O Qconcursos é plataforma online de resolução de questões de concursos e cursos, voltada para apoiar os estudantes a alcançarem a aprovação em concursos públicos e a evoluírem na sua vida profissional por meio da educação. Estamos em constante evolução e justamente por isso queremos evoluir o nosso serviço de buscas.
Você vai ser responsável por modelar e desenvolver esse serviço utilizando as bibliotecas/frameworks que achar que mais convenientes para a solução. Tenha em mente de que temos mais de 300 mil clientes diários então escala é algo imprescindível por aqui. Para isso você deve ler os arquivos json neste repositório e baseado nos dados contidos criar os seguintes modelos de busca:
Disciplinas com questões mais quentes: Listar as disciplinas onde as questões foram as mais acessadas nas ultimas 24H
Mais acessadas por periodo: Listar as questões mais acessadas por semana/mês/ano
O projeto esta preparado para o uso do docker e caso prefira ou precise ele está pronto para rodar sem o uso do docker também.
- Criar o banco de dados
docker-compose run --rm app bundle exec rails db:create - Executar as migrações
docker-compose run --rm app bundle exec rails db:migrate - Popular o banco de dados
docker-compose run --rm app bundle exec rails db:seed - Instalar gems e dependências
docker-compose run --rm app bundle exec bundle installgdocker-compose run --rm app bundle exec yarn install - Executar os testes
docker-compose run --rm app bundle exec rspec - Executar a aplicação
docker-compose up -d
--> Pré-requisitos
-
Ruby - 2.7.1
-
Rails - 6.0.3
-
PostgreSQL
--> Passo a passo
- Criar o banco de dados
rails db:create - Executar as migrações
rails db:migrate - Popular o banco de dados
rails db:seed - Instalar gems e dependências
bundle installyarn install - Executar os testes
rspec - Executar a aplicação
rails server
localhost:3000
Para este projeto foi fornecido os dados sobre as questões e acessos diários de cada questão no formato json. Nosso objetivo foi modelar o projeto para que fosse possível consumir estes dados e fornece-los aos clientes.
Para cada questão tem-se a preocupação de monitorar os acessos diários e para isso no projeto principal a cada acesso é disparado um método que atualiza a coluna de acesso diário deixando-a sempre atualizada e facilitando as consultas no banco de dados. Por este motivo no arquivo exportado em JSON (questions.json) temos a informação daily_access.
Para consumir os dados foi implementado a importação através do seeds, onde tive a preocupação de rodar em paralelismo (utilizando a gem 'parallel') para que os dados possam ser importados com mais velocidade.
Quando precisamos utilizar queries mais complexas e ou utilizar uma grande quantidade de scopes para compor queries, acabamos deixando nossos models complexos e quebrando vários princípios como da responsabilidade única e o dry (Don't repeat yourself).
O Query Objects é padrão com o objetivo de eliminar a complexidade das queries em nossos models e deixa-los com um código mais enxuto e legível. Dessa forma conseguimos isolar uma consulta específica que implementa apenas uma regra de lógica de negócios. E tudo isso sem perder o poder de estender, herdar consultas e utilizar scopes aninhados.
No projeto foi criado os 2 query objects:
- app/queries/questions/hotter_questions_query.rb
- app/queries/questions/most_accessed_query.rb
- Adicionar Low-level caching para otimizar o carregamento das questões;
- Melhorar a experiência do usuário com um layout melhor;
- Criar e utilizar helpers para facilitar e melhorar nossas views;
- Podemos otimizar nossa infra de forma horizontal, ou seja, aumentar a quantidade de servidores e utilizar o melhor do load balance e conseguir otimizar o máximo da performance e entregar a melhor experiência para nossos clientes;
- Podemos também otimizar de forma vertical caso seja mais viável, ou seja, aumentar o poder de processamento dos servidores ja utilizados;
Para tirar qualquer dúvida ou caso queira entrar em contato:
- Email: contato@diegonovais.com.br