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Jp-moraiss/SuperStats

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📋 Índice

O SuperStats é uma aplicação web completa para gerenciamento e análise de dados sobre personagens de super-heróis, desenvolvida como projeto acadêmico para a disciplina de Banco de Dados. O sistema permite que usuários (Fãs) cadastrem, visualizem e analisem informações sobre personagens, HQs, filmes e participem de pesquisas sobre seus personagens favoritos.

🛠️ Tecnologias Utilizadas

Backend

  • Java 21
  • Spring Boot 3.5.6
  • MySQL (SGBD)
  • Flyway (Migração de Banco de Dados)
  • Spring Security (Autenticação JWT)
  • JWT (JSON Web Tokens)

Frontend

  • Next.js 15.5.6
  • React 19.1.0
  • TypeScript
  • Recharts (Gráficos)
  • Tailwind CSS
  • Styled Components

APIs Externas

  • Superhero API (Dados de personagens)
  • Comic Vine API (Dados de HQs)
  • TMDB API (Dados de filmes)

📦 Pré-requisitos

Antes de começar, você precisará ter instalado:

  1. Java 21 ou superior
  2. Maven 3.6+
  3. Node.js 18+ e npm
  4. MySQL 8.0+
  5. Chaves de API:
    • Superhero API Token
    • Comic Vine API Key
    • TMDB API Key

⚙️ Configuração e Instalação

1. Clone o repositório

git clone <url-do-repositório>
cd SuperStats

2. Configuração do Banco de Dados

O banco de dados será criado automaticamente pelo Flyway na primeira execução. Certifique-se de que o MySQL está rodando.

3. Configuração das Variáveis de Ambiente

Backend (Windows PowerShell)

No diretório back/, configure as variáveis de ambiente:

$env:MYSQL_USER="seu_usuario_mysql"
$env:MYSQL_PASSWORD="sua_senha_mysql"
$env:TMDB_API_KEY="sua_chave_tmdb"
$env:COMICVINE_API_KEY="sua_chave_comicvine"
$env:SUPERHERO_API_TOKEN="seu_token_superhero"

Backend (Linux/Mac)

No diretório back/, configure as variáveis de ambiente:

export MYSQL_USER="seu_usuario_mysql"
export MYSQL_PASSWORD="sua_senha_mysql"
export TMDB_API_KEY="sua_chave_tmdb"
export COMICVINE_API_KEY="sua_chave_comicvine"
export SUPERHERO_API_TOKEN="seu_token_superhero"

4. Instalação das Dependências

Backend

cd back
mvn clean install

Frontend

cd front
npm install

🚀 Como Executar o Projeto

Backend

  1. Configure as variáveis de ambiente (conforme seção anterior)
  2. No diretório back/, execute:
mvn spring-boot:run

O servidor estará disponível em http://localhost:8080

Frontend

  1. No diretório front/, execute:
npm run dev

A aplicação estará disponível em http://localhost:3000

📁 Estrutura do Projeto

SuperStats/
├── back/                          # Backend (Spring Boot)
│   ├── src/main/java/com/cesar/superstats/
│   │   ├── config/                 # Configurações (Security, Flyway, etc.)
│   │   ├── controller/            # Controllers REST
│   │   ├── service/                 # Lógica de negócio
│   │   ├── repository/            # Acesso a dados
│   │   ├── model/entities/        # Entidades JPA
│   │   ├── dto/                    # Data Transfer Objects
│   │   └── database/               # Configuração de conexão
│   └── src/main/resources/
│       ├── db/migration/          # Scripts SQL do Flyway
│       └── application.properties  # Configurações da aplicação
│
└── front/                          # Frontend (Next.js)
    ├── src/
    │   ├── app/                    # Rotas e páginas
    │   ├── components/             # Componentes React
    │   │   ├── charts/             # Componentes de gráficos
    │   │   ├── dashboard/          # Componentes do dashboard
    │   │   └── lazy/               # Componentes lazy-loaded
    │   ├── lib/                    # Utilitários
    │   ├── shared/                 # Código compartilhado
    │   └── styles/                 # Estilos globais
    └── public/                     # Arquivos estáticos

📚 Documentação das Etapas

Etapa 1 - Modelagem Relacional

Descrição: Modelagem do esquema relacional do banco de dados, incluindo:

  • Entidades principais: Fa, Personagem, Personagem_Novo, HQ, Filme, Pesquisa, Pergunta, Resposta
  • Entidades auxiliares: Base, Alter_Egos, Conexoes, Consome_Filme, Consome_HQ
  • Relacionamentos entre entidades
  • Cardinalidades e integridade referencial

Etapa 2 - Criação de Tabelas e Inserção de Dados

📍 Localização dos Arquivos

Arquivo Principal: back/src/main/resources/db/migration/V1__create_core_tables.sql

Conteúdo:

  • Criação das tabelas principais com todas as constraints necessárias
  • Definição de chaves primárias, estrangeiras e únicas
  • Constraints CHECK, DEFAULT, UNIQUE
  • ON DELETE CASCADE: Tabelas Pergunta, Resposta, Base, Alter_Egos, Conexoes
  • ON DELETE SET NULL: Tabelas Personagem_Novo (fk_fa_criador_id), Resposta (fk_Personagem_id)

Arquivo Auxiliar: back/src/main/resources/db/migration/V2__create_aux_tables.sql

Conteúdo:

  • Tabelas auxiliares: Base, Alter_Egos, Conexoes, Consome_Filme, Consome_HQ
  • Constraints de integridade referencial

Inserção de Dados: back/src/main/resources/db/migration/V3__insert_initial_survey_data.sql

Conteúdo:

  • Inserção de dados iniciais para Pesquisa e Pergunta
  • Mínimo de 30 tuplas por tabela (inserções via aplicação e APIs externas)

Constraints Implementadas:

  1. UNIQUE:

    • Fa.username (linha 8)
    • Fa.email (linha 9)
    • HQ.api_detail_url (linha 55)
    • Filme.tmdb_id (linha 66)
    • Resposta.uq_fa_pergunta (linha 98)

  2. NOT NULL:

    • Fa.username, Fa.email, Fa.nome, Fa.password
    • Personagem.nome
    • Personagem_Novo.nome
    • Filme.titulo
    • Resposta.fk_Pergunta_id

  3. DEFAULT:

    • Fa.data_nascimento (DEFAULT NULL)
    • Conquistas_Fa.data_conquista (CURRENT_TIMESTAMP)
    • Log_Alteracoes_Fa.data_alteracao (CURRENT_TIMESTAMP)

  4. ON DELETE CASCADE:

    • Pergunta → Pesquisa (linha 83)
    • Resposta → Fa, Pergunta (linhas 95, 97)
    • Base → Personagem (linha 6)
    • Alter_Egos → Personagem (linha 14)
    • Conexoes → Personagem (linhas 22, 24)
    • Consome_Filme → Fa, Filme (linhas 32, 34)
    • Consome_HQ → Fa, HQ (linhas 42, 44)

  5. ON DELETE SET NULL:

    • Personagem_Novo.fa_criador_id → Fa.id (linha 51)
    • Resposta.fk_Personagem_id → Personagem.id (linha 93)

Etapa 3 - Interface Funcional com Dashboard (Primeira Versão)

📍 Operações CRUD

✅ Inserção (CREATE)

Tabelas com Inserção Implementada:

  1. Fa (Usuários)

    • Arquivo: back/src/main/java/com/cesar/superstats/repository/FaRepository.java
    • Método: save(Fa fa) (linha 59)
    • Controller: back/src/main/java/com/cesar/superstats/controller/AuthController.java
    • Endpoint: POST /api/auth/register
    • Frontend: front/src/app/auth/register/page.tsx

  2. Personagem_Novo

    • Arquivo: back/src/main/java/com/cesar/superstats/repository/PersonagemNovoRepository.java
    • Método: save(PersonagemNovo personagem) (linha 91)
    • Controller: back/src/main/java/com/cesar/superstats/controller/PersonagemNovoController.java
    • Endpoint: POST /api/personagens-novo
    • Frontend: front/src/app/personagens/page.tsx

  3. HQ

    • Arquivo: back/src/main/java/com/cesar/superstats/repository/HQRepository.java
    • Método: save(HQ hq) (linha 65)
    • Controller: back/src/main/java/com/cesar/superstats/controller/HQController.java
    • Endpoint: POST /api/hqs
    • Frontend: front/src/app/hqs/page.tsx (via busca e adição)

  4. Filme

    • Arquivo: back/src/main/java/com/cesar/superstats/repository/FilmeRepository.java
    • Método: save(Filme filme) (linha 70)
    • Controller: back/src/main/java/com/cesar/superstats/controller/FilmeController.java
    • Endpoint: POST /api/filmes
    • Frontend: front/src/app/filmes/page.tsx (via busca e adição)

  5. Resposta

    • Arquivo: back/src/main/java/com/cesar/superstats/repository/RespostaRepository.java
    • Método: save(Resposta resposta) (linha 30)
    • Controller: back/src/main/java/com/cesar/superstats/controller/PesquisaController.java
    • Endpoint: POST /api/pesquisas/respostas
    • Frontend: front/src/app/pesquisa/page.tsx
✅ Deleção (DELETE)

Tabelas com Deleção Implementada:

  1. Fa

    • Arquivo: back/src/main/java/com/cesar/superstats/repository/FaRepository.java
    • Método: deleteById(Integer id) (linha 87)
    • Controller: back/src/main/java/com/cesar/superstats/controller/FaController.java
    • Endpoint: DELETE /api/fas/{id}

  2. Personagem_Novo

    • Arquivo: back/src/main/java/com/cesar/superstats/repository/PersonagemNovoRepository.java
    • Método: deleteById(Integer id) (linha 117)
    • Controller: back/src/main/java/com/cesar/superstats/controller/PersonagemNovoController.java
    • Endpoint: DELETE /api/personagens-novo/{id}
    • Frontend: front/src/app/personagens/page.tsx

  3. HQ

    • Arquivo: back/src/main/java/com/cesar/superstats/repository/HQRepository.java
    • Método: deleteById(Integer id) (linha 104)
    • Controller: back/src/main/java/com/cesar/superstats/controller/HQController.java
    • Endpoint: DELETE /api/hqs/{id}

  4. Filme

    • Arquivo: back/src/main/java/com/cesar/superstats/repository/FilmeRepository.java
    • Método: deleteById(Integer id) (linha 113)
    • Controller: back/src/main/java/com/cesar/superstats/controller/FilmeController.java
    • Endpoint: DELETE /api/filmes/{id}
✅ Alteração (UPDATE)

Tabelas com Alteração Implementada:

  1. Fa

    • Arquivo: back/src/main/java/com/cesar/superstats/repository/FaRepository.java
    • Método: update(Integer id, FaDTO fa) (linha 74)
    • Controller: back/src/main/java/com/cesar/superstats/controller/FaController.java
    • Endpoint: PUT /api/fas/{id}
    • Frontend: front/src/app/perfil/page.tsx

  2. Personagem_Novo

    • Arquivo: back/src/main/java/com/cesar/superstats/repository/PersonagemNovoRepository.java
    • Método: update(Integer id, PersonagemNovoDTO dto) (linha 104)
    • Controller: back/src/main/java/com/cesar/superstats/controller/PersonagemNovoController.java
    • Endpoint: PUT /api/personagens-novo/{id}
    • Frontend: front/src/app/personagens/page.tsx

  3. HQ

    • Arquivo: back/src/main/java/com/cesar/superstats/repository/HQRepository.java
    • Método: update(Integer id, HQDTO hq) (linha 93)
    • Controller: back/src/main/java/com/cesar/superstats/controller/HQController.java
    • Endpoint: PUT /api/hqs/{id}

  4. Filme

    • Arquivo: back/src/main/java/com/cesar/superstats/repository/FilmeRepository.java
    • Método: update(Integer id, FilmeDTO filme) (linha 102)
    • Controller: back/src/main/java/com/cesar/superstats/controller/FilmeController.java
    • Endpoint: PUT /api/filmes/{id}

  5. Resposta

    • Arquivo: back/src/main/java/com/cesar/superstats/repository/RespostaRepository.java
    • Método: update(Resposta resposta) (linha 40)
    • Controller: back/src/main/java/com/cesar/superstats/controller/PesquisaController.java
    • Endpoint: PUT /api/pesquisas/respostas/{id}

📊 Visualização de Dados e Gráficos

Dashboard Principal: front/src/app/dashboard/[filter]/page.tsx

Componentes de Gráficos:

  • front/src/components/charts/PowerRadarChart.tsx - Gráfico radar de poderes
  • front/src/components/charts/AlignmentChart.tsx - Gráfico de pizza de alinhamentos
  • front/src/components/charts/PublisherChart.tsx - Gráfico de barras de editoras
  • front/src/components/charts/AlterEgoChart.tsx - Gráfico de alter egos
  • front/src/components/charts/PhysicalStatsCharts.tsx - Gráficos de estatísticas físicas
  • front/src/components/charts/PowerDistributionChart.tsx - Distribuição de poderes
  • front/src/components/charts/PesquisaResultsCharts.tsx - Resultados da pesquisa

Página de Gráficos: front/src/app/graficos/page.tsx

📝 Consultas Implementadas (Etapa 3)

Mínimo de 4 consultas com JOIN:

  1. Consulta 1 - Personagens com suas bases

    • Arquivo: back/src/main/java/com/cesar/superstats/repository/BaseRepository.java
    • Tipo: JOIN simples
    • Uso: Visualização de personagens e suas bases

  2. Consulta 2 - HQs lidas por usuário

    • Arquivo: back/src/main/java/com/cesar/superstats/repository/HQRepository.java
    • Método: findAll(Integer faId) (linha 27)
    • Tipo: LEFT JOIN
    • SQL: 
      SELECT h.*, (ch.fk_Fa_id IS NOT NULL) AS lido 
FROM HQ h 
LEFT JOIN Consome_HQ ch ON h.id = ch.fk_HQ_id AND ch.fk_Fa_id = ?

  3. Consulta 3 - Filmes assistidos por usuário

    • Arquivo: back/src/main/java/com/cesar/superstats/repository/FilmeRepository.java
    • Método: findAll(Integer faId) (linha 28)
    • Tipo: LEFT JOIN
    • SQL: 
      SELECT f.*, (cf.fk_Fa_id IS NOT NULL) AS assistido 
FROM Filme f 
LEFT JOIN Consome_Filme cf ON f.id = cf.fk_Filme_id AND cf.fk_Fa_id = ?

  4. Consulta 4 - Resultados da pesquisa com personagens

    • Arquivo: back/src/main/java/com/cesar/superstats/repository/RespostaRepository.java
    • Método: getResultadosPorPergunta(Integer perguntaId) (linha 49)
    • Tipo: JOIN com GROUP BY
    • SQL: 
      SELECT p.nome AS nome, COUNT(r.id) AS votos
FROM Resposta r
JOIN Personagem p ON r.fk_Personagem_id = p.id
WHERE r.fk_Pergunta_id = ?
GROUP BY p.nome
ORDER BY votos DESC

Etapa 4 - Consultas Avançadas, Visões e Índices

📍 Índices

Arquivo: back/src/main/resources/db/migration/V4__add_indexes.sql

Justificativa Geral: As consultas para buscar o que um fã consumiu (findAssistidosByFaId, findLidosByFaId) ou para verificar se uma relação existe (marcarComoAssistido, marcarComoLido) dependem diretamente das chaves estrangeiras (fk_Fa_id, fk_Filme_id, fk_HQ_id). Os índices criados nessas colunas irão acelerar drasticamente essas operações. "Com grandes dados, vêm grandes responsabilidades... e grandes índices!" 🚀

Índices Criados:

  1. idx_consome_filme_fa_filme

    • Tabela: Consome_Filme
    • Campos: (fk_Fa_id, fk_Filme_id)
    • SQL: 
      CREATE INDEX idx_consome_filme_fa_filme ON Consome_Filme (fk_Fa_id, fk_Filme_id);
    • Justificativa: Este índice composto otimiza a busca por filmes assistidos por um fã específico, acelerando consultas como findAssistidosByFaId e verificações de existência em marcarComoAssistido.

  2. idx_consome_hq_fa_hq

    • Tabela: Consome_HQ
    • Campos: (fk_Fa_id, fk_HQ_id)
    • SQL: 
      CREATE INDEX idx_consome_hq_fa_hq ON Consome_HQ (fk_Fa_id, fk_HQ_id);
    • Justificativa: Da mesma forma, este otimiza a busca por HQs lidas por um fã, melhorando performance de findLidosByFaId e marcarComoLido.

📍 Consultas Avançadas

1. Anti Join (LEFT JOIN com WHERE IS NULL)

Arquivo: back/src/main/java/com/cesar/superstats/repository/HQRepository.java

Método: findHQsNaoLidasPorNinguem() (linha 143)

Objetivo: Encontrar HQs que nunca foram lidas por nenhum fã. Isso é útil para identificar conteúdo com baixo engajamento na plataforma. "Até mesmo as HQs mais épicas precisam de leitores!" 📚

SQL:

SELECT h.* 
FROM HQ h 
LEFT JOIN Consome_HQ ch ON h.id = ch.fk_HQ_id 
WHERE ch.fk_HQ_id IS NULL

Justificativa: Utiliza LEFT JOIN para encontrar registros em HQ que não possuem correspondência em Consome_HQ, identificando HQs órfãs de leitores.

2. Full Outer Join (Simulado com UNION)

Arquivo: back/src/main/java/com/cesar/superstats/repository/FaRepository.java

Método: findPerfilDeConsumoDosFas() (linha 101)

Objetivo: Segmentar os fãs com base em seus hábitos de consumo de mídia, categorizando-os em "Apenas Filmes", "Apenas HQs" ou "Ambos". "Nem todos os heróis usam capa... alguns preferem pipoca!" 🍿

SQL:

WITH 
  FilmesConsumidos AS (SELECT DISTINCT fk_Fa_id FROM Consome_Filme), 
  HQsConsumidas AS (SELECT DISTINCT fk_Fa_id FROM Consome_HQ) 
SELECT 
  f.id as fa_id, f.username, f.nome, 
  CASE WHEN hc.fk_Fa_id IS NOT NULL THEN 'Ambos' ELSE 'Apenas Filmes' END as tipo_consumo 
FROM FilmesConsumidos fc 
LEFT JOIN HQsConsumidas hc ON fc.fk_Fa_id = hc.fk_Fa_id 
JOIN Fa f ON f.id = fc.fk_Fa_id 
UNION 
SELECT 
  f.id as fa_id, f.username, f.nome, 'Apenas HQs' as tipo_consumo 
FROM FilmesConsumidos fc 
RIGHT JOIN HQsConsumidas hc ON fc.fk_Fa_id = hc.fk_Fa_id 
JOIN Fa f ON f.id = hc.fk_Fa_id 
WHERE fc.fk_Fa_id IS NULL 
ORDER BY tipo_consumo, username

Justificativa: Simula um FULL OUTER JOIN usando UNION de LEFT JOIN e RIGHT JOIN com CTEs (Common Table Expressions), permitindo classificar todos os usuários independentemente de consumirem apenas filmes, apenas HQs, ou ambos.

3. Subconsulta 1

Arquivo: back/src/main/java/com/cesar/superstats/repository/FaRepository.java

Método: findFasByTituloFilmeAssistido(String tituloFilme) (linha 92)

Objetivo: Encontrar todos os fãs que assistiram a um filme específico, buscando o filme pelo título. Útil para análises de comunidade. "Quem assistiu 'Vingadores'? Levante a mão!" ✋

SQL:

SELECT * FROM Fa 
WHERE id IN 
  (SELECT fk_Fa_id FROM Consome_Filme 
   WHERE fk_Filme_id = 
      (SELECT id FROM Filme WHERE LOWER(titulo) = LOWER(?))
  )

Justificativa: Utiliza subconsultas aninhadas para primeiro encontrar o ID do filme pelo título (case-insensitive) e depois identificar todos os fãs que consumiram esse filme.

4. Subconsulta 2

Arquivo: back/src/main/java/com/cesar/superstats/repository/FilmeRepository.java

Método: findAllWithAssistidoCount() (linha 153)

Objetivo: Listar todos os filmes e, para cada um, exibir a contagem de quantos fãs já o assistiram. Ótimo para criar uma lista de "filmes populares". "O filme mais assistido ganha um troféu... virtual, claro!" 🏆

SQL:

SELECT f.*, 
  (SELECT COUNT(*) FROM Consome_Filme cf WHERE cf.fk_Filme_id = f.id) as total_assistido 
FROM Filme f 
ORDER BY total_assistido DESC, f.titulo ASC

Justificativa: Utiliza subconsulta correlacionada para calcular a contagem de assistências por filme, permitindo ordenação por popularidade.

📍 Visões (Views)

1. vw_perfil_completo_fa

Arquivo: back/src/main/resources/db/migration/V5__create_vw_perfil_completo_fa.sql

Descrição: View que agrega informações completas do perfil do usuário, incluindo filmes assistidos e HQs lidas em formato JSON. Utiliza as funções fn_calcula_idade, fn_formata_tempo_geek e fn_calcula_perfil_consumo para enriquecer os dados.

Justificativa Semântica: Esta visão cria um resumo completo da atividade de cada fã na plataforma. Ela consolida em um só lugar quantas HQs o fã leu, quantos filmes assistiu e quantos personagens criou. É extremamente útil para gerar páginas de perfil de usuário ou para dashboards administrativos sem precisar executar JOINs complexos toda vez. "Um perfil para governar todos os dados!" 💍

Estrutura:

CREATE OR REPLACE VIEW vw_perfil_completo_fa AS
SELECT
   f.id AS fa_id,
   f.username,
   f.nome,
   f.genero,
   fn_calcula_idade(f.data_nascimento) AS idade,
   f.ocupacao,
   fn_formata_tempo_geek(f.tempo_geek) AS tempo_geek_formatado,
   f.univ_fav,
   fn_calcula_perfil_consumo(f.id) AS perfil_consumo,
   (SELECT JSON_ARRAYAGG(JSON_OBJECT(...)) FROM Consome_Filme ...) AS filmes_assistidos_json,
   (SELECT JSON_ARRAYAGG(JSON_OBJECT(...)) FROM Consome_HQ ...) AS hqs_lidas_json
FROM Fa f;

Uso:

  • Repository: back/src/main/java/com/cesar/superstats/repository/FaRepository.java
  • Método: findPerfilCompletoById(Integer faId) (linha 146)
  • Controller: back/src/main/java/com/cesar/superstats/controller/FaController.java
  • Endpoint: GET /api/fas/{id}/perfil-completo
2. vw_popularidade_empresas

Arquivo: back/src/main/resources/db/migration/V5_create_vw_popularidade_empresas.sql

Descrição: View que agrega a popularidade de editoras (HQs) e produtoras (Filmes) baseada no consumo dos usuários usando UNION ALL.

Justificativa Semântica: Esta visão funciona como uma ferramenta de Business Intelligence, agregando dados brutos de consumo para gerar um ranking de popularidade das empresas de mídia (editoras de HQs e produtoras de filmes). Ela realiza o trabalho pesado de unir as tabelas de mídia (Filme, HQ) com suas respectivas tabelas de consumo (Consome_Filme, Consome_HQ), agrupando os resultados por empresa e contando o total de "leituras" ou "visualizações". O resultado é uma tabela de resumo, pré-calculada e otimizada, pronta para ser consumida diretamente pela aplicação para a criação de gráficos, relatórios ou dashboards que respondem a perguntas de negócio sobre as preferências da comunidade, sem a necessidade de processamento de dados complexo e repetitivo na camada de aplicação. "Marvel vs DC? A resposta está nos dados!" ⚔️

Estrutura:

CREATE OR REPLACE VIEW vw_popularidade_empresas AS
SELECT hq.editora AS empresa_nome, 'HQ' AS tipo_midia, COUNT(ch.fk_HQ_id) AS total_consumido
FROM HQ hq JOIN Consome_HQ ch ON hq.id = ch.fk_HQ_id
WHERE hq.editora IS NOT NULL AND hq.editora != ''
GROUP BY hq.editora
UNION ALL
SELECT filme.produtora AS empresa_nome, 'Filme' AS tipo_midia, COUNT(cf.fk_Filme_id) AS total_consumido
FROM Filme filme JOIN Consome_Filme cf ON filme.id = cf.fk_Filme_id
WHERE filme.produtora IS NOT NULL AND filme.produtora != ''
GROUP BY filme.produtora;

Uso:

  • Repository: back/src/main/java/com/cesar/superstats/repository/AnaliseRepository.java
  • Método: findPopularidadeEmpresas() (linha 17)
  • Controller: back/src/main/java/com/cesar/superstats/controller/AnaliseController.java
  • Endpoint: GET /api/analise/popularidade-empresas
  • Frontend: front/src/components/charts/PopularidadeEmpresasChart.tsx

Etapa 5 - Funções, Procedimentos e Triggers

📍 Funções

Arquivo: back/src/main/resources/db/migration/V6__create_functions.sql

1. fn_calcula_perfil_consumo

Linha: 2-22

Parâmetros: p_fa_id INT

Retorno: VARCHAR(20)

Descrição: A função fn_calcula_perfil_consumo centraliza a regra de negócio para determinar o perfil de consumo de um fã individualmente. É crucial diferenciar seu propósito do método de análise que simula o FULL OUTER JOIN: o método de análise é uma ferramenta de macroanálise, projetada para gerar um relatório de segmentação de todos os usuários de uma vez. Em contrapartida, a função é uma ferramenta de cálculo pontual (micro), otimizada para ser reutilizada em diversas consultas. Sua principal aplicação no projeto é ser chamada diretamente de dentro da view vw_perfil_completo_fa. "Nem todos os fãs são iguais... alguns preferem HQs, outros filmes, e os verdadeiros heróis consomem ambos!" 🦸

Valores de Retorno:

  • 'Ambos': Consome filmes e HQs
  • 'Apenas Filmes': Consome apenas filmes
  • 'Apenas HQs': Consome apenas HQs
  • 'Nenhum Consumo': Não consome nenhum

Justificativa Semântica: Ao ser invocada pela view, a função injeta o perfil de consumo calculado em cada linha, garantindo que a view sirva como uma fonte de dados rica e pré-processada. Isso demonstra o encapsulamento da lógica de negócio no banco de dados e simplifica drasticamente o código da aplicação.

Uso:

  • Repository: back/src/main/java/com/cesar/superstats/repository/FaRepository.java
  • Método: getPerfilDeConsumoPorId(Integer faId) (linha 155)
  • View: Utilizada em vw_perfil_completo_fa para calcular o perfil de consumo automaticamente
2. fn_formata_tempo_geek

Linha: 24-37

Parâmetros: p_anos INT

Retorno: VARCHAR(50)

Descrição: A função fn_formata_tempo_geek padroniza a formatação de exibição do campo tempo_geek, convertendo um valor numérico (anos) em uma string de texto amigável (ex: "5 anos de experiência"). Seu uso é demonstrado diretamente na view vw_perfil_completo_fa, onde a função é chamada para pré-formatar o dado antes mesmo que ele chegue à aplicação. "Com grandes anos de experiência, vêm grandes responsabilidades... e grandes badges!" 🎖️

Valores de Retorno:

  • 'Iniciante': Se anos <= 0 ou NULL
  • '1 ano de experiência': Se anos = 1
  • '{anos} anos de experiência': Para outros valores

Justificativa Semântica: Ao embutir essa lógica na view, garantimos que qualquer consulta a ela receba o dado já pronto para exibição, centralizando a regra de formatação e simplificando o código do front-end, que apenas exibe o valor recebido sem precisar de tratamento adicional.

3. fn_calcula_idade

Linha: 39-50

Parâmetros: p_data_nascimento DATE

Retorno: INT

Descrição: A função fn_calcula_idade garante que a idade do fã seja sempre precisa e atualizada, calculando-a dinamicamente a partir de um dado imutável (a data de nascimento), o que elimina a inconsistência de se armazenar uma idade estática. Seu uso é demonstrado diretamente na view vw_perfil_completo_fa, onde a função é chamada para gerar o campo idade em tempo real. "A idade é apenas um número... mas esse número precisa estar correto!" 🎂

Justificativa Semântica: Ao embutir essa lógica na view, o banco de dados entrega o dado já calculado para a aplicação, garantindo que o front-end exiba uma informação sempre correta, sem a necessidade de lógicas de cálculo adicionais nas camadas de serviço ou de apresentação.

📍 Procedimentos

Arquivo: back/src/main/resources/db/migration/V8__create_achievements_system_and_procedures.sql

1. sp_atualiza_perfil_fa (Procedimento de Atualização)

Linha: 24-36

Parâmetros:

  • p_fa_id INT
  • p_ocupacao VARCHAR(255)
  • p_univ_fav VARCHAR(255)

Descrição: Este procedimento cumpre o requisito de uma procedure para atualização de dados. Sua finalidade é criar uma interface segura e controlada para modificar informações de perfil do fã (ocupacao e univ_fav). Ao encapsular a lógica de UPDATE, ele garante que as alterações sejam feitas de maneira consistente e previsível, servindo como um ponto de entrada único no banco de dados para esta operação. "Atualizar perfil nunca foi tão épico!" ⚡

Justificativa Semântica: Na aplicação, ele é invocado pela funcionalidade de "Editar Perfil", demonstrando seu uso prático e centralizando a lógica de atualização de perfil, garantindo consistência.

Uso:

  • Repository: back/src/main/java/com/cesar/superstats/repository/FaRepository.java
  • Método: callSpAtualizaPerfil(Integer faId, String ocupacao, String univFav) (linha 160)
  • Controller: back/src/main/java/com/cesar/superstats/controller/FaController.java
  • Endpoint: PUT /api/fas/{id}/perfil
2. sp_processa_conquistas_em_lote (Procedimento com Cursor)

Linha: 42-102

Parâmetros: Nenhum

Descrição: Este procedimento cumpre o requisito de um processo que exige o uso de um CURSOR. Sua função é executar uma tarefa de manutenção em lote (batch) que varre todos os fãs da tabela Fa, um por um. Para cada fã, ele realiza cálculos (COUNT), comparações e, condicionalmente, executa ações de DELETE e INSERT para atualizar seus badges de HQs e Filmes. O uso de um cursor é indispensável, pois uma única instrução UPDATE não conseguiria executar essa lógica iterativa e condicional complexa para cada linha individualmente. "Processando conquistas... porque até os heróis precisam de badges!" 🏅

Justificativa Semântica: Na aplicação, ele é chamado pela funcionalidade administrativa "Recalcular Todas as Conquistas". Processa conquistas de forma eficiente para todos os usuários, utilizando cursor para iterar sobre cada usuário e calcular suas conquistas baseadas em consumo de HQs e filmes.

Conquistas Implementadas:

  • HQs: "Portador do Darkhold" (16+), "Leitor Voraz" (6+), "Leitor Casual" (1+)
  • Filmes: "O Vigia Cósmico" (16+), "Cinéfilo Amador" (6+), "Espectador Ocasional" (1+)

Uso:

  • Repository: back/src/main/java/com/cesar/superstats/repository/AnaliseRepository.java
  • Método: callSpProcessaConquistasEmLote() (linha 22)
  • Controller: back/src/main/java/com/cesar/superstats/controller/AnaliseController.java
  • Endpoint: POST /api/analise/processar-conquistas

Procedimentos Auxiliares "On-Demand":

Estes dois procedimentos, embora não utilizem cursor, são essenciais para a performance e a lógica "on-demand" da aplicação. Em vez de executar o custoso procedimento em lote a cada visita de perfil, a aplicação chama estas versões granulares, que operam em um único fã. Toda vez que um usuário visita uma página de perfil, estes procedimentos são executados primeiro para garantir que os badges daquele fã específico estejam 100% atualizados antes que seus dados sejam exibidos. Esta abordagem garante uma experiência de usuário rápida e em tempo real.

  • sp_atualiza_conquistas_leitor_por_fa (linha 111): Atualiza conquistas de leitura para um usuário específico
  • sp_atualiza_conquistas_cinefilo_por_fa (linha 133): Atualiza conquistas de cinema para um usuário específico

📍 Triggers

1. trg_log_atualizacao_fa (Atualiza uma Tabela de Logs)

Arquivo: back/src/main/resources/db/migration/V10__create_table_and_trg_log_atualizacao_fa.sql

Linha: 12-26

Tipo: AFTER UPDATE

Tabela: Fa

Descrição: Este trigger cria um registro de auditoria imutável, cumprindo o requisito de log. Sempre que informações de um fã (como ocupacao ou univ_fav) são alteradas, o trigger é disparado automaticamente e salva uma cópia do dado antigo e do novo em uma tabela de log. "Big Brother está de olho... mas de forma legal e para auditoria!" 👁️

Tabela de Log: Log_Alteracoes_Fa

Justificativa Semântica: Isso é crucial para a segurança e rastreabilidade, permitindo auditar quem alterou o quê e quando, e garantindo a integridade histórica dos dados do sistema.

Campos Registrados:

  • fa_id: ID do usuário alterado
  • campo_alterado: Nome do campo alterado
  • valor_antigo: Valor anterior
  • valor_novo: Valor novo
  • data_alteracao: Timestamp da alteração (DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP)
  • usuario_modificador: Usuário que fez a alteração (CURRENT_USER())
2. trg_concede_badge_boas_vindas

Arquivo: back/src/main/resources/db/migration/V11__create_trg_concede_badge_boas_vindas.sql

Linha: 2-9

Tipo: AFTER INSERT

Tabela: Fa

Descrição: Este trigger implementa uma regra de negócio de "gamificação" e engajamento. Ele é disparado após a criação de um novo fã na tabela Fa e automaticamente insere uma conquista de "boas-vindas" na tabela Conquistas_Fa. Isso garante que todo novo usuário seja imediatamente recompensado por se juntar à plataforma, melhorando a experiência inicial sem que a camada de aplicação precise se preocupar com essa lógica. "Bem-vindo ao time! Aqui está seu badge de boas-vindas!" 🎁

Justificativa Semântica: É um trigger diferente do primeiro, pois responde a um evento INSERT (em vez de UPDATE) e realiza uma ação de negócio (em vez de auditoria). Garante que todos os novos usuários recebam uma conquista inicial, melhorando o engajamento.

Conquista Concedida: "Primeira Edição" (tipo: 'Sistema')

Tabela de Conquistas: Conquistas_Fa

Etapa 6 - Interface Funcional com Dashboard (Versão Final)

📍 CRUD Expandido

Total de Tabelas com CRUD Completo: 4+

  1. Fa ✅ (Create, Read, Update, Delete)
  2. Personagem_Novo ✅ (Create, Read, Update, Delete)
  3. HQ ✅ (Create, Read, Update, Delete)
  4. Filme ✅ (Create, Read, Update, Delete)
  5. Resposta ✅ (Create, Read, Update)

📍 Integração com Funções, Procedimentos e Triggers

Funções na Interface
  • fn_calcula_perfil_consumo: Utilizada no perfil do usuário
    • Frontend: front/src/app/perfil/page.tsx
    • Endpoint: GET /api/fas/{id}/perfil-consumo
Procedimentos na Interface

  • sp_atualiza_perfil_fa: Utilizado na edição de perfil

    • Frontend: front/src/app/perfil/page.tsx
    • Endpoint: PUT /api/fas/{id}/perfil

  • sp_processa_conquistas_em_lote: Disponível no dashboard de análise

    • Frontend: front/src/app/analise/page.tsx (se implementado)
    • Endpoint: POST /api/analise/processar-conquistas
Triggers na Interface

  • trg_log_atualizacao_fa: Executado automaticamente ao atualizar perfil

    • Visualização: Logs podem ser consultados via endpoint (se implementado)

  • trg_concede_badge_boas_vindas: Executado automaticamente ao cadastrar novo usuário

    • Visualização: Conquistas visíveis no perfil do usuário

📍 Consultas e Views na Interface

Views Acessíveis

  1. vw_perfil_completo_fa

    • Frontend: front/src/app/perfil/page.tsx
    • Endpoint: GET /api/fas/{id}/perfil-completo
    • Visualização: Perfil completo com filmes e HQs em JSON

  2. vw_popularidade_empresas

    • Frontend: front/src/components/charts/PopularidadeEmpresasChart.tsx
    • Página: front/src/app/graficos/page.tsx
    • Endpoint: GET /api/analise/popularidade-empresas
    • Visualização: Gráfico de barras comparando popularidade de editoras e produtoras
Consultas com Filtros
  • Dashboard de Personagens: front/src/app/dashboard/[filter]/page.tsx
    • Filtros por alinhamento (Herói, Vilão, Anti-Herói)
    • Filtros por editora (Marvel, DC)
    • Filtro "Todos"

📍 Dashboard Estatístico Integrado

Localização Principal: front/src/app/dashboard/[filter]/page.tsx

Componente Principal: front/src/components/dashboard/DashboardClient.tsx

Indicadores Resumidos

Arquivo: front/src/components/dashboard/StatCard.tsx

Métricas Exibidas:

  • Total de personagens
  • Total de personagens da Marvel
  • Total de personagens da DC
  • Estatísticas calculadas em tempo real baseadas nos dados do banco

Cálculos:

  • Média de poderes
  • Distribuição por alinhamento
  • Distribuição por editora
Gráficos Dinâmicos (6+)

  1. PowerRadarChart - Gráfico Radar de Poderes

    • Arquivo: front/src/components/charts/PowerRadarChart.tsx
    • Tipo: Radar
    • Dados: Inteligência, Força, Velocidade, Durabilidade, Poder, Combate

  2. AlignmentChart - Distribuição por Alinhamento

    • Arquivo: front/src/components/charts/AlignmentChart.tsx
    • Tipo: Pizza
    • Dados: Herói, Vilão, Anti-Herói

  3. PublisherChart - Distribuição por Editora

    • Arquivo: front/src/components/charts/PublisherChart.tsx
    • Tipo: Barras
    • Dados: Marvel Comics, DC Comics, Outros

  4. AlterEgoChart - Distribuição de Alter Egos

    • Arquivo: front/src/components/charts/AlterEgoChart.tsx
    • Tipo: Pizza
    • Dados: Personagens com/sem alter ego

  5. PhysicalStatsCharts - Estatísticas Físicas

    • Arquivo: front/src/components/charts/PhysicalStatsCharts.tsx
    • Tipo: Múltiplos (Barras, Linha)
    • Dados: Altura, Peso, Distribuições

  6. PowerDistributionChart - Distribuição de Poderes

    • Arquivo: front/src/components/charts/PowerDistributionChart.tsx
    • Tipo: Histograma
    • Dados: Distribuição de valores de poder total

  7. PopularidadeEmpresasChart - Popularidade de Editoras/Produtoras

    • Arquivo: front/src/components/charts/PopularidadeEmpresasChart.tsx
    • Tipo: Barras
    • Dados: Dados da view vw_popularidade_empresas

  8. PesquisaResultsCharts - Resultados da Pesquisa

    • Arquivo: front/src/components/charts/PesquisaResultsCharts.tsx
    • Tipo: Múltiplos (Barras, Pizza)
    • Dados: Resultados das pesquisas de personagens
Análises Estatísticas Implementadas

Arquivo: front/src/lib/superheroes.ts

Cálculos Realizados:

  • Média: Cálculo de médias de poderes e estatísticas físicas
  • Mediana: Distribuição de valores
  • Moda: Valores mais frequentes
  • Variância e Desvio Padrão: Dispersão dos dados
  • Distribuições de Frequência: Histogramas e gráficos de barras
  • Correlações: Análise de relações entre variáveis
Visualizações Interativas

Filtros Disponíveis:

  • Por alinhamento (Herói, Vilão, Anti-Herói)
  • Por editora (Marvel, DC)
  • Por período (se implementado)
  • Por categoria (se implementado)

Interatividade:

  • Seleção de personagens para comparação
  • Zoom e pan em gráficos
  • Tooltips informativos
  • Atualização dinâmica ao alterar filtros

🔑 APIs Externas Utilizadas

1. Superhero API

  • URL: https://superheroapi.com/
  • Uso: Busca e dados de personagens de super-heróis
  • Variável de Ambiente: SUPERHERO_API_TOKEN

2. Comic Vine API

3. TMDB API

Como Obter as Chaves:

  1. Superhero API: Registre-se em https://superheroapi.com/
  2. Comic Vine: Registre-se em https://comicvine.gamespot.com/api/
  3. TMDB: Registre-se em https://www.themoviedb.org/settings/api

📝 Notas Importantes

Variáveis de Ambiente no Windows (PowerShell)

No Windows, use o formato $env: para definir variáveis de ambiente:

$env:MYSQL_USER="root"
$env:MYSQL_PASSWORD="senha123"
$env:TMDB_API_KEY="sua_chave_aqui"
$env:COMICVINE_API_KEY="sua_chave_aqui"
$env:SUPERHERO_API_TOKEN="seu_token_aqui"

Variáveis de Ambiente no Linux/Mac

No Linux/Mac, use o formato export:

export MYSQL_USER="root"
export MYSQL_PASSWORD="senha123"
export TMDB_API_KEY="sua_chave_aqui"
export COMICVINE_API_KEY="sua_chave_aqui"
export SUPERHERO_API_TOKEN="seu_token_aqui"

Portas Padrão

  • Backend: http://localhost:8080
  • Frontend: http://localhost:3000
  • MySQL: localhost:3306

🤝 Contribuição

Este é um projeto acadêmico desenvolvido para a disciplina de Banco de Dados. Para contribuições, por favor, entre em contato com os desenvolvedores.

"Com grandes projetos, vêm grandes contribuições... e grandes responsabilidades de revisão de código!" 🦸‍♂️

📄 Licença

Este projeto é de uso acadêmico.

Última atualização: 2025

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Project made for the Database Subjetct of Computer Science degree

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