GhostKitchen II

ПризрачнаяКухня-II

Команда: Катерина Боско, Цзяи Ли

В этом проекте мы реализуем базу данных для сети ресторанов «Золотой треугольник», имеющей 5 заведений в нескольких штатах США. Компания хочет опробовать новую бизнес-модель — кухню-призрак — это означает, что рестораны могут создавать «виртуальные бренды», не предоставляя возможности питания в ресторане, а клиенты заказывают новые пункты меню только на вынос, на ходу и с доставкой. Преимущества этой модели в том, что рестораны могут экономить на расходах, экспериментировать с новыми меню и создавать собственную аналитику.

GhostKitchen-II является продолжением нашего проекта GhostKitchen, реализованного с использованием платформы Express для Node.js, SQLite и Bootstrap.

Здесь мы перенесли базу данных SQL в MongoDB и переписали запросы, используя MQL — язык запросов Mongo.

См. GhostKitchen-III для реализации того же приложения с использованием Redis.

Приложение

Контейнерное приложение

1. Загрузите файл docker-compose.yml из этого репозитория.
2. перейдите в репозиторий, где вы сохранили docker-compose.yml.
3. выполните следующую команду, чтобы запустить приложение:

 docker-compose up

Примечание: вам необходимо установить Docker.

Установите зависимости самостоятельно

1. Клонируйте репозиторий и перейдите в GhostKitchen-II/GhostKitchen-II/ (где находится приложение)
2. Установите зависимости

 npm install

3. Запустить сервер

 npm start

4. Запустите экземпляр MongoDB на своем локальном компьютере. Предполагая, что у вас установлена ​​MongoDB, вы можете сделать это в MacOS, запустив

 brew services start mongodb-community

Чтобы установить MongoDB на MacOS, выполните:

 brew install mongodb-community

5. Импортируйте базу данных в свой локальный экземпляр MongoDB, запустив

 npm run initializeDB

6. Направьте свой браузер на http://locahost:3000.

Примечания:

Вы можете скачать дамп базы данных из ./GhostKitchen-II/db/dump

Вы также можете запустить сценарий, который переносит данные из SQLite в JSON ( ./GhostKitchen-II/db/migration_SQLtoMongolike/1_SQLtoMongo.py ), например:

 npm run migrate

Проектирование базы данных

Чтобы создать базу данных MongoDB, мы прошли весь цикл создания базы данных:

1. Анализ бизнес-требований
2. Концептуальное моделирование
3. Логическое моделирование с использованием иерархических таблиц
4. Миграция из формата SQL в формат JSON
5. Импорт файлов JSON в MongoDB
6. Переписывание запросов с использованием MQL

Мы также выполняем несколько MQL-запросов, которые могут представлять потенциальный интерес для «Золотого треугольника»:

• Сколько клиентов заказали гамбургеры на Doordash?
• Сколько заказов на вынос в Калифорнии?
• Какие топ-5 пользователей оставили наибольшее количество оценок?
• Каков доход от виртуального бренда?
• Пример запроса на обновление

Чтобы выполнить вышеуказанные запросы, запустите сценарий запросов после загрузки приложения и установки зависимостей следующим образом:

 npm run queries

Концептуальная модель

Иерархическая таблица

Примеры JSON

Пример запроса

Распределение работы

Цзяи Ли работала над созданием страницы администратора и коллекций блюд и заказов CRUD.

Катерина Боско работала над созданием страницы пользователя и коллекций CRUD «Клиенты», «Местоположения», «Заказы» и «Рейтинги».

Благодарность

Данные для сбора клиентов были сгенерированы с использованием https://www.mockaroo.com/.

Это проект класса «Системы управления базами данных» в Северо-Восточном университете (кампус Силиконовой долины), который ведет Джон Алексис Герра Гомес.