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Sumário

1. Banco de Dados
   1. Descrição
   2. Banco de dados escolhido (PostgreSQL)
   3. Diagrama do banco de dados
   4. Relacionamentos

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Banco de Dados

Descrição

Esta seção visa fornecer uma breve introdução sobre o banco de dados escolhido para armazenar as informações manipuladas pela aplicação desenvolvida, assim como sua configuração e integrações no projeto.

Optou-se por utilizar o PostgreSQL como sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD) devido à sua escalabilidade, confiabilidade e suporte avançado a consultas SQL.

No projeto, o PostgreSQL é integrado ao backend desenvolvido em Python, onde as entidades são manipuladas por meio de repositórios, que realizam as operações de leitura, escrita e atualização diretamente no banco. Por meio do SQLAlchemy, essa abordagem segue o padrão ORM (Object Relational Mapping), garantindo maior organização e segurança na manipulação dos dados.

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Banco de dados escolhido (PostgreSQL)

A escolha de um banco de dados relacional possibilitou a estruturação das informações em tabelas relacionadas, assegurando integridade referencial e consistência dos dados.

Além de atender aos requisitos tradicionais de um SGBD, o PostgreSQL foi escolhido também por oferecer suporte a vetores, recurso essencial para o projeto, que irá utilizar Inteligência Artificial (IA) para implementar uma pesquisa inteligente baseada em vetores.
Com esse recurso, é possível realizar operações como busca semântica, recomendação de conteúdo e análise de similaridade diretamente no banco de dados, sem depender de ferramentas externas.

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Principais motivos para a escolha do PostgreSQL

O PostgreSQL oferece suporte a diversos recursos avançados, como:

• Transações seguras, prevenindo inconsistências e garantindo confiabilidade nos dados.
• Chaves primárias e estrangeiras para definir relacionamentos claros entre entidades.
• Índices que otimizam a performance de consultas complexas.
• Suporte a JSON, permitindo armazenar e manipular dados semiestruturados.
• Banco vetorial integrado, através da extensão pgvector, possibilitando:
  • Armazenamento de vetores de embeddings gerados por modelos de IA.
  • Consultas para busca semântica e similaridade entre dados.
  • Implementação de recomendações inteligentes diretamente no banco.

Essa estrutura atende plenamente às necessidades do projeto, permitindo:

• Organização e consistência dos dados por meio de um modelo relacional bem definido.
• Eficiência em consultas mesmo em cenários com múltiplos usuários interagindo simultaneamente.
• Integração nativa com IA, facilitando o desenvolvimento de funcionalidades avançadas, como:
  • Busca inteligente por similaridade.
  • Sugestões automáticas baseadas em contexto.
  • Melhor experiência de navegação e descoberta de conteúdo para os usuários.

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Diagrama do banco de dados

Abaixo está a representação visual do banco de dados, mostrando as entidades principais e como elas se relacionam:

Relacionamentos do Banco de Dados

Esta seção descreve como as tabelas do banco de dados estão conectadas, detalhando os relacionamentos entre as entidades principais.

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1. Tabela usuarios

• Relacionamentos:
  • Relaciona-se com a tabela iniciativas através dos campos:
    • criado_por → Identifica o usuário que criou a iniciativa.
    • editado_por → Identifica o usuário que editou a iniciativa.
    • deletado_por → Identifica o usuário que deletou a iniciativa.
  • Cardinalidade:
    • Um usuário (0,1) pode criar, editar ou deletar muitas iniciativas.
    • Uma iniciativa deve ter pelo menos um usuário associado como criador.

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2. Tabela organizadores

• Relacionamentos:
  • Está vinculada à tabela iniciativas por meio do campo organizador_id.
  • Cada iniciativa está vinculada a um único organizador.
  • Cardinalidade:
    • Um organizador (1) pode estar relacionado a muitas iniciativas (N).

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3. Tabela iniciativas

• Relacionamentos principais:
  • Com organizadores:
    • Cada iniciativa tem um organizador responsável, definido pelo campo organizador_id.
  • Com usuarios:
    • Relaciona-se aos usuários através dos campos de auditoria:
      • criado_por, editado_por, deletado_por.
  • Com iniciativa_horarios:
    • Uma iniciativa pode ter vários horários cadastrados.
    • Relacionamento 1:N (uma iniciativa para muitos registros de horários).
  • Com tags:
    • Relacionamento muitos para muitos (N:N) através da tabela intermediária iniciativa_tag.

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4. Tabela iniciativa_horarios

• Relacionamentos:
  • Relaciona-se diretamente com a tabela iniciativas através do campo iniciativa_id.
  • Cardinalidade:
    • Uma iniciativa (1) pode ter vários horários cadastrados (N).
    • Cada horário pertence a apenas uma iniciativa.

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5. Tabela tags

• Relacionamentos:
  • Conectada à tabela iniciativas através da tabela intermediária iniciativa_tag.
  • Cardinalidade:
    • Uma tag (1) pode estar associada a várias iniciativas (N).
    • Uma iniciativa (1) pode conter várias tags (N).
  • Este é um relacionamento clássico de muitos para muitos (N:N).

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6. Tabela iniciativa_tag (tabela intermediária)

• Função:
  • Faz a ligação entre iniciativas e tags.
• Campos principais:
  • iniciativa_id → Referência para a tabela iniciativas.
  • tag_id → Referência para a tabela tags.
• Cardinalidade:
  • Cada registro associa uma iniciativa a uma tag específica.

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7. Tabela contatos

• Relacionamentos:
  • Não possui relacionamentos diretos com outras tabelas no momento.
  • É usada para armazenar mensagens enviadas pelos usuários, contendo:
    • Nome
    • E-mail
    • Assunto
    • Mensagem
    • Data de envio (enviado_em)

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Resumo em formato de tabela

Tabela	Relaciona-se com	Tipo de relacionamento
usuarios	iniciativas	1:N (auditoria: criado, editado, deletado)
organizadores	iniciativas	1:N
iniciativas	organizadores, usuarios, iniciativa_horarios, iniciativa_tag	Vários (1:N e N:N)
iniciativa_horarios	iniciativas	1:N
tags	iniciativas (via iniciativa_tag)	N:N
iniciativa_tag	iniciativas, tags	Tabela intermediária
contatos	-	Isolada (sem relacionamento)

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Representação geral dos relacionamentos

• Usuários gerenciam iniciativas (criando, editando, deletando).
• Organizadores estão vinculados a iniciativas como responsáveis principais.
• Iniciativas têm múltiplos horários e podem ser categorizadas por várias tags.
• Tags são gerenciadas através da tabela intermediária iniciativa_tag.
• Contatos servem como um repositório de mensagens enviadas, sem conexões diretas com outras entidades.