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Boas-vindas ao repositório do meu projeto MongoDB Commerce!

Nesse projeto, trabalho com o banco de dados commerce, que contém dados do cardápio do McDonald's, como ingredientes, valores nutricionais e dados fictícios de vendas. As instruções de como restaurar o banco podem ser lidas a seguir.

🎛 Linter

Para fazer a análise estática do código neste projeto, utilizei o linter ESLint. Assim o código está alinhado com as boas práticas de desenvolvimento, sendo mais legível e de fácil manutenção!

  • Para poder rodar o ESLint basta:

  • Executar o comando npm install dentro do projeto e depois npm run lint.

  • Se a análise do ESLint encontrar problemas no código, eles serão mostrados no seu terminal.

  • Se não houver problema no código, nada será impresso no seu terminal.

  • Você pode também instalar o plugin do ESLint no VSCode. Para isso, bastar ir em extensions e baixar o plugin ESLint.

🛠 Testes
  • Para executar localmente os testes, é preciso estar na raiz do diretório do projeto e escrever o seguinte no seu terminal,:
./scripts/evaluate.sh

👀 De olho na dica: esse script vai imprimir um relatório indicando se o teste passou ou não para cada desafio. Como a execução do script envolve restauração da base de dados commerce de um teste para outro, recomenda-se esperar pela sua execução completa.

  • Para executar somente o teste de um desafio, execute o comando abaixo substituindo N pelo número do desafio
./scripts/evaluate.sh desafioN

⚠️Importante: o banco de dados commerce é restaurado de um teste para outro.

🐳 Como usar o Docker para este projeto
  • Para quem não possui o MongoDB instalado e está utilizando o docker, é necessário executar os testes localmente usando os seguintes passos:
  1. Acesse o terminal na raiz da pasta do projeto;
  2. Crie um container com um volume apontando para a pasta do projeto docker run -d --name=nomeDoContainer -v "$PWD:/app" -p 27017:27017 mongo;
  3. Com o container em execução, acesse o terminal do container docker exec -it nomeDoContainer bash;
  4. No terminal do container acesse o diretório mapeado no volume (no exemplo acima /app);
  5. Por fim, execute o script de testes do projeto: ./scripts/evaluate.sh. Se por algum motivo a execução do container for finalizada, basta iniciá-lo novamente com o comando docker start nomeDoContainer e seguir a partir do passo 3.
♻️ Restaurando o banco de dados `commerce`

  1. Abra o terminal e conecte-se à sua instância local do MongoDB. Se você receber uma mensagem de erro como Connection refused, tente reiniciar sua instância.

  2. Quando sua instância estiver no ar e você estiver conectado a ela, digite exit. Com isso, você voltará ao terminal para iniciar a importação dos dados.

  3. Na raiz do diretório do projeto, execute o seguinte comando para restaurar a base de dados commerce:

  DBNAME=commerce ./scripts/resetdb.sh assets/produtos
  • A execução desse script criará um banco de dados chamado commerce e importará os dados para a coleção produtos.

⚠️ Importante: tanto o script executado anteriormente quanto o script de execução local dos testes, restauram a base de dados commerce. ⚠️

Execução

1 - Retorna a quantidade de documentos inseridos na coleção produtos

2 - Ordena a coleção produtos pela quantidade de lanches vendidos em ordem crescente, mostrando apenas o nome e a quantidade de lanches vendidos

3 - Retorna o lanche mais vendido, mostrando apenas o nome e a quantidade do lanche mais vendido

4 - Retorna os lanches que tiveram vendas maiores que 50 e menores que 100, mostrando apenas o nome e a quantidade de lanches vendidos em ordem crescente

5 - Retorna o nome, as curtidas e vendidos dos lanches que tiveram quantidade de curtidas igual a 36 ou tenham a quantidade de vendas igual a 85

6 - Retorna o nome e as curtidas dos lanches que tiveram curtidas maiores que 10 e menores que 100

7 - Retorna o nome e vendidos dos lanches que tenham sido vendidos com uma quantidade diferente de 50 e em que o campo tags não exista

8 - Deleta os lanches com menos de 50 curtidas e Retorna o nome dos lanches que restaram no banco

9 - Retorna o nome de todos os lanches que possuam calorias abaixo de 500

10 - Retorna o nome de todos os lanches que tenham o percentual de proteínas maior ou igual a 30 e menor ou igual a 40

11 - Retorna o nome do produto, a quantidade de curtidas e quantos itens foram vendidos dos produtos que não sejam iguais a Big Mac e McChicken

12 - Adiciona ketchup aos ingredientes para todos os sanduíches menos o McChicken, garantindo que não haja duplicidade nos ingredientes

13 - Inclui o campo criadoPor em todos os documentos, colocando Ronald McDonald no valor desse campo

14 - Query que Retorna todos os lanches que possuem picles em seus ingredientes e mostra apenas os 3 primeiros itens contidos no array valoresNutricionais

15 - Adiciona o campo avaliacao em todos os documentos da coleção e efetua alterações nesse campo

16 - Adiciona o campo ultimaModificacao com a data corrente somente no sanduíche Big Mac

17 - Retorna a quantidade total de produtos em uma nova coleção chamada resumoProdutos

18 - Inclui bacon no final da lista de ingredientes dos sanduíches Big Mac e Quarteirão com Queijo

19 - Remove o item cebola de todos os sanduíches

20 - Remove o primeiro ingrediente do sanduíche Quarteirão com Queijo

21 - Remove o último ingrediente do sanduíche Cheddar McMelt

22 - Adiciona a quantidade de vendas dos sanduíches por dia da semana

23 - Insire os valores combo e tasty no array tags de todos os sanduíches e aproveite para deixar os valores em ordem alfabética ascendente (A a Z)

24 - Ordena em todos os documentos os valores do array valoresNutricionais pelo campo percentual de forma decrescente

25 - Adiciona o valor muito sódio ao final do array tags nos produtos em que o percentual de sódio seja maior ou igual a 40

26 - Adiciona o valor contém sódio ao final do array tags nos produtos em que o percentual de sódio seja maior do que 20 e menor do que 40

27 - Conta quantos produtos contém Mc no nome, sem considerar letras maiúsculas ou minúsculas

28 - Conta quantos produtos têm 4 ingredientes

29 - Renomeia o campo descricao para descricaoSite em todos os documentos

30 - Remove o campo curtidas do item Big Mac

31 - Retorna o nome dos sanduíches em que o número de curtidas é maior que o número de sanduíches vendidos

32 - Retorna o nome e a quantidade de vendas (vendidos) dos sanduíches em que o número de vendas é múltiplo de 5