Consulta de Dados

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Interface de Consulta SQL

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Recursos disponíveis

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Editor SQL Interativo

• Syntax highlighting: Destaque de sintaxe SQL para melhor legibilidade
• Autocomplete: Sugestões automáticas de tabelas, colunas e funções
• Validação em tempo real: Verificação de erros de sintaxe durante a digitação
• Execução rápida: Execute consultas com um clique e visualize resultados instantaneamente

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Gerenciamento de Consultas

• Salvar consultas: Guarde consultas frequentes para uso posterior
• Organização por categorias: Organize suas consultas salvas em grupos
• Histórico de execuções: Acesse consultas executadas recentemente
• Compartilhamento: Compartilhe consultas com outros usuários da equipe

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Funcionalidades da Interface

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Editor de Consultas

1. Escrever SQL: Digite diretamente suas consultas no editor
2. Selecionar esquemas: Escolha o schema dos seus dados processados
3. Executar consultas: Execute e visualize resultados em tabela
4. Exportar resultados: Baixe os resultados em diferentes formatos

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Exemplos de uso

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Análise de vendas por região

-- Consulta para análise por região
SELECT 
    regiao,
    COUNT(*) as total_vendas,
    SUM(valor) as receita_total,
    AVG(valor) as ticket_medio
FROM vendas 
WHERE data_venda >= '2024-01-01'
GROUP BY regiao
ORDER BY receita_total DESC;

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Top produtos mais vendidos

-- Consulta para produtos mais vendidos
SELECT 
    produto,
    COUNT(*) as quantidade_vendida,
    SUM(valor_total) as receita
FROM pedidos 
GROUP BY produto 
ORDER BY quantidade_vendida DESC 
LIMIT 10;

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Exportação de resultados

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Formatos disponíveis

• CSV: Para análise em planilhas como Excel ou Google Sheets
• JSON: Para integração com outras aplicações e APIs
• TXT: Para análises simples em editores de texto

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Salvamento de consultas

-- Exemplo de consulta salva
-- Nome: "Vendas Mensais por Região"
-- Categoria: "Relatórios de Vendas"
SELECT 
    DATE_FORMAT(data_venda, '%Y-%m') as mes,
    regiao,
    SUM(valor) as total_vendas,
    COUNT(*) as quantidade_pedidos
FROM vendas 
WHERE status = 'concluido'
GROUP BY DATE_FORMAT(data_venda, '%Y-%m'), regiao
ORDER BY mes DESC, total_vendas DESC;

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Integrações com ferramentas externas

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Exportação para ferramentas de análise

1. Exporte seus resultados em formato CSV
2. Importe o arquivo no Power BI
3. Crie suas visualizações personalizadas

1. Execute sua consulta na interface
2. Exporte os resultados em CSV
3. Abra diretamente em planilhas para análises

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API para integrações personalizadas

# Exemplo de integração via API
import requests

def executar_consulta_salva(nome_consulta):
    url = f"https://api.datasnap.com.br/api/v1/schemas/{nome_consulta}/query"
    headers = {"Authorization": "Bearer seu_token"}
    
    response = requests.post(url, headers=headers)
    return response.json()

# Executar consulta salva
resultado = executar_consulta_salva("vendas-mensais-por-regiao")

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Recursos futuros

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Visualizações e gráficos (em desenvolvimento)

• Gráficos interativos: Gráficos de linha, barras, pizza e mapas de calor
• Dashboard visual: Interface para criar painéis com suas consultas salvas
• Visualizações automáticas: Geração automática de gráficos baseados nos resultados
• Exportação de gráficos: Salvar visualizações em formatos de imagem

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Como se preparar

1. Salvar consultas importantes: Organize suas análises mais utilizadas
2. Categorizar consultas: Agrupe por tipo de análise ou departamento
3. Documentar consultas: Adicione comentários explicativos em suas consultas SQL
4. Exportar dados: Use os formatos CSV/JSON para criar visualizações em ferramentas externas

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Boas práticas

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Performance de consultas

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Gestão de dados

• Filtros eficientes: Use filtros de data e categoria para reduzir volume
• Agregações: Prefira SUM, COUNT, AVG para análises resumidas
• Exportação seletiva: Exporte apenas os dados necessários

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Próximos passos