaptan a diferentes contextos 🛠️.

Los patrones de Persistencia son soluciones de diseño que abordan cómo almacenar 💾 y recuperar 🔄 datos de manera eficiente ⚡ y desacoplada 🔗 en aplicaciones de software. Su objetivo 🎯 es separar la lógica 🧠 de negocio de los detalles técnicos de acceso a datos (📂 archivos , 🗄️ bases de datos relacionales, 🗃️ NoSQL, etc.), de modo que el código de la aplicación no dependa directamente de la tecnología de almacenamiento 🛠️.

En otras palabras:
👉 Son “puentes” entre el mundo de los objetos en memoria y el *mundo de los datos persistentes*.

Patrón explicado: Data Mapper

El patrón Data Mapper es un patrón de diseño que se enfoca en separar la lógica de negocio de la lógica de acceso a datos. A diferencia de otros patrones como Active Record, el objetivo de Data Mapper es desacoplar completamente los objetos de la aplicación (el dominio del negocio) de la base de datos. La idea principal es crear una capa de mapeo o un "mapper" que actúe como intermediario.

Este patrón es fundamental para resolver problemas de:
Desacoplamiento de la Lógica de Negocio y la Persistencia.
Facilitar las Pruebas Unitarias Aisladas.
Flexibilidad y Escalabilidad en Modelos de Datos Complejos.

🖥️ Ejemplos:

05:32 Python 🐍 : Implementación Manual con Identity Map 🧠.

37:09 PHP 🐘 : Usando Doctrine ORM 📚. Doctrine es el ORM por excelencia en el ecosistema PHP que implementa el patrón Data Mapper.

1:14:11 Java ☕ : Usando MyBatis 🔍. MyBatis es un "SQL Mapper" que te da control total sobre el SQL, se encarga del tedioso trabajo de mapear los resultados a tus objetos Java (POJOs).

1:38:47 JavaScript ✨ : Implementación Manual con PostgreSQL 🗃️.

2:05:41 C# ⚙️ : Usando Dapper Core 🔗. El núcleo de Dapper es la herramienta perfecta para construir un Data Mapper.