Gestión Empresarial - Backend

Este es el backend del sistema de gestión de empresas. Proporciona una API que permite a los usuarios realizar operaciones CRUD (Crear, Leer, Actualizar, Eliminar) sobre las empresas registradas en la base de datos. Es desarrollado con Node.js, Express, MySQL y está publicada en Heroku.

Para el frontend, da clic aquí

Tecnologías Usadas

• Node.js: Entorno de ejecución para el servidor backend.
• Express.js: Framework para Node.js que simplifica la creación de servidores y el manejo de rutas.
• MySQL: Base de datos relacional utilizada para almacenar los datos.
• mysql2: Cliente MySQL para Node.js con soporte para Promesas.
• dotenv: Carga las variables de entorno desde un archivo .env para configuración segura.
• JAWSDB: Base de datos MySQL en la nube usada en Heroku.
• Heroku: Plataforma utilizada para el despliegue del backend.
• Express Validator: Middleware(interceptor) para validar los campos recibidos del frontend.

Características

• Crear empresa: Agregar una nueva empresa con los detalles como nombre, fecha de constitución, tipo de empresa, comentarios y definir si es favorita.
• Consultar empresas: Obtener una lista de todas las empresas almacenadas, ordenadas alfabéticamente por nombre.
• Consultar una empresa: Obtener los detalles de una empresa específica mediante su ID.
• Editar empresa: Actualizar la información de una empresa existente.
• Eliminar empresa: Eliminar una empresa de la base de datos.

Estructura del Proyecto

• index.js: Archivo principal donde se configuran las rutas y se inicializa el servidor Express.
• controllers.js: Controladores que gestionan la lógica para las operaciones CRUD.
• db.js: Configuración de la conexión a la base de datos MySQL, incluyendo soporte para JAWSDB en Heroku.
• middleware.js: Intercepta las peticiones del frontend y valida los campos según sea necesario.

Uso de IA

• Sugerencia del uso de express-validator: Utilicé herramientas de Inteligencia Artificial para optimizar la validación de los campos del formulario. Inicialmente implementé validaciones a nivel de base de datos según los requisitos (longitud, formato de fecha, campos obligatorios y opcionales, etc.), pero los campos con formatos incorrectos o vacíos no eran gestionados adecuadamente durante las pruebas. Al investigar soluciones, me sirvió la sugerencia de ChatGPT con express-validator para interceptar y validar los datos en el servidor antes de que lleguen a la base de datos.