Aplicar os conceitos de modelagem de dados aprendidos nos capítulos 7, 8, 9 e 10 da Fase 03 para criar um modelo de banco de dados que armazene e analise informações sobre a produção agrícola no Brasil, utilizando dados do públicos brasileiros.
Os dados escolhidos foram extraidos do site do IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística), especificamente os dados do Levantamento Sistemático de Produção Agrícola [https://sidra.ibge.gov.br/tabela/6588], de 2020 até 2024 (Setembro).
ENTIDADE EXPSQL_CULTURA
- ID_CULTURA (PK): Identificador único de cultura.
- CULTURA: Nome da cultura.
- TIPO_CULTURA: Categoria da cultura.
ENTIDADE EXPSQL_REGIAO
- ID_ESTADO (PK): Identificador único de casa estado.
- ESTADO: Nome do Estado.
- REGIAO: Região do Estado.
ENTIDADE EXPSQL_VARIAVEIS
- ID_VARIAVEL (PK): Identificador único da variavel de registro.
- VARIAVEL: Nome da variavel de registro (Área plantada, Área colhida, Produção ou Rendimento médio).
- METRICA_VARIAVEL: Metrica utilizada por cada variavel de registro.
ENTIDADE EXPSQL_REGISTROS
- ID_REGISTRO (PK): Identificador único de cada registro.
- ID_CULTURA (FK): Referência à cultura relacionada ao registro.
- ID_ESTADO (FK): Referência ao estado relacionado ao registro.
- ID_VARIAVEL (FK): Referência a variavel relacionada ao registro.
- PERIODO: Mês de referencia de cada informação.
- VALOR: Valor registrado (metrica de acordo com variavel definida).
REGISTROS
- CULTURA (1) --- (N) REGISTROS: Uma cultura pode ter vários registros, mas cada registro está relacionada a uma única cultura.
- REGIAO (1) --- (N) REGISTROS: Uma região pode ter vários registros, mas cada registro é feita em uma única região.
- VARIAVEIS (1) --- (N) REGISTROS: Uma variável pode ter vários registros, mas cada registro é feita em uma única variável.
- SQL Oracle Cloud para o desenvolvimento do código.
- Autonomous Transactional Oracle Database como banco de dados transacional.
- SQLDesigner e Data Modeler para criar o diagrama de Entidade-Relacionamento (MER).
- Markdown para a documentação no GitHub.
- GitHub para versionamento de código.
- Autonomous Transactional Oracle Database como banco de dados transacional.
- Configurar conta Free Tier em https://www.oracle.com/cloud/free/
- Provisionar Autonomous Transactional Oracle Database
- Abrir SQL Console
- Executar o script CREATE_SCRIPT.sql
- Caso queira ajustar/testar o script CREATE_SCRIPT.sql, foi gerado o script DROP_ALL.sql que derruba todas as tabelas, dados e views.
- Utilizar os arquivos EXCEL na paste files para as cargas nas respectivas tabelas via SQL Console;
- Após provisionar o banco, executar o script de criação das tabelas, efetuar a carga dos dados, temos disponibilizados neste repositório 3 scripts de consulta:
- LARANJA_PLANTACAO_YoY.SQL: ÁREA EM HECTARES PLANTADA COM LARANJA ANO A ANO
- LARANJA_PRODUCAO_2024.SQL: PRODUÇÃO TOTAL DE LARANJAS EM 2024 POR ESTADO
- LARANJA_RENDIMENTO_AVG_KGHECMES.SQL: RENDIMENTO MEDIO DE QUILOGRAMAS POR HECTARE POR MES POR ESTADO