Desafio Backend GoLang Jr

Descrição do Projeto

Este projeto é uma API REST para gerenciar livros de usuários. Com esta API, você pode:

• Cadastrar um livro
• Atualizar um livro
• Listar um livro específico
• Listar todos os livros
• Deletar um livro

Os livros possuem os seguintes atributos:

• Título
• Categoria
• Autor
• Sinopse

Tecnologias Utilizadas

• Linguagem: GoLang
• Banco de Dados: MongoDB
• Gerenciamento de Ambiente: Variáveis de ambiente com godotenv
• Containerização: Docker e Docker Compose
• Gerenciamento de Dependências: Go Modules

Estrutura do Projeto

.
├── config           
│   └── config.go
├── controllers       
│   └── book.go
├── database          
│   └── mongodb.go
├── models           
│   └── book.go
├── routes            
│   └── routes.go
├── main.go          
├── docker-compose.yml
├── Dockerfile
├── .env              
└── go.mod            

Pré-requisitos

1. Docker e Docker Compose instalados.
2. GoLang instalado (versão 1.17 ou superior).
3. Um arquivo .env configurado conforme o exemplo abaixo.

Configuração do Arquivo .env

Crie um arquivo .env na raiz do projeto com as seguintes variáveis:

MONGODB_URI=mongodb://db:27017
MONGODB_DB=books
MONGODB_COLLECTION=books

Instruções para Executar o Projeto

Usando Docker

1. Construa e inicie os containers:

   docker-compose up

2. Acesse a aplicação em http://localhost:8080.

Sem Docker

1. Instale as dependências:

   go mod tidy

2. Inicie o MongoDB localmente: Certifique-se de que um servidor MongoDB esteja em execução e configurado na URL definida em MONGODB_URI.
3. Execute a aplicação:

   go run main.go

4. Acesse a aplicação em http://localhost:8080.

Endpoints da API

Base URL

http://localhost:8080

Rotas Disponíveis

1. Criar Livro

• URL: /books
• Método: POST
• Corpo da Requisição:

  {
    "title": "Livro Exemplo",
    "category": "Ficção",
    "author": "Autor Exemplo",
    "synopsis": "Esta é a sinopse do livro."
  }

• Resposta de Sucesso: 201 Created

2. Atualizar Livro

• URL: /books/{id}
• Método: PUT
• Corpo da Requisição:

  {
    "title": "Livro Atualizado",
    "category": "Drama",
    "author": "Novo Autor",
    "synopsis": "Sinopse atualizada."
  }

• Resposta de Sucesso: 200 OK

3. Listar Livro Específico

• URL: /books/{id}
• Método: GET
• Resposta de Sucesso:

  {
    "id": "1",
    "title": "Livro Exemplo",
    "category": "Ficção",
    "author": "Autor Exemplo",
    "synopsis": "Esta é a sinopse do livro."
  }

4. Listar Todos os Livros

• URL: /books
• Método: GET
• Resposta de Sucesso:

  [
    {
      "id": "1",
      "title": "Livro Exemplo",
      "category": "Ficção",
      "author": "Autor Exemplo",
      "synopsis": "Esta é a sinopse do livro."
    },
    {
      "id": "2",
      "title": "Outro Livro",
      "category": "Aventura",
      "author": "Outro Autor",
      "synopsis": "Sinopse de outro livro."
    }
  ]

5. Deletar Livro

• URL: /books/{id}
• Método: DELETE
• Resposta de Sucesso: 200 Book deleted successfully

Justificativa do Banco de Dados

• Estrutura Flexível: Como o desafio não exige a implementação de relacionamentos complexos, o MongoDB, sendo um banco de dados NoSQL, oferece uma estrutura de dados flexível. Ele permite armazenar documentos JSON, o que é ideal para esse tipo de aplicação onde os dados (livros) podem ter diferentes atributos, como título, categoria, autor e sinopse, sem a necessidade de tabelas rígidas ou chaves estrangeiras.

• Escalabilidade: O MongoDB é conhecido por sua alta escalabilidade, permitindo que a aplicação cresça facilmente conforme a quantidade de livros ou usuários aumente. Isso é vantajoso em sistemas que podem precisar de performance em grandes volumes de dados.

• Desempenho: Em casos onde não há a necessidade de realizar consultas com joins complexos, o MongoDB pode oferecer um desempenho melhor, já que ele não precisa fazer operações de junção entre tabelas, como no caso de bancos relacionais, o que pode reduzir a sobrecarga de processamento.

• Desenvolvimento Ágil: A flexibilidade do MongoDB também facilita o desenvolvimento rápido e a adaptação a mudanças no modelo de dados, o que é vantajoso em projetos que precisam ser entregues rapidamente, como esse desafio.

Informações Adicionais

• Escolha do MongoDB: Optei pelo MongoDB devido à sua flexibilidade, já que o desafio não exigia relacionamentos complexos entre dados, e sua estrutura de documentos JSON permite um modelo de dados mais ágil e escalável.
• Estrutura do Projeto: Defini a estrutura de diretórios de forma a organizar claramente as responsabilidades de cada parte da aplicação (configuração, controladores, modelos e rotas).
• Uso de Docker: Usei dois estágios no dockerfile. Dessa forma o processo de build é separado da execução. No primeiro estágio (builder), compilamos a aplicação com todas as dependências do Go. No segundo estágio (run), usamos uma imagem mais leve (Alpine) e copiamos apenas o binário necessário, o que reduz o tamanho final da imagem e melhora a segurança. No docker-compose utilizei a imagem cosmtrek/air (versão 1.61.5), que é uma ferramenta usada para hot-reload em GoLang. Isso permite o desenvolvimento contínuo sem precisar reiniciar o servidor manualmente.
• Variáveis de Ambiente: Utilizei o godotenv para gerenciar variáveis de ambiente de maneira segura e prática, centralizando a configuração em um arquivo .env.
• Docker Compose: Implementei o Docker Compose para simplificar a orquestração da aplicação e do banco de dados, facilitando o processo de execução do projeto em diferentes ambientes.
• Gin: Optei pelo Gin-Gonic devido à sua simplicidade, desempenho e facilidade de uso para criar rotas e gerenciar requisições.

Como Contribuir

1. Faça um fork do repositório.
2. Crie um branch para sua feature (git checkout -b feature/nome-da-feature).
3. Faça commit das suas alterações (git commit -m 'Adiciona nova feature').
4. Faça push para o branch (git push origin feature/nome-da-feature).
5. Abra um Pull Request.

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Projeto desenvolvido como parte do desafio técnico para Backend GoLang Jr na Taghos.