🧠 Documentação do Script populate-db.js

📋 O que é

Este script gera dados falsos (mock) para preencher um banco de dados PostgreSQL com informações de um sistema de restaurante.
Ele cria lojas, produtos, clientes, vendas, canais de venda, marcas, sub-marcas e muito mais.

Ideal para testar painéis analíticos, relatórios e dashboards sem precisar de dados reais.

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🚀 Como usar

1️⃣ Pré-requisitos

• Node.js instalado
• Banco PostgreSQL criado e acessível
• Tabelas já criadas (o script não cria tabelas, apenas insere dados)

2️⃣ Execução

No terminal:

node populate-db.js "postgresql://usuario:senha@host:5432/database"

Ou usando variável de ambiente:

DATABASE_URL="postgresql://usuario:senha@host:5432/database" node populate-db.js

Exemplo (Supabase):

node populate-db.js "postgresql://postgres:senha@db.xxx.supabase.co:5432/postgres?sslmode=require"

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⚙️ Configuração principal

const config = {
  stores: 50,       // Quantas lojas serão criadas
  products: 500,    // Quantos produtos
  items: 200,       // (não usado diretamente)
  customers: 10000, // Quantos clientes
  months: 6,        // Quantos meses de histórico de vendas gerar
};

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🔌 Conexão com o banco

A função getConnectionConfig() faz o parse da URL e retorna as configurações para o pg.Pool.
Se a URL estiver errada, o script exibe uma mensagem e encerra.

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🧱 Funções auxiliares

• query(pool, text, params) → executa queries com tratamento de erro e logs.
• batchInsert(...) → insere grandes quantidades de dados em lotes (batches).

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🧩 setupBaseData()

Cria os dados básicos e obrigatórios:

• Brand (marca principal): “Nola God Level Brand”
• Sub-brands: Challenge Burger, Challenge Pizza, Challenge Sushi
• Canais de venda: Presencial, iFood, Rappi, Uber Eats, WhatsApp, App Próprio
• Tipos de pagamento: Dinheiro, Cartão, PIX etc.

Usa ON CONFLICT DO NOTHING para evitar duplicações ao rodar o script mais de uma vez.

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🏪 generateStores()

Cria várias lojas (franquias) simuladas em cidades diferentes com:

• Nome, cidade, latitude e longitude
• Flags (is_active, is_own)
• Data de criação aleatória

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🍔 generateProducts()

Cria categorias e produtos com nomes e preços realistas.

Categorias criadas:

• Burgers 🍔
• Pizzas 🍕
• Pratos 🍽️
• Combos 🍟
• Sobremesas 🍰
• Bebidas 🥤

Cada categoria gera produtos com nomes como:

Pizza Calabresa 1
Cheeseburger 3
Combo Família 2

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👥 generateCustomers()

Cria milhares de clientes falsos com:

• Nome (Cliente 452)
• E-mail (cliente452@email.com)
• Telefone (119xxxxxxxx)
• Data de nascimento aleatória
• Gênero, consentimento e preferências de marketing

As inserções são feitas em batches de 1000 para performance.

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💸 generateSales()

Gera o histórico de vendas simulando comportamento real.

Cada venda:

• Escolhe loja, canal e cliente aleatoriamente
• Gera hora, produtos, descontos, taxas e total
• Define status (COMPLETED ou CANCELLED)

Mais vendas ocorrem nos fins de semana.

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🧾 insertSalesBatch()

Insere vendas em lote na tabela sales e cria os produtos vendidos (product_sales).

Cada venda contém:

• Valores financeiros (itens, descontos, taxas, total)
• Tempo de produção e entrega (simulados)
• Origem (POS)

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📊 Estatísticas finais

Ao final, o script exibe:

📊 Estatísticas finais:
   Vendas: 512.304
   Produtos vendidos: 1.842.750
✅ Popularização concluída com sucesso!

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🧮 Fluxo geral

1. Conecta ao banco
2. Cria marca, canais, categorias
3. Gera lojas
4. Gera produtos
5. Gera clientes
6. Gera vendas
7. Exibe estatísticas

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🧩 Estrutura das tabelas esperadas

Tabela	Campos principais
brands	id, name
sub_brands	id, brand_id, name
stores	id, name, city, latitude, longitude
channels	id, name, type
products	id, name, category_id
categories	id, name
customers	id, customer_name, email
sales	id, store_id, channel_id, total_amount, sale_status_desc
product_sales	id, sale_id, product_id, quantity, total_price

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✅ Resumo final

Este script é perfeito para gerar dados simulados realistas em bancos PostgreSQL e testar dashboards de performance e relatórios analíticos sem depender de dados reais.