banco_de_dados.md

@@ -31,7 +31,7 @@ A equipe optou por não incluir os atributos nem as cardinalidades nessa etapa,
 
 Concluída a modelagem conceitual, partiu-se para a modelagem lógica, onde o modelo abstrato foi transformado em uma estrutura relacional composta por tabelas normalizadas, com chaves primárias, estrangeiras e restrições de integridade, visando garantir a consistência dos dados e evitar redundâncias.
 
-![image](uploads/161e71cb1c21b5f73bb06ad002794021/image.png)
+![image](./resources/images/modelagem-logica.png)
 
 Em seguida, essa modelagem lógica é convertida em uma modelagem física, que consiste na criação do banco de dados real dentro de um SGBD específico. 
 Nesta etapa serão gerados os scripts SQL para criar as tabelas, índices, relacionamentos e demais objetos necessários ao funcionamento do sistema.
@@ -70,7 +70,7 @@ Relacionamentos:
 
 Guarda informações de endereço relacionadas a um usuário.
 
-Atributos: id (PK), UF, city, user_id.
+Atributos: id (PK), UF, city, neighborhood, user_id
 
 Relacionamentos:
 FK para user.
@@ -79,7 +79,7 @@ FK para user.
 
 Empresa solicitante do serviço de interpretação.
 
-Atributos: id (PK), corporate_reason, cnpj.
+Atributos: id (PK), corporate_reason, cnpj
 
 Relacionamentos:
 1:1 com user (cada empresa é um usuário do sistema).
@@ -120,7 +120,7 @@ N:1 com interpreter (cada documento pertence a um intérprete)
 
 - schedule
 
-Atributos: id (PK), day, start_time, end_time
+Atributos: id (PK), day, start_time, end_time, interpreter_id
 
 Relacionamentos:
 N:1 com interpreter (um intérprete pode ter vários horários disponíveis)
@@ -137,7 +137,7 @@ N:1 com person (quem será atendido)
 
 - rating
 
-Atributos: id (PK), stars, description, appointment_id
+Atributos: id (PK), stars, description, appointment_id, created_at
 
 Relacionamentos:
 1:1 com appointment (cada avaliação está vinculada a um atendimento)
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