Это такая библиотека для манипуляции с данными в БД, в которой все структуры данных и dataflow задаются один раз декларативно, а потом просто накладываются обновления данных, которые эти библиотека распространяет по всей этой структуре согласно декларации.
При этом она учитывает статистику использования этих данных, и исходя из неё, может оптимизировать фактический dataflow выбирая степень агрессивности материализации вторичных структур данных.
Есть таблица comments с пользовательскими полями:
id- идентификатор комментарияtopic_id- идентификатор комментируемого топикаauthor_id- идентификатор автора комменатрия
И автоматическими полями:
likes_cnt = comments_votes[ id = id, is_like = true ].count- количество лайков.dislikes_cnt = comments_votes[ id = id, is_like = false ].count- количество дислайков.
Тогда если записей в таблицу comments_votes будет намного больше, чем чтений из comments, то автоматические поля likes_cnt и dislikes_cnt перестанут материализоваться, а будут при каждом чтении высчитываться отдельным запросом в таблицу comments_votes.
А если чтений из таблицы comments будет намного больше, чем записей в comments_votes (что чаще всего и бывает), то автоматические поля likes_cnt и dislikes_cnt будут материализованными. Т.е. при каждом изменении comments_votes они будут обновляться.
Ключевой особенностью StateFlow будет являться способность наиболее эффективно выстраивать политики обновления всех данных. Тут можно использовать много разного интересного анализа статистики dataflow.
В планах реализовать контрольную панель dataflow, в которой удобно графически представить dataflow и отразить ключевые данные статистики.