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cxpedidos

Projeto teste CODGO.X de Pedidos e Clientes

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README

Projeto CXPedidos - Cadastro de Pedidos e Clientes - Teste Técnico - Hélio Marques

Cadastro de Pedidos e Clientes

Agredecimento pela Oportunidade

## Atenção CX ## Atenção CX

Requisitos Atendidos e feitos + outros recursos.

1-Criar um projeto VCL com um CRUD de clientes

## CX1

2-Realizar a integração da seguinte API para consulta de CEP: 3-Realizar a integração da seguinte API para consulta de CNPJ: 4-Realizar a integração da seguinte API para trazer o código do IBGE e informar no cadastro do cliente: 8-Realizar a alteração na rotina de consulta CEP para trazer a latitude e longitude:

## CX2

5-Salvar os dados e exibir em uma grid e também ter a opção de editar ou excluir o registro da grid

## CX5

6-Realizar a impressão de todos os registros 7-Realizar a impressão de registros selecionados

## CX6

9-As informações podem ser salvar em um banco ou em memoria(Memtable) - (caso for usar banco de teste nos passe o banco para poder testar a aplicação)

## CX8

10-Enviar o fonte por email ou o link do github com o projeto publico Enviado!!

Diagrama de Entidade e Relacionamento

## Diagrama de Entidade e Relacionamento CX

Arquitetura do Sistema

pascal
 Aplicao Client/Server;
 Aplicao Clean Code;
 Orientao a objetos;
 Padres de projeto;
 Garantir integridade do dados;
 Padro MVC;
 Camada de persistncia Firedac.

Tecnologia

pascal
Embarcadero Delphi Community Edition Version 29.0.51961.7529 
Copyright  2024 Embarcadero Technologies, Inc. All Rights Reserved.

PW DB MySQL

pascal
MySQL Installer 5.7.44
https://dev.mysql.com/downloads/installer/
root/wk@123
Service Name: MySQL57
DataBase: WKPedidos

GITHub

pascal
git init
git remote add origin git@github.com:HelioHub/cxpedidos.git
git add .
git commit -m "Firts commit"
git push -u origin main

Clean Code

pascal
https://balta.io/artigos/clean-code

Criação do Banco de Dados e Objetos do Banco

pascal
# ==== Projeto WKPedidos === #
# ====   Hlio  Marques  === #
pascal
# ==== Criao do Banco === #
#---------------------------#
#Create database WKPedidos;
#use WKPedidos;
pascal
# ==== Criao das tables e indexes === #
#---------------------------------------#
#DROP TABLE `WKPedidos`.`ItensPedido` cascade;
#DROP TABLE `WKPedidos`.`Pedidos` cascade;
#DROP TABLE `WKPedidos`.`Clientes` cascade;
#DROP TABLE `WKPedidos`.`Produtos` cascade;
pascal
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `WKPedidos`.`Clientes` (
  `CodigoClientes` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `CNPJClientes` VARCHAR(14) NULL,
  `NomeClientes` VARCHAR(80) NULL,
  `CEPClientes` VARCHAR(8) NULL,
  `RuaClientes` VARCHAR(100) NULL,
  `BairroClientes` VARCHAR(50) NULL,
  `CidadeClientes` VARCHAR(50) NULL,
  `UFClientes` VARCHAR(2) NULL,
  `LongitudeClientes` DECIMAL(17,7) NULL,
  `LatitudeClientes` DECIMAL(17,7) NULL,
  `CodIBGEClientes` VARCHAR(10) NULL,
  `NomeFantasiaClientes` VARCHAR(100) NULL,
  `SitCadastralClientes` VARCHAR(30) NULL,
  `NumeroRuaClientes` INT NULL,
  PRIMARY KEY (`CodigoClientes`),
  INDEX `INDEX_NOME` (`NomeClientes` ASC))
ENGINE = InnoDB;
pascal
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `WKPedidos`.`Produtos` (
  `CodigoProdutos` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `DescricaoProdutos` VARCHAR(80) NULL,
  `PrecoVendaProdutos` DECIMAL(17,3) NULL,
  PRIMARY KEY (`CodigoProdutos`),
  INDEX `INDEX_DESCRICAO` (`DescricaoProdutos` ASC) )
ENGINE = InnoDB;
pascal
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `WKPedidos`.`Pedidos` (
  `NumeroPedidos` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `DataEmissaoPedidos` DATETIME NULL,
  `ClientePedidos` INT NULL,
  `ValorTotalPedidos` DECIMAL(17,3) NULL,
  PRIMARY KEY (`NumeroPedidos`),
  INDEX `FK_CLIENTE_idx` (`ClientePedidos` ASC),
  INDEX `INDEX_DATAEMISSAO` (`DataEmissaoPedidos` ASC),
  CONSTRAINT `FK_CLIENTE`
    FOREIGN KEY (`ClientePedidos`)
    REFERENCES `WKPedidos`.`Clientes` (`CodigoClientes`)
    ON DELETE NO ACTION
    ON UPDATE NO ACTION)
ENGINE = InnoDB;
pascal
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `WKPedidos`.`ItensPedido` (
  `idItensPedido` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `PedidoItensPedido` INT NULL,
  `ProdutoItensPedido` INT NULL,
  `QuantidadeItensPedido` DECIMAL(10,2) NULL,
  `VlrUnitarioItensPedido` DECIMAL(17,3) NULL,
  `VlrTotalItensPedido` DECIMAL(17,3) NULL,
  PRIMARY KEY (`idItensPedido`),
  INDEX `FK_PEDIDO_idx` (`PedidoItensPedido` ASC),
  INDEX `FK_PRODUTO_idx` (`ProdutoItensPedido` ASC),
  CONSTRAINT `FK_PEDIDO`
    FOREIGN KEY (`PedidoItensPedido`)
    REFERENCES `WKPedidos`.`Pedidos` (`NumeroPedidos`)
    ON DELETE CASCADE
    ON UPDATE NO ACTION,
  CONSTRAINT `FK_PRODUTO`
    FOREIGN KEY (`ProdutoItensPedido`)
    REFERENCES `WKPedidos`.`Produtos` (`CodigoProdutos`)
    ON DELETE CASCADE
    ON UPDATE NO ACTION)
ENGINE = InnoDB;
pascal
#PRODUTOS#
INSERT INTO `wkpedidos`.`produtos` ( `DescricaoProdutos`, `PrecoVendaProdutos`) VALUES ( 'Mouse', '15');
INSERT INTO `wkpedidos`.`produtos` ( `DescricaoProdutos`, `PrecoVendaProdutos`) VALUES ( 'Monitor 14p', '200');
INSERT INTO `wkpedidos`.`produtos` ( `DescricaoProdutos`, `PrecoVendaProdutos`) VALUES ( 'CPU Intel i5', '2000');
INSERT INTO `wkpedidos`.`produtos` ( `DescricaoProdutos`, `PrecoVendaProdutos`) VALUES ( 'Teclado', '25');
INSERT INTO `wkpedidos`.`produtos` ( `DescricaoProdutos`, `PrecoVendaProdutos`) VALUES ( 'Placa-Mãe X', '500');
INSERT INTO `wkpedidos`.`produtos` ( `DescricaoProdutos`, `PrecoVendaProdutos`) VALUES ( 'Placa-Mãe Y', '600');
INSERT INTO `wkpedidos`.`produtos` ( `DescricaoProdutos`, `PrecoVendaProdutos`) VALUES ( 'Placa-Mãe W', '700');
INSERT INTO `wkpedidos`.`produtos` ( `DescricaoProdutos`, `PrecoVendaProdutos`) VALUES ( 'Placa-Vídeo X', '300');
INSERT INTO `wkpedidos`.`produtos` ( `DescricaoProdutos`, `PrecoVendaProdutos`) VALUES ( 'Placa-Vídeo Y', '400');
INSERT INTO `wkpedidos`.`produtos` ( `DescricaoProdutos`, `PrecoVendaProdutos`) VALUES ( 'Placa-Vídeo W', '500');
INSERT INTO `wkpedidos`.`produtos` ( `DescricaoProdutos`, `PrecoVendaProdutos`) VALUES ( 'Processador i3', '600');
INSERT INTO `wkpedidos`.`produtos` ( `DescricaoProdutos`, `PrecoVendaProdutos`) VALUES ( 'Processador i5', '800');
INSERT INTO `wkpedidos`.`produtos` ( `DescricaoProdutos`, `PrecoVendaProdutos`) VALUES ( 'Processador i9', '1000');
INSERT INTO `wkpedidos`.`produtos` ( `DescricaoProdutos`, `PrecoVendaProdutos`) VALUES ( 'CPU i3', '1000');
INSERT INTO `wkpedidos`.`produtos` ( `DescricaoProdutos`, `PrecoVendaProdutos`) VALUES ( 'CPU i9', '2000');
INSERT INTO `wkpedidos`.`produtos` ( `DescricaoProdutos`, `PrecoVendaProdutos`) VALUES ( 'Gabinete X', '90');
INSERT INTO `wkpedidos`.`produtos` ( `DescricaoProdutos`, `PrecoVendaProdutos`) VALUES ( 'Gabinete Y', '100');
INSERT INTO `wkpedidos`.`produtos` ( `DescricaoProdutos`, `PrecoVendaProdutos`) VALUES ( 'Gabinete W', '110');
INSERT INTO `wkpedidos`.`produtos` ( `DescricaoProdutos`, `PrecoVendaProdutos`) VALUES ( 'Camera HD', '100');
INSERT INTO `wkpedidos`.`produtos` ( `DescricaoProdutos`, `PrecoVendaProdutos`) VALUES ( 'Pad-Mouse', '5.5');

Sugestões para otimizar o Banco de dados MySQL WKPedidos:

Com Índices já Existentes, com Índices Adicionais e com Consultas SQL performáticas. Considerando boas práticas e para melhorar o desempenho das consultas.

pascal
1. ndices Sugeridos
#-----------------------------------#
    Tabela Clientes
    ndice composto para consultas por cidade e estado:
        CREATE INDEX `INDEX_CIDADE_UF` ON `WKPedidos`.`Clientes` 
          (`CidadeClientes` ASC, `UFClientes` ASC);
pascal
Tabela Produtos
ndice para consultas por preo:
    CREATE INDEX `INDEX_PRECO` ON `WKPedidos`.`Produtos` 
      (`PrecoVendaProdutos` ASC);
pascal
Tabela Pedidos
ndice para consultas por data de emisso:
    CREATE INDEX `INDEX_DATA_EMISSAO` ON `WKPedidos`.`Pedidos` 
      (`DataEmissaoPedidos` ASC);
pascal
Tabela ItensPedido
ndice composto para consultas por pedido e produto:
    CREATE INDEX `INDEX_PEDIDO_PRODUTO` ON `WKPedidos`.`ItensPedido` 
      (`PedidoItensPedido` ASC, `ProdutoItensPedido` ASC);
pascal
2. Consultas SQL Performticas
#-----------------------------------#
    Aqui esto exemplos de consultas SQL otimizadas para acessar os dados:
pascal
Consulta 1: Listar todos os pedidos de um cliente
    SELECT 
        p.NumeroPedidos, 
        p.DataEmissaoPedidos, 
        p.ValorTotalPedidos, 
        c.NomeClientes 
    FROM 
        WKPedidos.Pedidos p
    JOIN 
        WKPedidos.Clientes c ON p.ClientePedidos = c.CodigoClientes
    WHERE 
        c.CodigoClientes = ?;
    ndices utilizados:
        FK_CLIENTE (j existe na tabela Pedidos).
        INDEX_NOME (j existe na tabela Clientes).
pascal
Consulta 2: Listar todos os itens de um pedido
    SELECT 
        ip.idItensPedido, 
        ip.QuantidadeItensPedido, 
        ip.VlrUnitarioItensPedido, 
        ip.VlrTotalItensPedido, 
        pr.DescricaoProdutos 
    FROM 
        WKPedidos.ItensPedido ip
    JOIN 
        WKPedidos.Produtos pr ON ip.ProdutoItensPedido = pr.CodigoProdutos
    WHERE 
        ip.PedidoItensPedido = ?;
    ndices utilizados:
        FK_PEDIDO (j existe na tabela ItensPedido).
        INDEX_DESCRICAO (j existe na tabela Produtos).
pascal
Consulta 3: Listar todos os pedidos emitidos em um perodo
    SELECT 
        p.NumeroPedidos, 
        p.DataEmissaoPedidos, 
        p.ValorTotalPedidos, 
        c.NomeClientes 
    FROM 
        WKPedidos.Pedidos p
    JOIN 
        WKPedidos.Clientes c ON p.ClientePedidos = c.CodigoClientes
    WHERE 
        p.DataEmissaoPedidos BETWEEN ? AND ?;
    ndices utilizados:
        INDEX_DATA_EMISSAO (sugerido acima).
        FK_CLIENTE (j existe na tabela Pedidos).
pascal
Consulta 4: Listar os produtos mais vendidos
    SELECT 
        pr.DescricaoProdutos, 
        SUM(ip.QuantidadeItensPedido) AS TotalVendido 
    FROM 
        WKPedidos.ItensPedido ip
    JOIN 
        WKPedidos.Produtos pr ON ip.ProdutoItensPedido = pr.CodigoProdutos
    GROUP BY 
        pr.DescricaoProdutos
    ORDER BY 
        TotalVendido DESC;
    ndices utilizados:
        FK_PRODUTO (j existe na tabela ItensPedido).
        INDEX_DESCRICAO (j existe na tabela Produtos).
pascal
Consulta 5: Listar clientes de uma cidade e estado
    SELECT 
        CodigoClientes, 
        NomeClientes 
    FROM 
        WKPedidos.Clientes
    WHERE 
        CidadeClientes = ? AND UFClientes = ?;
    ndices utilizados:
        INDEX_CIDADE_UF (sugerido acima).
pascal
3. Boas Prticas
#-----------------------------------#
    Usar JOIN ao invs de subconsultas:
        Sempre que possvel, prefirir JOIN para unir tabelas, pois  mais eficiente do que subconsultas.
pascal
Evitar SELECT *:
    Liste apenas as colunas necessrias para reduzir a quantidade de dados processados.
pascal
Use LIMIT em consultas grandes:
    Se a consulta retornar muitos registros, usar LIMIT para paginar os resultados.
pascal
Mantenha os ndices atualizados:
    Executar ANALYZE TABLE periodicamente para atualizar as estatsticas dos ndices.
pascal
Considere particionamento de tabelas:
    Para tabelas muito grandes (ex: Pedidos), considerar particionar por data ou outro critrio relevante		
        Exemplo de particionamento por intervalo (RANGE):
        #-----------------------------------------------#
        Particionar a tabela Pedidos por ano de emisso (DataEmissaoPedidos):
pascal
Passo 1: Criar a tabela particionada
    CREATE TABLE WKPedidos.Pedidos (
        NumeroPedidos INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
        DataEmissaoPedidos DATETIME NOT NULL,
        ClientePedidos INT NOT NULL,
        ValorTotalPedidos DECIMAL(17,3) NOT NULL,
        PRIMARY KEY (NumeroPedidos, DataEmissaoPedidos), -- Chave primria composta
        INDEX FK_CLIENTE_idx (ClientePedidos ASC),
        CONSTRAINT FK_CLIENTE
            FOREIGN KEY (ClientePedidos)
            REFERENCES WKPedidos.Clientes (CodigoClientes)
            ON DELETE NO ACTION
            ON UPDATE NO ACTION
    )
    PARTITION BY RANGE (YEAR(DataEmissaoPedidos)) (
        PARTITION p2020 VALUES LESS THAN (2021),
        PARTITION p2021 VALUES LESS THAN (2022),
        PARTITION p2022 VALUES LESS THAN (2023),
        PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024),
        PARTITION pFuture VALUES LESS THAN MAXVALUE
    );
Explicao:
    A tabela  particionada por ano (YEAR(DataEmissaoPedidos)).
    Cada partio contm os pedidos de um ano especfico.
    A partio pFuture armazena pedidos com datas superiores a 2023.
Quando usar particionamento?
    Tabelas muito grandes: Quando a tabela tem milhes de registros.
    Consultas com filtros especficos: Quando as consultas frequentemente filtram por uma coluna (ex: data, regio).
    Necessidade de manuteno granular: Quando voc precisa gerenciar partes especficas dos dados (ex: excluir dados antigos).
Limitaes:
    Chave primria: A coluna usada no particionamento deve fazer parte da chave primria.
    ndices globais: ndices que abrangem todas as parties podem ser menos eficientes.
    Complexidade: O particionamento aumenta a complexidade do banco de dados.
pascal
4. Exemplo de Consulta com Paginao
#-----------------------------------#
    Aqui est um exemplo de consulta paginada para listar pedidos:
        SELECT 
            p.NumeroPedidos, 
            p.DataEmissaoPedidos, 
            p.ValorTotalPedidos, 
            c.NomeClientes 
        FROM 
            WKPedidos.Pedidos p
        JOIN 
            WKPedidos.Clientes c ON p.ClientePedidos = c.CodigoClientes
        ORDER BY 
            p.DataEmissaoPedidos DESC
        LIMIT 10 OFFSET 0; -- Pgina 1 (10 primeiros registros)
        ndices utilizados:
            INDEX_DATA_EMISSAO (sugerido acima).
            FK_CLIENTE (j existe na tabela Pedidos).
pascal
5. Exemplo de Consulta com Filtro Composto
#-----------------------------------#
    Aqui est um exemplo de consulta com filtro composto (cidade e estado):
        SELECT 
            CodigoClientes, 
            NomeClientes 
        FROM 
            WKPedidos.Clientes
        WHERE 
            CidadeClientes = 'São Paulo' AND UFClientes = 'SP';			
        ndices utilizados:
            INDEX_CIDADE_UF (sugerido acima).
pascal
6. Exemplo de Consulta com Agregao
#-----------------------------------#
    Aqui est um exemplo de consulta agregada para calcular o valor total de pedidos por cliente:
        SELECT 
            c.NomeClientes, 
            SUM(p.ValorTotalPedidos) AS TotalPedidos 
        FROM 
            WKPedidos.Pedidos p
        JOIN 
            WKPedidos.Clientes c ON p.ClientePedidos = c.CodigoClientes
        GROUP BY 
            c.NomeClientes
        ORDER BY 
            TotalPedidos DESC;
        ndices utilizados:
            FK_CLIENTE (j existe na tabela Pedidos).
            INDEX_NOME (j existe na tabela Clientes).
pascal
7. Conceito de Pginao LIMIT e OFFSET no SELECT
#-----------------------------------#
    A combinao de LIMIT e OFFSET  usada para dividir os resultados em "pginas". Por exemplo:
pascal
Pgina 1:
    SELECT * FROM WKPedidos.Pedidos LIMIT 10 OFFSET 0;
    Retorna os registros 1 a 10.
Pgina 2:
    SELECT * FROM WKPedidos.Pedidos LIMIT 10 OFFSET 10;
    Retorna os registros 11 a 20.
Pgina 3:
    SELECT * FROM WKPedidos.Pedidos LIMIT 10 OFFSET 20;
    Retorna os registros 21 a 30.
pascal
Quando usar LIMIT e OFFSET?
    Paginao de resultados: Para exibir resultados em pginas (ex: 10 registros por pgina).
    Consultas grandes: Para evitar retornar muitos registros de uma s vez, o que pode sobrecarregar a aplicao ou o banco de dados.
    Testes rpidos: Para verificar rapidamente um subconjunto de dados.
pascal
Cuidados ao usar OFFSET:
    Desempenho: Em tabelas muito grandes, o OFFSET pode ser lento, pois o banco de dados precisa "pular" os registros anteriores antes de retornar os resultados.
    Alternativa: Para melhorar o desempenho em grandes conjuntos de dados, considere usar uma coluna de referncia (ex: id ou data) para paginar os resultados, em vez de OFFSET.

Connection FIREDAC com MySQL

pascal
O FireDac do Delphi 12 32bits s funciona com MySQL 5.7.44 32 bits, DLL especfica:
.\DLL\libmysql.dll
pascal
================================
definition parameters
================================
Port=3306
Database=wkpedidos
User_Name=root
Password=*****
Server=localhost
DriverID=MySQL
Name=WKConnection
================================
FireDAC info
================================
Tool = RAD Studio 12
FireDAC = 29.0.51961.7529
Platform = Windows 32 bit
Defines = FireDAC_NOLOCALE_META;FireDAC_MONITOR;
  FireDAC_SynEdit
================================
Client info
================================
Loading driver MySQL ...
DLL = C:\program files (x86)\embarcadero\studio\23.0\bin\libmysql.dll
Client version = 500270000
================================
Session info
================================
Checking session ...
  Warning: The client [5.0.27.0.0] version or less does not support multiple result sets or output parameters of prepared statement.
Current catalog = 
Current schema = 
Server info = 5.7.44-log
Client info = 5.0.27
Characterset name = latin1
Host info = localhost via TCP/IP
Name modes = CILCTD
SSL Cipher =

O componente TIdHTTP usa a biblioteca OpenSSL

Para conexão da API Brasil estou usando a biblioteca Indy e para carregar as bibliotecas SSL necessárias para fazer requisições HTTPS é importante ter as as DLLs do OpenSSL no PATH do sistema ou no diretório do executável

Estão no Projeto na pasta .\DDL libeay32.dll ssleay32.dll

DUMP do Banco de Dados MySQL

Estão no Projeto na pasta .\DUMP

Feito gráficos na Aplicação em HTML/CSS/JS

pascal
De Barra

## Gráficos CX ## Gráficos CX

pascal
De Pizza