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Desenvolvimento & Técnico

Designer de Esquema de Banco de Dados

Projete esquemas de banco de dados com definições de tabelas, tipos de colunas, relacionamentos, índices e restrições. Suporta padrões de modelagem de dados relacionais e NoSQL.

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O Designer de Esquema de Banco de Dados traduz os requisitos da sua aplicação em esquemas de banco de dados prontos para produção. Descreva seus modelos de dados e relações, escolha seu mecanismo de banco de dados e obtenha scripts DDL completos com tabelas, colunas, tipos de dados, chaves primárias/estrangeiras, índices, restrições e arquivos de migração. Suporta bancos relacionais (PostgreSQL, MySQL, SQLite), de documentos (MongoDB, DynamoDB) e chave-valor (Redis) com designs de esquema normalizado, desnormalizado e estrela.

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Desenvolvedores

Esquema de loja de e-commerce em PostgreSQL

Desenvolvedores backend recebem uma base de DDL normalizada e pronta para produção, para começar a construir APIs em vez de debater a estrutura das tabelas.

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Entrada

Requirements
E-commerce platform: users register and place multiple orders. Each order has line items linked to products. Products belong to one or more categories and support variants (size, color) with independent SKUs and stock. Users leave verified reviews with a 1-5 star rating and optional photos. Track inventory levels per variant and order status history.
Database Type
postgresql
Schema Style
normalized
Output Format
sql-ddl
Relationships
many-to-many

Saída (trecho)

CREATE TABLE users (id BIGSERIAL PRIMARY KEY, email CITEXT UNIQUE NOT NULL, created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now());
CREATE TABLE products (id BIGSERIAL PRIMARY KEY, name TEXT NOT NULL, base_price NUMERIC(10,2));
CREATE TABLE product_variants (id BIGSERIAL PRIMARY KEY, product_id BIGINT REFERENCES products(id), sku TEXT UNIQUE, size TEXT, color TEXT, stock INT DEFAULT 0);
CREATE TABLE product_categories (product_id BIGINT, category_id BIGINT, PRIMARY KEY (product_id, category_id)); -- tabela de junção para muitos-para-muitos.
Profissionais de marketing

Data warehouse de analytics de newsletter (star schema)

Analistas de marketing recebem um star schema amigável a consultas que alimenta dashboards de campanha de análise multidimensional sem joins lentos.

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Entrada

Requirements
Marketing analytics warehouse for email campaigns. We need to report opens, clicks, unsubscribes, and conversions by campaign, subscriber segment, send date, and device. Fact table records each engagement event; dimensions cover campaign, subscriber, date, and channel for fast aggregation in BI dashboards.
Database Type
postgresql
Schema Style
star
Output Format
diagram
Relationships
simple

Saída (trecho)

fact_engagement (event_id, date_key FK, campaign_key FK, subscriber_key FK, channel_key FK, event_type, revenue)
  |-- dim_date (date_key, full_date, week, month, quarter, year)
  |-- dim_campaign (campaign_key, name, subject_line, send_type)
  |-- dim_subscriber (subscriber_key, segment, signup_source, country)
  |-- dim_channel (channel_key, device, client, os)
Granularidade: uma linha por evento de engajamento de assinante. Otimizado para agregações GROUP BY em qualquer dimensão.
Freelancers

App de faturamento para freelancer em SQLite

Freelancers solo que constroem sua própria ferramenta de faturamento recebem uma migração SQLite sem configuração que podem embarcar em um app desktop ou Electron.

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Entrada

Requirements
Lightweight invoicing app for a solo freelancer. Track clients, projects per client, time entries logged against projects, and invoices that bundle billable time entries. Each invoice has a status (draft, sent, paid, overdue) and line items. Need simple one-to-many relationships and local storage on a laptop.
Database Type
sqlite
Schema Style
normalized
Output Format
migration
Relationships
simple

Saída (trecho)

-- 0001_init.sql
CREATE TABLE clients (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT NOT NULL, email TEXT);
CREATE TABLE projects (id INTEGER PRIMARY KEY, client_id INTEGER REFERENCES clients(id), name TEXT, hourly_rate REAL);
CREATE TABLE time_entries (id INTEGER PRIMARY KEY, project_id INTEGER REFERENCES projects(id), minutes INTEGER, logged_on DATE, billed INTEGER DEFAULT 0);
CREATE TABLE invoices (id INTEGER PRIMARY KEY, client_id INTEGER REFERENCES clients(id), status TEXT DEFAULT 'draft', total REAL, issued_on DATE);

Seus resultados de Designer de Esquema de Banco de Dados aparecerão aqui

Espere blocos de código limpos com comentários, além de uma breve explicação do que mudou.

Como usar Designer de Esquema de Banco de Dados

  1. Descreva seus modelos de dados em linguagem simples: entidades, atributos e como se relacionam entre si.
  2. Selecione seu mecanismo de banco de dados alvo para tipos de dados, sintaxe e otimizações específicas do mecanismo.
  3. Escolha um estilo de esquema: normalizado para aplicativos transacionais, desnormalizado para cargas de trabalho pesadas em leitura, esquema estrela para análise.
  4. Escolha um formato de saída: SQL DDL para execução direta, scripts de migração para controle de versão ou JSON Schema para NoSQL.

Casos de uso

1

Desenhe um esquema relacional para uma aplicação SaaS com suporte a multi-inquilinos.

2

Crie esquemas de coleções do MongoDB com documentos incorporados e índices

3

Crie um esquema estrela para um data warehouse ou pipeline de análise

4

Gerar scripts de migração para uma evolução incremental do banco de dados

5

Desenhe um design de tabela única do DynamoDB com padrões de acesso GSI.

Dicas para os melhores resultados

  • Descreva seus padrões de leitura e escrita nos requisitos — isso ajuda o gerador a escolher entre designs normalizados e desnormalizados.
  • Para PostgreSQL, o gerador usará recursos avançados como colunas JSONB, índices parciais e colunas geradas onde apropriado.
  • Solicite o formato de saída 'Script de Migração' se você usar ferramentas como Flyway, Liquibase, Alembic ou Knex — a saída inclui arquivos de migração versionados.
  • Inclua os volumes de dados esperados em seus requisitos (por exemplo, '10M de usuários, 500M de pedidos') para recomendações adequadas de indexação e particionamento.

Perguntas frequentes

Pode projetar esquemas para bancos de dados NoSQL?

Sim. Para MongoDB, gera esquemas de coleção com documentos incorporados, campos de array e definições de índice. Para DynamoDB, projeta esquemas de tabela única com estratégias de chave de partição/ordenação e Global Secondary Indexes (GSIs) com base em seus padrões de acesso.

Ele lida com relacionamentos muitos-para-muitos?

Sim. Selecione 'Relação muitos-para-muitos' ou 'Complexa' para a complexidade da relação. O gerador cria tabelas de junção/pivot com chaves primárias compostas, restrições de chave estrangeira e quaisquer colunas de metadados adicionais que a relação exigir.

Qual é a diferença entre normalizado e desnormalizado?

A normalização (3NF) elimina a redundância de dados e é a melhor para aplicações transacionais onde a integridade dos dados é crítica. A desnormalização duplica alguns dados para evitar JOINs e é melhor para aplicações com alta leitura onde a velocidade da consulta importa mais do que a eficiência de armazenamento.

Posso usar a saída SQL DDL diretamente?

Sim. O SQL gerado é um DDL válido e executável para o mecanismo de banco de dados selecionado. Copie e cole no seu cliente de banco de dados, ferramenta de migração ou pipeline de CI/CD. Sempre revise em um ambiente de staging antes de executar em produção.

Inclui índices?

Sim. O gerador cria índices com base em padrões de consulta prováveis: colunas de chave estrangeira, campos frequentemente filtrados, restrições exclusivas e índices compostos para pesquisas comuns em várias colunas. Também observa quais índices são essenciais em comparação com os opcionais.

Como lida com exclusões suaves?

Quando apropriado, o gerador adiciona uma coluna deleted_at TIMESTAMPTZ com um índice parcial (WHERE deleted_at IS NULL) para PostgreSQL, garantindo que as linhas deletadas suavemente não afetem o desempenho das consultas em registros ativos.

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Escreva uma função em Python que [describe what it does]. Inclua type hints e uma docstring.

Explique este código e sugira melhorias: [paste code]

Gere testes unitários para a seguinte função: [paste function]

Escreva uma consulta SQL para [describe what you need] a partir de uma tabela com as colunas [list columns].

Crie um README.md para um projeto de [project type] com seções de instalação, uso e contribuição.

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