GhostKitchen II

GhostKitchen-II

Équipe : Katerina Bosko, Jiayi Li

Dans ce projet, nous implémentons une base de données pour une chaîne de restaurants "Golden Triangle" qui compte 5 sites répartis dans plusieurs États américains. L'entreprise souhaite tester le nouveau modèle commercial - la cuisine fantôme - ce qui signifie que les restaurants peuvent créer des « marques virtuelles » sans proposer d'options de restauration et que les clients commandent les nouveaux éléments du menu à emporter, au volant et en livraison uniquement. Les avantages de ce modèle sont que les restaurants peuvent réduire leurs coûts, expérimenter de nouveaux menus et créer des analyses en interne.

GhostKitchen-II est la suite de notre projet "GhostKitchen" qui a été implémenté à l'aide du framework Express pour Node.js, SQLite et Bootstrap.

Ici, nous avons migré la base de données SQL vers MongoDB et réécrit les requêtes en utilisant MQL – le langage de requête de Mongo.

Voir GhostKitchen-III pour la mise en œuvre de la même application à l'aide de Redis

Application

Application conteneurisée

1. Téléchargez le fichier docker-compose.yml à partir de ce référentiel
2. cd dans le référentiel où vous avez enregistré docker-compose.yml
3. exécutez la commande suivante pour démarrer l'application :

 docker-compose up

Remarque : vous devez installer Docker.

Installez vous-même les dépendances

1. Clonez le dépôt et le CD dans GhostKitchen-II/GhostKitchen-II/ (où se trouve l'application)
2. Installer les dépendances

 npm install

3. Démarrer le serveur

 npm start

4. Démarrez l'instance MongoDB sur votre ordinateur local. En supposant que MongoDB soit installé, vous pouvez le faire sur MacOS en exécutant

 brew services start mongodb-community

Pour installer MongoDB sur MacOS, exécutez :

 brew install mongodb-community

5. Importez la base de données dans votre instance locale MongoDB en exécutant

 npm run initializeDB

6. Pointez votre navigateur sur http://locahost:3000

Remarques :

Vous pouvez télécharger le dump de la base de données depuis ./GhostKitchen-II/db/dump

Vous pouvez également exécuter le script qui migre les données de SQLite vers JSON ( ./GhostKitchen-II/db/migration_SQLtoMongolike/1_SQLtoMongo.py ) comme ceci :

 npm run migrate

Conception de base de données

Pour créer une base de données MongoDB, nous avons parcouru tout le cycle de création de la base de données :

1. Analyser les besoins métiers
2. Modélisation conceptuelle
3. Modélisation logique à l'aide de tableaux hiérarchiques
4. Migration du format SQL vers le format JSON
5. Importer des fichiers JSON dans MongoDB
6. Réécriture des requêtes en utilisant MQL

Nous exécutons également plusieurs requêtes MQL qui pourraient potentiellement intéresser le « Triangle d’Or » :

• Combien de clients ont commandé des hamburgers sur Doordash ?
• Combien de commandes sont à emporter en Californie ?
• Quels sont les 5 utilisateurs qui ont laissé le plus grand nombre de notes ?
• Quel est le revenu par marque virtuelle ?
• Exemple de requête de mise à jour

Pour exécuter les requêtes ci-dessus, démarrez le script de requêtes après avoir téléchargé l'application et installé les dépendances comme ceci :

 npm run queries

Modèle conceptuel

Tableau hiérarchique

Exemples JSON

Exemple de requête

Répartition du travail

Jiayi Li a travaillé sur la création de la page d'administration et des collections CRUD Meals and Orders.

Katerina Bosko a travaillé sur la création de la page utilisateur et des collections CRUD Clients, Emplacements, Commandes et Évaluations.

Reconnaissance

Les données pour la collecte des clients ont été générées à l'aide de https://www.mockaroo.com/

Il s'agit d'un projet pour un cours de systèmes de gestion de bases de données à la Northeastern University (campus de la Silicon Valley) enseigné par John Alexis Guerra Gómez.