Servicio de Precios de Marca

measured by JaCoCo

Disclaimer

De acuerdo con los requisitos del proyecto: No se ha realizado un JOIN con la tabla BRANDS para obtener los nombres de las marcas. No se han utilizado frameworks como Spring Data o Hibernate; se optó por consultas SQL de bajo nivel para optimizar el acceso a la base de datos. Si se requiere, se pueden hacer cambios posteriores para incluir estas funcionalidades o frameworks adicionales.

Descripción del Proyecto

Este proyecto implementa un servicio REST en Spring Boot 4.0.1 que permite consultar el precio final de un producto en una cadena de tiendas para un rango de fechas determinado, siguiendo los criterios de prioridad y tarifas definidos en la tabla PRICES de ejemplo.

Tabla de ejemplo PRICES:

BRAND_ID	START_DATE	END_DATE	PRICE_LIST	PRODUCT_ID	PRIORITY	PRICE	CURR
1	2020-06-14 00:00:00	2020-12-31 23:59:59	1	35455	0	35.50	EUR
1	2020-06-14 15:00:00	2020-06-14 18:30:00	2	35455	1	25.45	EUR
1	2020-06-15 00:00:00	2020-06-15 11:00:00	3	35455	1	30.50	EUR
1	2020-06-15 16:00:00	2020-12-31 23:59:59	4	35455	1	38.95	EUR

Campos:

• BRAND_ID: Identificador de la cadena (1 = ZARA).
• START_DATE, END_DATE: Rango de fechas de validez del precio.
• PRICE_LIST: Identificador de la tarifa aplicable.
• PRODUCT_ID: Código del producto.
• PRIORITY: Prioridad para desambiguar entre tarifas superpuestas.
• PRICE: Precio final de venta.
• CURR: Moneda (ISO 4217).

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Funcionalidad

El servicio REST provee un endpoint:

Parámetros de entrada:

• date (fecha de aplicación)
• productId (identificador del producto)
• brandId (identificador de la cadena)

Salida esperada:

• productId
• brandId
• priceList
• startDate
• endDate
• price
• currency

El servicio retorna la tarifa aplicable siguiendo la prioridad indicada en la tabla.

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API REST – Consulta de Precio Final

Endpoint:

GET /prices/final

Parámetros de Entrada (query parameters)

Nombre	Tipo	Descripción	Obligatorio
date	string	Fecha y hora de aplicación del precio (ISO 8601, ej. 2020-06-14T10:00:00)	Sí
productId	long	Identificador del producto, productId > 0	Sí
brandId	long	Identificador de la cadena/brand, brandId > 0	Sí

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Ejemplo

curl "http://localhost:8080/prices/final?date=2020-06-14T10:00:00&productId=XXX&brandId=XXX"

1. Respuesta exitosa (200 OK)

   {
   "productId": 35455,
   "brandId": 1,
   "priceList": 1,
   "startDate": "2020-06-14T00:00:00",
   "endDate": "2020-12-31T23:59:59",
   "price": 35.50,
   "curr": "EUR"
   }

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2. Errores posibles

• Precio no encontrado

HTTP Status: 200 OK, body: null

• Parámetro inválido

HTTP Status: 400 Bad Request

Ejemplo:

{
  "error": "Bad Request",
  "fields": {
      "productId": "must be greater than or equal to 0"
  },
  "message": "Constraint violation",
  "status": 400,
  "timestamp": "2026-01-15T11:41:04Z"
}

• Error de base de datos / interno

HTTP Status: 500 Internal Server Error

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Headers de respuesta

• Cache-Control: no-cache
• X-Request-ID: <ID único por request>

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Tecnologías y Decisiones de Diseño

• Spring Boot: Framework principal para el servicio REST y configuración de la aplicación.
• H2 en memoria: Base de datos ligera para inicialización de datos de ejemplo y pruebas.
• JDBC con NamedParameterJdbcTemplate: Se optó por consultas de bajo nivel en vez de Spring Data o Hibernate, para tener control total sobre la optimización de las consultas y ordenamiento por prioridad.
• Arquitectura hexagonal mínima: Separación de capas port-in (casos de uso), port-out (repositorio) y adaptadores (in y out) para mantener flexibilidad y testabilidad.
• Lombok: Utilizado con annotation processing para reducir código boilerplate (constructores, getters/setters, equals/hashCode), mejorando la legibilidad y mantenibilidad del código.
• MapStruct: Empleado para la generación automática de mappers entre entidades y DTOs en tiempo de compilación, garantizando alto rendimiento y evitando reflexión en tiempo de ejecución.
• Logback: Sistema de logging configurado con appender rotativo, para capturar eventos importantes de ejecución y errores.
• Pruebas:
  • Unitarias para validar creación de entidades y excepciones.
  • Integración con MockMvc para verificar los cinco escenarios solicitados.
  • Cobertura medida con JaCoCo.

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Pruebas

Se validaron los siguientes escenarios según los datos de ejemplo:

1. 14-06-2020 10:00 → Product 35455, Brand 1 → priceList=1, price=35.50 EUR
2. 14-06-2020 16:00 → Product 35455, Brand 1 → priceList=2, price=25.45 EUR
3. 14-06-2020 21:00 → Product 35455, Brand 1 → priceList=1, price=35.50 EUR
4. 15-06-2020 10:00 → Product 35455, Brand 1 → priceList=3, price=30.50 EUR
5. 16-06-2020 21:00 → Product 35455, Brand 1 → priceList=4, price=38.95 EUR

Todos los tests se ejecutan sobre la base de datos H2 en memoria, inicializada al arranque de la aplicación con los datos de ejemplo.

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Ejecución

1. Clonar el repositorio

git clone https://github.com/Lindenson/BrandPrice.git
cd BrandPrice
mvn clean install
mvn spring-boot:run

curl "http://localhost:8080/prices/final?date=2020-06-14T10:00:00&productId=35455&brandId=1" 

2. H2 Console

http://localhost:8080/h2-console

Estructura del proyecto

src/
├─ main/java/com/wolper/prices # Código principal de la aplicación
├─ test/java/com/wolper/prices/* # Unit tests, and...
└─ test/java/com/wolper/prices/it # Integración tests