Wahlinformationssystem

Unser Wahlinformationssystem und die zugehörige API ist für jeden zugänglich.

Eine interaktive Übersicht ist ebenfalls verfügbar.

Artefakte

• Datenenmodell, bearbeitbar auf LucidChart
• Lastenheft
• Pflichtenheft
• Vorgehen bei der Berechnung der Sitzverteilung
• Dokumentation der Stimmabgabe
• Technologiestack
• Benchmark-Ergebnisse
• Abschlusspräsentation

Projektübersicht

Artefakte (/artifacts)

Sämtliche Artefakte und Dokumentation, wie sie oben aufgelistet sind.

Backend (/backend)

• data/
  • Datenquellen (hauptsächlich vom Bundeswahlleiter)
• logic/
  • Einlesen der Daten (initialization)
  • Applikationslogik (mit z.T. eingebetettem SQL)
  • Hilfsfunktionen zur Kommunikation mit der Datenbank
• sql/
  • bundestag/
    • Berechnung der Sitzverteilung und Mandat
    • Besondere Trigger
  • init/
    • Schemaerstellung (init.sql)
    • Indizes
    • Trigger
  • queries/
    • Daten, die an das Frontend weitergegeben werden
• test/
  • Korrrekt der Sitzverteilung
  • Korrektheit der Überhangmandate
  • Korrektheit der MDB
• server.py
  • API-Schnittstelle

Benchmarking (/benchmark)

• locustfile.py
  • Definition des Benchmarks (Wartezeit t und Anfrageverteilung)
• results/
  • Messreihen

Frontend (/frontend)

Hier liegen sämtliche Dateien und Logik, die für die Visualisierung und Bereitstellung der Webschnittstelle benötigt werden.

Installation

Voraussetzungen

• Linux
• PostgreSQL (Ver. 14 empfohlen)
• python (>= 3.9 empfohlen) mit pip
• Node.js (>= 16.x.x empfohlen) mit npm
• Evtl. muss libpq-dev installiert werden.

Vorgehen

• Klone dieses Repository:

git clone https://gitlab.db.in.tum.de/Toemmsche/datenbanken-projekt.git

• Lege in PostgreSQL eine neue Datenbank an und setze die Umgebungsvariable $DATABASE_URL auf den entsprenden Connection string.
• Starte das Backend:

cd backend
pip install -r requirements.txt
python waitress_server.py

Nach einer kurzen Initialisierungsphase sollte INFO:waitress:Serving on http://0.0.0.0:5000 ausgegeben werden.

• Starte das Frontend:

cd frontend
npm install -g @angular/cli
npm install
ng serve

Nach einer kurzen Wartezeit sollte die Benutzeroberfläche unter http://localhost:4200 erreichbar sein.

Testen

Zum Ausführen der Tests wird eine laufende Version der Datenbank benötigt.

cd backend
pip install -r requirements.txt
export $DATABASE_URL=(connection_string)
python -m unittest test/*.py

Made by Tom & Felix