API E-commerce - JSON Server

API REST mockada para projeto de curso Databricks com estrutura Medallion (Bronze, Silver, Gold).

📋 Sobre o Projeto

Este é um JSON Server contendo dados de e-commerce estruturados para ser consumido no Databricks Free Edition, processado através da arquitetura Medallion e visualizado no Power BI.

🗂️ Estrutura de Dados

A API contém os seguintes endpoints:

Tabelas Principais

• categorias - Categorias de produtos (5 registros)
• fornecedores - Fornecedores dos produtos (5 registros)
• produtos - Catálogo de produtos (10 registros)
• clientes - Base de clientes (8 registros)
• pedidos - Pedidos realizados (15 registros)
• itens_pedido - Itens de cada pedido (25 registros)
• cupons - Cupons de desconto (4 registros)
• avaliacoes - Avaliações de produtos (5 registros)

Campos Enriquecidos

Produtos:

• SKU, marca, modelo, cor, tamanho
• Preço de venda e custo
• Controle de estoque (atual e mínimo)
• Dimensões e peso
• Avaliações médias e quantidade
• Datas de criação/atualização

Pedidos:

• Status (processando, em_transito, entregue, cancelado)
• Status de pagamento (pendente, pago, estornado)
• Métodos de pagamento (cartao_credito, cartao_debito, pix, boleto)
• Informações de entrega
• Aplicação de cupons de desconto
• Datas previstas e reais de entrega

Clientes:

• Informações demográficas completas
• Endereços completos
• Estatísticas de compras

Itens de Pedido:

• Quantidades
• Preços unitários
• Descontos por item
• Subtotal calculado

🚀 Como Usar

Instalação Local

# Instalar dependências
npm install

# Executar em modo desenvolvimento
npm run dev

# Ou usar o servidor padrão
npm start

A API estará disponível em: http://localhost:3000

Deploy

Vercel

1. Instalar Vercel CLI: npm i -g vercel
2. Executar: vercel
3. Ou fazer deploy via GitHub/GitLab conectando o repositório

Render

1. Conectar repositório no Render
2. O arquivo render.yaml já está configurado
3. Deploy automático ao fazer push

📡 Endpoints Disponíveis

Todos os endpoints seguem o padrão REST do JSON Server:

GET    /categorias          - Lista todas as categorias
GET    /categorias/:id      - Busca categoria por ID
GET    /fornecedores        - Lista todos os fornecedores
GET    /fornecedores/:id    - Busca fornecedor por ID
GET    /produtos            - Lista todos os produtos
GET    /produtos/:id        - Busca produto por ID
GET    /clientes            - Lista todos os clientes
GET    /clientes/:id        - Busca cliente por ID
GET    /pedidos             - Lista todos os pedidos
GET    /pedidos/:id         - Busca pedido por ID
GET    /itens_pedido        - Lista todos os itens
GET    /itens_pedido/:id    - Busca item por ID
GET    /cupons              - Lista todos os cupons
GET    /cupons/:id          - Busca cupom por ID
GET    /avaliacoes          - Lista todas as avaliações
GET    /avaliacoes/:id      - Busca avaliação por ID

Filtros e Buscas

# Filtrar por campo
GET /produtos?categoria_id=1
GET /pedidos?status=entregue
GET /clientes?status=ativo

# Buscar por texto
GET /produtos?q=smartphone
GET /clientes?nome_like=Ana

# Ordenar
GET /produtos?_sort=preco&_order=desc
GET /pedidos?_sort=data_pedido&_order=desc

# Paginar
GET /produtos?_page=1&_limit=10

# Relacionamentos
GET /pedidos/1?_embed=itens_pedido
GET /produtos/1?_embed=avaliacoes

🎯 Uso no Databricks

Estrutura Medallion Proposta

Bronze Layer (Raw):

• Ingestão direta da API
• Dados brutos sem transformação
• Preservação completa dos dados originais

Silver Layer (Cleansed):

• Limpeza e padronização
• Validações de dados
• Tratamento de nulos e erros
• Normalização de formatos (datas, valores monetários)

Gold Layer (Business):

• Modelo dimensional (Dimensões e Fatos)
• Agregações e métricas de negócio
• Preparado para Power BI

Dimensões Sugeridas

• Dim_Cliente
• Dim_Produto
• Dim_Categoria
• Dim_Fornecedor
• Dim_Data
• Dim_Cupom

Fatos Sugeridas

• Fato_Vendas (baseada em pedidos e itens_pedido)
• Fato_Estoque (baseada em produtos)

📊 Visualização Power BI

Conectar ao Databricks Gold Layer e criar dashboards com:

• Vendas por período, produto, categoria, cliente
• Análise de estoque
• Performance de cupons
• Avaliações de produtos
• Métricas de entrega

🔧 Tecnologias

• Node.js
• JSON Server
• Deploy: Vercel / Render

📝 Notas

• Este é um projeto de aprendizado
• Dados são mockados e fictícios
• Ideal para demonstrar pipeline de dados end-to-end