Nesse projeto, trabalhei com o banco de dados commerce, que contém dados do cardápio do McDonald's, como ingredientes, valores nutricionais e dados fictícios de vendas. Durante o mesmo, o principal objetivo foi criar uma série de queries para atender cada requisito proposto. Para isso, utilizei diversos cursores e técnicas de adição, remoção e atualização de dados no banco de dados. Através da minha experiência com o MongoDB, consegui aplicar as melhores práticas para garantir a eficiência e precisão das minhas queries. Foi um desafio muito gratificante, que me permitiu aprimorar minhas habilidades em gerenciamento de dados e desenvolvimento de queries.
- 1. Retorne a quantidade de documentos inseridos na coleção produtos
- 2. Ordene a coleção produtos pela quantidade de lanches vendidos em ordem crescente, mostrando apenas o nome e a quantidade de lanches vendidos
- 3. Retorne o lanche mais vendido, mostrando apenas o nome e a quantidade do lanche mais vendido
- 4. Retorne 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. Retorne 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. Retorne o nome e as curtidas dos lanches que tiveram curtidas maiores que 10 e menores que 100
- 7. Retorne 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. Delete os lanches com menos de 50 curtidas e retorne o nome dos lanches que restaram no banco
- 9. Retorne o nome de todos os lanches que possuam calorias abaixo de 500
- 10. Retorne o nome de todos os lanches que tenham o percentual de proteínas maior ou igual a 30 e menor ou igual a 40
- 11. Retorne 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. Adicione ketchup aos ingredientes para todos os sanduíches menos o McChicken, garantindo que não haja duplicidade nos ingredientes
- 13. Inclua o campo criadoPor em todos os documentos, colocando Ronald McDonald no valor desse campo
- 14. Crie uma query que retorne todos os lanches que possuem picles em seus ingredientes e mostre apenas os 3 primeiros itens contidos no array valoresNutricionais
- 15. Adicione o campo avaliacao em todos os documentos da coleção e efetue alterações nesse campo
- 16. Adicione o campo ultimaModificacao com a data corrente somente no sanduíche Big Mac
- 17. Retorne a quantidade total de produtos em uma nova coleção chamada resumoProdutos
- 18. Inclua bacon no final da lista de ingredientes dos sanduíches Big Mac e Quarteirão com Queijo
- 19. Remova o item cebola de todos os sanduíches
- 20. Remova o primeiro ingrediente do sanduíche Quarteirão com Queijo
- 21. Remova o último ingrediente do sanduíche Cheddar McMelt
- 22. Adicione a quantidade de vendas dos sanduíches por dia da semana
- 23. Insira 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. Ordene em todos os documentos os valores do array valoresNutricionais pelo campo percentual de forma decrescente
- 25. Adicione o valor muito sódio ao final do array tags nos produtos em que o percentual de sódio seja maior ou igual a 40
- 26. Adicione 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. Conte quantos produtos contém Mc no nome, sem considerar letras maiúsculas ou minúsculas
- 28. Conte quantos produtos têm 4 ingredientes
- 29. Renomeie o campo descricao para descricaoSite em todos os documentos
- 30. Remova o campo curtidas do item Big Mac
- 31. Retorne o nome dos sanduíches em que o número de curtidas é maior que o número de sanduíches vendidos
- 32. Retorne o nome e a quantidade de vendas (vendidos) dos sanduíches em que o número de vendas é múltiplo de 5
Embora tenha sido meu primeiro projeto utilizando um banco de dados não relacional, tive o prazer de terminar o projeto no prazo em que foi proposto, mas não deixando de consultar a documentação do MongoDB!