Explicação da Estratégia de Performance

Minha estratégia de performance foi otimizar a busca na consulta utilizando o último ID consultado.

Fluxo de Consulta:

1. Primeira Consulta (Full Scan):

   • Varre toda a tabela para montar o dashboard inicial.
   • Retorna os dados junto com o último ID por origin.
   • Exemplo: Se email tem 10k registros e mobile tem 200k, retorna:
     • Último ID de email: 10000
     • Último ID de mobile: 350000
   • O frontend armazena esses IDs no sessionStorage.

2. Próximas Consultas (Otimizadas):

   • Envia os últimos IDs salvos para o backend.
   • A consulta filtra a partir desses IDs, evitando um table scan completo.
   • Reduz significativamente o tempo de busca, pois não precisa varrer a tabela inteira.

3. WebSocket para Atualização em Tempo Real:

   • No backend, criei um WebSocket que consulta periodicamente passando o último ID.
   • WebSocket é mais performático por ser full-duplex.

Otimizações no Banco de Dados:

• Índice Composto: Criei um índice em (origin, created_at), que é mais eficiente do que índices separados.
• Consulta Agrupada: Busca agrupada por origin, date e id.
• JOIN Otimizado: Utilizei JOIN (mais performático por usar paralelismo) e filtro pelo último ID, reduzindo I/O e volume de dados retornados.

Melhoria Futura (Caso Real):

• Pré-processamento Assíncrono:
  • Na inserção dos dados, disparar um evento assíncrono para calcular e armazenar em um banco de consulta dedicado.
  • Reduziria ainda mais a carga no banco principal e melhoraria a performance.

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Como Testar Localmente

Opção 1: Docker (Banco já configurado)

1. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/alexfreire33/teste.git
   cd teste

2. Suba os containers (Aguarde finalizar todo o processo):

   docker compose up --build
   # ou
   docker-compose up --build

3. Url para testar localmente:
   http://localhost:3000/

Opção 2: Acessar Demonstração Online

• Link do EC2 + RDS:
  http://54.197.94.183:3000/
• Para dados em tempo real:
  Ative a opção "Atualização automática (WebSocket)" no dashboard.

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Observação: O banco de dados usado localmente já está completo com índices e colunas otimizadas, hospedado em um Google Drive para facilitar o teste.