A aplicação da qual o atual projeto se destina, é baseada no projeto GIS. Nela, foram abstraídas algumas funcionalidades, como por exemplo o uso de Frete e Empresas. Contudo, o foco se deu no uso das ferramentas exigidas no teste. É possível visualizar com um Front End a busca pelos caminhoneiros mais próximos a seu dispor baseado em sua geolocalização, usando latitude e longitude, sendo mostrado a distância em KM.
Como exibido acima, nós podemos digitar a latitude e longitude que serão mostrados os caminhoneiros ninjas mais próximos
Na descrição do projeto raiz, é indicado o uso do banco PostgreSQL por conta das ferramentas de geolocalização já disponibilizadas para facilitar a vida.Sendo que, no projeto atual foi utilizadoo banco de dados NoSQL MongoDB. O fato do seu uso se deu por algumas tentativas no uso com o PostgreSQL e algumas falhas técnicas que me permitiram migrar para o Mongo e também pelo limitação do tempo.
A estrutura do projeto tem as seguintes características:
Temos o MongoDB como banco de dados, o Node.js como provisão da API e o Express, do qual nos ajuda nas requisições, manipulações e conexões dos estados.
Acima, temos o comportamento dos dados dentro do nosso cenário.
A caracterísica do Mongo de modelagem pode ser descrita resumidamente:
Models
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Models são representados por collections no MongoDB, o que pode ser similar ao TableSQL
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User model representa uma collection de Users
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Shipping Model para representar uma collection de Transportadoras
Abaixo, podemos visualizar melhor como seria representado no plano:
Então vemos uma variedade de trucker(s) com objectIds setados automaticamente pelo MongoDB. Isso nada mais é do que um identificador único, gerado automaticamente pelo banco.
Dado isso, temos a representação desses objetos no formato json que por sua vez tem sua característica dentro do banco sendo utilizado o Schema que por sua vez, nada mais é do que a definição da estrutura dos nossos objetos de daods.
Finalizando a parte de estruturação do projeto, podemos entender como a comunicação acontece e quais possíveis retornos.
Então no middleware da aplicação, temos o seguinte cenário. Os requests acontecem, a propriedade do body-parser nos permite ler e utilizar os dados dentro do formato json, como temos o cenário de rotas para as URLs e também a Handling de erros.
Uma vez que entendemos o funcionamento macro da nossa aplicação, podemos seguir com a configuração do ambiente para execução do projeto em máquina local.
É necessário o uso do npm e mongodb para execução do projeto
Comandos
Comandos
Para base de testes, como estamos lidando com uma API diretamente e o uso de um Front End para acesso aos dados é apenas perfumaria, usaremos a ferramenta Postman. Com ela, podemos utilizar os respectivos requests para a API usando os métodos REST
Uma vez que temos o sistema sendo executado localmente, podemos manipular nossa API começando com o método POST, pois uma vez que ele é executado, podemos localizar os Caminas Ninjas vulgo caminhoneiros, pois os caminhoneiros da nossa plataforma são verdadeiros ninjas.
Para isso, dentro do Postman iremos preencher nossos objetos já setados dentro do banco de dados e demonstrados no nosso Schema
Exemplo 1
{
"name": "Rita Lee",
"geometry": {
"type": "point",
"coordinates": [
-46.576194763183594,
-23.510005940931347
]
}
Exemplo 2
Agora dentro do Postman
Temos a formatação esperada dentro do sistema para o envio dos dados para a API.
E por conseguinte, temos o response de criação do item!
Como temos o sistema rodando e o banco já preenchido com os Caminas Ninjas, poderemos usar o GET. Como nossa arquitetura está voltada para responder com as características de latitude e longitude, a nossa URL acaba sendo um pouco especial, mas nada que complique nossa vida, pelo contrário, acaba facilitando. Por exemplo, com a rota a seguir, é possível obter o Caminhoneiro Ninja da aplicação.
Exemplo 1
localhost:4000/gis/shippings/?lng=--46.576194763183594&lat=-23.510005940931347
Como podemos observar no Postman, temos um resultado de chamado 200 OK mostrando que realmente o nosso objeto está presente na solitação.
O método put para entrar em funcionamento, é necessário passar um ID, esse ID representa o Objeto dentro do Banco, garantindo que realmente ele responde por aquela identificação. O exemplo abaixo mostra como podemos obtê-lo.
- Robo 3T - é uma ferramenta gratuita para se trabalhar com o MongoDB de forma gráfica.
Uma vez conectado no Banco, podemos seguir os passos a seguir:
Ao abrir o Robot 3T e nos conectarmos com o banco, temos a estrutura exibida acima, onde podemos ver o nosso Model criado; isso é feito pelo uso do Mongoose, a interface de omunicação entre o Nodejs e o MongoDB. Com ele, via funções pre-definidas dentro do código, podemos utilizá-las e agilizar o processo de desenvolvimento.
Abaixo vemo a estrutra exibda pelo Robo 3T onde temos o _id que procuramos:
- Via Postman alterando o name do objeto
Vá novamente ao Robo 3T e clique no símbolo de play
Com isso, podemos conferir e checar a alteração do objeto.
O método delete tem em sua estrutura de código praticamente o mesmo conceito do put necessitando de um identificador para manipula-lo.
Vemos o mesmo aspecto, apenas mudando a chamada do método na aba do Postman. Vemos o resultado de um requisição OK por parte do Postman. Agora podemos conferir no Robo 3T
Por fim, temos por fim a execução de todos os métodos dentro da API.
O teste do projeto GIS desenvolvidor por mim, teve por sua vez, a intenção de criar algo mais próximo do que exigido, ainda que por caminhos diferentes do solicitado, como por exemplo, o uso do banco MongoDB. A não criação também do Frete e Empresa é um exemplo, não por falta de tentativa, mas por conta de tempo, acabei por preferir modelar um sistema entregável e que atende ao mínimo do que é preciso que funcione e uma pessoa possa usar no seu dia a dia.
Obs Alguns problemas técnicosc na parte do front em comunicação com o node.js, estão em deseolvivmento. Possa ser que ao receberem o zip, a comunicação já esteja funcionando corretamente.
Estarei disponível para qualquer dúvida!
Agradecimento a toda equipe CargoX envolvida nos testes; em especial, a Gabriela Rossi! Todos foram de suma importância.